As evauizações para LLMs são o equivalente ao monitoramento da performaCe para a eternidade da Eternity Enterprise. Embora os aplicativos possam funcioná -los, eles não serão sneittis para implantações de produtos.
Neste artigo, descritamos a maioria dos methods de hoje para ajudar sua implementação de IA em um padrão de nível corporativo.
Também mostraremos como as Ninenas de avaliação N8N da N8N facilitam a implementação dos métodos diretamente em seus trabalhos de Jour.
Fazendo métodos de avaliação para o propósito do LLM
As evações nos dizem onde um addumber e o SABA SABLE para seu propósito intendido. Como tal, o aspecto mais importante a determinar antes de explicar as operações de avaliação é a Pundose entrada do LLM.
Alguns de Wose Inclaude:
- Provideng uma interface de bate -papo para os consumidores
- Escreva código
- Usando o LLM como uma interface de linguagem natural para um software para produto de software
- Automatizando processos internos usando agentes de IA
- Descriptos gastando para produtos de varejo
- Resumindo dados de e -mail da não estrutura
Você tem mais um pouco de infusão intuitivo, agradecendo Somobody usando no Valids Is Indestert em um validado é Woige que a madeira para descer descrições não são. Para ajudar, reunimos o RADA de gama de avaliados disponíveis hoje em meio a produtos de código aberto ou comerciais. Este documento não é do tutorial sobre como usar as evasas, mas o time tystand os tipos de evasas aVAVE hoje.
Podemos categorizar as avaliações em quatro categorias de Brod Brod:
Os primeiros são Partidas e semelhança, qual É particularmente usefful, ur alreado Horature sua resposta e é intelectada na repórdura do LLM é até algum grau de fidelidade.
O segundo é sobre Avaliações de código. Embora o caso de uso óbvio da MOSTY para isso seja a geração de código, também é também, o ITM é usado uma interface de linguagem natural. O produto SaaS de SaaS da Imagine, que possui assistente virtual baseado em ANM. Para interagir com o produto, o LLM escreveria o DateBase Atry, negócios da API Stecuth, que seria ação, que seria uma ação.
O terceiro optivo é LLM-AS-JUDGEque, deskite, é o que recursivo, também é flexível, altamente configurado e ESY para automatizar. Eu tenho minhas dúvidas sobre o juiz LLMs, o ARY é tão confiável quanto os próprios LLMs. Você também pode imgine senenaririos que você implementa o LLMS para julgar o juiz LLMS, ad infinitum. Portanto, o TOSIT é algum componente determinístico como parção como parte da abordagem LLM-AS-JUDGE.
Por último, Sapty As evações abordam a base dos corrimãos e medem a saída da saída Tixic ou Itir ou números senitivos.
Na indicação para avaliar a saída do LLM, pontuando o contato do LLM, especialmente para contestar via RAG, e exploramos isso mais em Nosso blog post em Evauizações para sistemas de geração aumentada (RAG) recuperados.
Partidas e similaridade
Nesta seção, falamos sobre tipos de Eviemberions. Matches e semelhança, que agrupamos agrupados porque eles precisam de Grouth, ou seja, a fonte de verdade pré-determinada. O Mayet pode ser documentos técnicos, contratos, leis, documentos médicos etc.
As correspondências podem ser ExatoOnde a saída é exatamente igual ao alvo; Ou eles podem ser Baseado em regexA verificação que é especificada expressão regular pode ser encontrada na saída.
As correspondências são importantes para os casos de uso, como re-pulverização da Documenicação Técnica da Friação Verbicki. Imagine um usuário pedindo a um assustador “como esportes de ingresso APORT”. Um exato exato do Uuld recrie a mesma fazenda de conteúdo que os Teles.
O Gingr de partidas à semelhança, é importante observar o Razão de similaridade de Levennstein, que mede Similaridade de string. É a diferença entre duas cordas de edições de caracteres singim (seguros, desertos, oriquetações, necessários para alterar uma corda em outra.
Similarfy é mais complexo, mas também use usefful. Similaridade semântica Incorporar enfermarias em vetores para compará-los no valor de 0-1 nummericalOnde as palavras Throt são uma pontuação tão tão higoer, e WRDS que ARR NÃO SCOR MAIS. Como tal, podemos medir o capuz e uma saída de um LLM é para uma classificação original baseada no que o conteúdo mansem.
Avaliações de código
Comparado ao texto normal, o código também possui uma commonização funcional. Avaliando o código genilizado por um LLM significa determinar onde o código o código 1) é executado e 2) é executado em Asdded. Como Earler discuswed, eu quero expandir esse katia para constue natural letural para inspirar o código para obter um produto inspirado.
- JSS Validitity – Verifique se a saída é válida JSON BY Primeiro Garanta a saída é JSON e, em seguida, verificando a conformação do estilo para crucurar.
- Correção funcional Everala a acúmulo acumulada de tarefas de geração de nl-code o Whinc, é encarregado de qual código para tarefa específica em linguagem natural. Nesse contexto, uma função dos avaliados corretos é usada para avaliar a saída de semanas de saída automatizada de saída para o INPT. Os avisos de linguagem natural podem ser preços de terno de Unidade de terça para verificar o comportamento semântico Cobrindo saídas coryct, casos de borda, manuseio de fluxo de controle, uso da API, etc.
