自动化RAG项目评估测试：TruLens的应用与实践

大语言模型知识问答的应用背景

随着人工智能的发展，大语言模型（LLM）在问答系统、聊天机器人、文档摘要和内容生成等领域展现出巨大的潜力。然而，在实际应用中，这些模型需要面对复杂多变的用户需求和庞大的知识库，这就需要一套系统化的评估和优化工具来提升其性能和准确性。这篇文章将深入探讨如何使用TruLens进行自动化RAG（检索-生成）项目的评估测试，以确保LLM应用的质量和可靠性。

TruLens框架图

TruLens框架的核心原理

TruLens通过引入反馈函数（Feedback Function），以编程方式评估LLM应用的输入、输出和中间结果的质量。反馈函数就像是一个个的打分器，帮助我们判断应用在哪些方面表现良好，哪些方面需要改进。以Groundedness评估为例，它通过对比Response和Context，判断答案是否基于知识库生成，实现更为准确的评价。

反馈函数的作用机制

连接应用：通过API将TrulensApp连接到LLM应用，开始追踪并记录Query、Response和Context。
打分机制：使用Groundedness Feedback函数，将Context和Response加载到提示词模板中，通过模型打分来评估。
结果展示：打分结果可以在TruLens的仪表板中查看，便于后续分析和优化。

主要评估方式的详细介绍

在RAG知识问答项目中，TruLens提供了四种主要的评估方式：

基于知识的评估（Groundedness）

Groundedness评估主要用于检测LLM的“幻觉”现象，即生成的回答是否真的基于知识库中的信息。通过分析Response中的句子在Context中的存在证据，TruLens可以判断回答的可靠性。

评估示例

回答相关性评估（Answer Relevance）

Answer Relevance评估侧重于判断Response与Query的相关性。即便答案较长或较短，评估标准都应保持一致，确保答案的相关性和准确性。与问题相关的回答可获得更高的得分。

知识召回相关性评估（Context Relevance）

Context Relevance评估用于判断召回的知识是否与Query相关。通过对比召回内容与问题的匹配程度，TruLens能有效识别知识库中的冗余信息，提升召回效率。

回答准确性评估（Groundtruth）

Groundtruth评估通过将Response与标准答案进行对比，评估答案的准确性。评分标准为1到10之间的整数，越接近正确答案得分越高。

实际使用方法与环境准备

使用TruLens进行评估测试非常简单，只需按照以下步骤进行操作：

环境配置与工具安装

在AWS海外region部署RAG项目，确保环境中安装aws cli和jupyter notebook。
配置AWS IAM用户的权限，确保能够调用lambda和bedrock。
下载测试脚本并运行，准备好测试集列表。

代码实现和测试步骤

通过定义RAG_from_scratch类，连接RAG应用，并为函数添加装饰器@instrument，以便记录输入输出。使用Claude作为评估模型，定义反馈函数进行评估。

class RAG_from_scratch:
    @instrument
    def retrieve(self, query: str) -> list:
        results = self.call_remote_service(query, retrieve_only=True)
        return [result['doc'] for result in results]

启动TruLens仪表盘

运行测试后，通过run_dashboard()生成链接，查看测试结果和详细分数。

应用案例分析

在实际应用中，我们可以使用TruLens对不同版本的提示词模板进行效果测试。例如，在对比Template v1和Template v2时，通过TruLens的得分明细，我们可以清晰地看到哪个版本的模板效果更佳。

模板对比

总结与未来展望

TruLens为LLM应用提供了一种系统化的评估方法，能够有效衡量应用的性能和质量，并跟踪每次迭代后的改善情况。尽管在实验中发现Claude v2模型在评估模型中的表现更加稳定，但TruLens仍需依赖LLM进行结果评估，因此可能存在个别评估结果偏差的情况。

未来，随着TruLens的不断发展和完善，我们将能够更好地为LLM应用提供高效的评估和优化方案，推动人工智能技术的进一步落地。

FAQ

问：TruLens主要适用于哪些场景？
- 答：TruLens主要应用于LLM问答系统、聊天机器人、文档摘要等场景，帮助开发者评估和优化模型的性能和质量。
问：如何提升RAG项目的评估效果？
- 答：可以通过增加测试集的丰富性，以及结合TruLens提供的多种评估方式，提升RAG项目的评估效果。
问：TruLens是否支持本地化部署？
- 答：TruLens主要依赖于云端服务，目前不支持在本地化环境中独立部署。
问：Claude v2和v2.1在评估中的差异在哪里？
- 答：Claude v2在评估中更加稳定，而v2.1由于合规和安全性限制可能导致评估结果的不一致。
问：如何确保评估结果的准确性？
- 答：通过使用足够丰富的测试集（>=30个问题），并结合多种评估方式，可以确保评估结果的准确性。