BenchLLM

O que é o BenchLLM?

BenchLLM é uma ferramenta projetada para avaliar o desempenho e a qualidade de aplicações alimentadas por Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Ele fornece uma estrutura flexível e abrangente para construir conjuntos de testes, gerar relatórios de qualidade e monitorar o desempenho do modelo. Seja qual for a sua necessidade, estratégias de avaliação automatizadas, interativas ou personalizadas, o BenchLLM oferece os recursos e capacidades para garantir que seus modelos de AI atendam aos padrões exigidos.

Como o BenchLLM funciona?

O BenchLLM funciona permitindo que os usuários definam testes, executem modelos nesses testes e, em seguida, avaliem os resultados. Aqui está uma análise detalhada:

1. Defina Testes Intuitivamente: Os testes podem ser definidos em formato JSON ou YAML, facilitando a configuração e o gerenciamento de casos de teste.
2. Organize Testes em Suítes: Organize os testes em suítes para facilitar o versionamento e o gerenciamento. Isso ajuda a manter diferentes versões de testes à medida que os modelos evoluem.
3. Execute Testes: Use a poderosa CLI ou a API flexível para executar testes em seus modelos. O BenchLLM oferece suporte a OpenAI, Langchain e qualquer outra API pronta para uso.
4. Avalie Resultados: O BenchLLM fornece várias estratégias de avaliação para avaliar o desempenho de seus modelos. Ele ajuda a identificar regressões na produção e a monitorar o desempenho do modelo ao longo do tempo.
5. Gere Relatórios: Gere relatórios de avaliação e compartilhe-os com sua equipe. Esses relatórios fornecem insights sobre os pontos fortes e fracos de seus modelos.

Exemplo de Trechos de Código:

Aqui está um exemplo de como usar o BenchLLM com Langchain:

from benchllm import SemanticEvaluator, Test, Tester
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

## Keep your code organized in the way you like
def run_agent(input: str):
    llm=OpenAI(temperature=0)
    agent = initialize_agent(
        load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm),
        llm=llm,
        agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION
    )
    return agent(input)["output"]

## Instantiate your Test objects
tests = [
    Test(
        input="When was V7 founded? Divide it by 2",
        expected=["1009", "That would be 2018 / 2 = 1009"]
    )
]

## Use a Tester object to generate predictions
tester = Tester(run_agent)
tester.add_tests(tests)
predictions = tester.run()

## Use an Evaluator object to evaluate your model
evaluator = SemanticEvaluator(model="gpt-3")
evaluator.load(predictions)
evaluator.run()

Aqui está um exemplo de como usar o BenchLLM com a API ChatCompletion da OpenAI:

import benchllm
from benchllm.input_types import ChatInput
import openai

def chat(messages: ChatInput):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

@benchllm.test(suite=".")
def run(input: ChatInput):
    return chat(input)

Principais Características e Benefícios

• API Flexível: Teste o código em tempo real com suporte para OpenAI, Langchain e outras APIs.
• CLI Poderosa: Execute e avalie modelos com comandos CLI simples, ideal para pipelines de CI/CD.
• Avaliação Fácil: Defina testes intuitivamente em formato JSON ou YAML.
• Automação: Automatize avaliações dentro de um pipeline de CI/CD para garantir qualidade contínua.
• Relatórios Perspicazes: Gere e compartilhe relatórios de avaliação para monitorar o desempenho do modelo.
• Monitoramento de Desempenho: Detecte regressões na produção monitorando o desempenho do modelo.

Como usar o BenchLLM?

1. Instalação: Baixe e instale o BenchLLM.
2. Defina Testes: Crie conjuntos de testes em JSON ou YAML.
3. Execute Avaliações: Use a CLI ou a API para executar testes em suas aplicações LLM.
4. Analise Relatórios: Revise os relatórios gerados para identificar áreas para melhorias.

Para quem é o BenchLLM?

O BenchLLM foi projetado para engenheiros e desenvolvedores de AI que desejam garantir a qualidade e a confiabilidade de suas aplicações alimentadas por LLM. É particularmente útil para:

• Engenheiros de AI: Aqueles que constroem e mantêm produtos de AI.
• Desenvolvedores: Integrando LLMs em suas aplicações.
• Equipes: Que procuram monitorar e melhorar o desempenho de seus modelos de AI.

Por que escolher o BenchLLM?

O BenchLLM fornece uma solução abrangente para avaliar aplicações LLM, oferecendo flexibilidade, automação e relatórios perspicazes. Ele é construído por engenheiros de AI que entendem a necessidade de ferramentas poderosas e flexíveis que forneçam resultados previsíveis. Ao usar o BenchLLM, você pode:

• Garantir a qualidade de suas aplicações LLM.
• Automatizar o processo de avaliação.
• Monitorar o desempenho do modelo e detectar regressões.
• Melhorar a colaboração com relatórios perspicazes.

Ao escolher o BenchLLM, você está optando por uma solução robusta e confiável para avaliar seus modelos de AI e garantir que eles atendam aos mais altos padrões de desempenho e qualidade.