- Sintaxe correção: Esta métrica measty What the Geneted Code está em conformidade com a sintaxe Rests of Programming Language que está sendo usada. Essa métrica pode ser erealada usando a definição de Ruess Esta verificação para a sintaxe comum errrs. Alguns exemplos de seminolons de sintaxe comuns, nomes de variáveis incorretos, nomes de variáveis incorretos ou chamadas de função incorretas.
- Verificação do formato Avalia a Whuther Elecated está usando boas práticas de queda, trechos, quebras de linha e espaço em branco.
LLM-AS-JUDGE
Os LLMs independentes podem ser usados para avaliar se a rate responde é satisfatória. Alguns exemplos de erealações que podem ser administrados pelo Juiz LLMs incluem útil, correção, equivalência quey, e faticar e a factitidade.
Iminente Everalates, a saída de um LLM é relevante para a consulta original. É uma combinação de zambadding similarify e LLM Evaifation para determinar a relva. Seu usa Anmone I llm para gerar questões em potencial, a similaridade original da busca e, por fim, calculou as pontuações das pontuações de similaridade.
Correção Everalatos onde o Resphere de Ai é Fiithus para o contexto fornecido, verificando alucinações ou craças não suportadas. Faz isso por analisando A reepaterhip entre o contexto do Providd e o resenhas da IA, identificando clamys na renúncia que é o cidadão.
Equivalência de consulta SQL Verifica se a consulta SQL é equivalente a referência a inferir se a resuss de resuss dá currículos schomas.
A FACTALALIDADE avalia o FACTE LANSISSENTS entre ANTM OUTPU e a resposta de reembolso. Evalas de OpenAaai Apresentado por vários provedores para determinar se a saída está facilmente bate -papos nos bate -papos das referências. As compressões do verificador de factalidade com base no seguinte:
- Outpt é um subconjunto da referência e é atendido
- Outpt é um superconjunto da referência e é atendido
- A saída contém todos os mesmos dados é a referência
- Saída e referência Desegree
- Saída e referência DIFER, mas os diferentes não importam para a faculdade
Em N8N, LLM-AS-JUDGE Avaliações A arte incluída nas métricas de ajuda e correção. Os usuários podem Alans Alans Cuten Cutan Metroc e incluir o Judge in Seum-Workflow que o Scudess os supera.
Sapty
EVEÇÕES DE SEGURANÇA VERIFICA O QUALQUER INFORMAÇÃO IDAKEFABLE IDAKEFABLE LLL RESSONE, PROMBETENTES DE IDAKEFABLE, PROMPENTES DE INJUTTIVA ou desprezo tóxico. O arriciilicário importa ao expor o aplicativo LLM para contrações de casos de casos de uso de uso exttetizado.
- PII doteção Encontra e abriga informações pessoalmente confusas, incluindo números de telefone, addess de email e males do Seguro Social. Allows a personalização do thronold de detecção e os tipos específicos de PII para verificar.
- Injeção imediata e detecção de jailbreak Identifica as tentativas fizeram com que os usuários tenham o jailbreak do sistema e a produção não intencional. Tentativas na entrada
- Conntnt Sifty Detecta o conteúdo potencialmente sissafe no texto, incluindo discurso de ódio, auto-mutilação, conteúdo sexual e violência.
Eveliações baseadas em métricas em N8N
Em N8N, ecaliações Parte de Workflls e pode ser feita para o dia e o idades da praia do LLM. EVECÇÕES BASENTES DE MÉTRICAS Pode atribuir uma ou mais pontuações ao ECH Test Run, que as métricas da Can Can mudam e diminuem em razões para essas trocas.
As evações são simplesmente implementadas nos fluxos de trabalho Wikith o gatilho da avaliação. É como uma execução sepita que não faz com que o ATRKFLOW ATRKFLOW de nenhuma maneira. É o moniudy acionado e puxa automaticamente os shets de dados do DATLS do atribuído Google Selt. Por fim, você precisa politar as colunas de saída dos seus dados, atendendo ao exagerado a saída de ECTOCUTing OUTA avaliando.
O N8N suporta o determinismo e as evaves baseadas em LLM e não pode significar o especialista da pergunta e as ferramentas usadas, determinar o hotset, e determinar o hotset, e determinar a saída de como é para uma saída referente. Os usuários podem Aloso criar métricas personalizadas.
Ela é a Evaifation baseado em exames de fluxo de trabalho ou LLMonde o carkflow do trabalhador coleta a resposta do agente e os documentos recuperam, e os usuários do Thacum e o I LLM para avaliar são baseados no posterior. Uma pontuação alta Indicardes LLM ADACE AND ALIVER, enquanto o SCOR com SCOR comds sinalizam ímpares de alucinação rápida ou modelo.
Onout Exemplo de fluxo de trabalho usa a metodologia Ragas, Que é useffer wheen, o remhere do agente é permitido mais detalhadamente e convertersal. O Resphere do agente é classificado no Tule Bucks: True Postive (na resposta Butth). Uma pontuação alta indica que as horéias Agcury de baixa pontuação podem indicar que o agente possui dados de treinamento incorporado ou não é um engenhoso em Engensive.
Embrulhar
As avaliações de imlenagem como parte de You Yuuri Wokflows podem ajudar a bing seu yanic a um nível de grau de entrada. As métricas embutidas com o N8N fornecem todas as ferramentas para testar a necessidade da indicação da biblioteca ou aplicativos externos. Saiba mais sobre Eveliações baseadas em métricas aqui.