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【LLM】LangChian自动评估( Auto-Evaluator )机会

Auto-Evaluator Opportunities

编者按:这是兰斯·马丁的一篇客座博客文章。

TL;DR

我们最近开源了一个自动评估工具,用于对LLM问答链进行评分。我们现在发布了一个开源、免费的托管应用程序和API,以扩展可用性。下面我们将讨论一些进一步改进的机会。

上下文

文档问答是一个流行的LLM用例。LangChain可以轻松地将LLM组件(例如,模型和检索器)组装成支持问答的链:输入文档被分割成块并存储在检索器中,在给定用户问题的情况下检索相关块并传递给LLM以合成答案。

问题

质量保证系统的质量可能有很大差异;我们已经看到由于特定的参数设置而产生幻觉和回答质量差的情况。但是,(1)评估答案质量和(2)使用此评估来指导改进的QA链设置(例如,块大小、检索到的文档数)或组件(例如,模型或检索器选择)并不总是显而易见的。