BenchLLM

什么是 BenchLLM?

BenchLLM 是一个旨在评估大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序的性能和质量的工具。它提供了一个灵活而全面的框架，用于构建测试套件、生成质量报告和监控模型性能。无论您需要自动化、交互式还是自定义评估策略，BenchLLM 都提供所需的功能和能力，以确保您的 AI 模型满足要求的标准。

BenchLLM 如何工作？

BenchLLM 的工作方式是允许用户定义测试，针对这些测试运行模型，然后评估结果。以下是详细的分解：

1. 直观地定义测试： 测试可以在 JSON 或 YAML 格式中定义，从而可以轻松设置和管理测试用例。
2. 将测试组织到套件中： 将测试组织到套件中，以便于版本控制和管理。这有助于在模型演变时维护不同的测试版本。
3. 运行测试： 使用强大的 CLI 或灵活的 API 针对您的模型运行测试。BenchLLM 开箱即用地支持 OpenAI、Langchain 和任何其他 API。
4. 评估结果： BenchLLM 提供了多种评估策略来评估您的模型的性能。它有助于识别生产中的回归，并随着时间的推移监控模型性能。
5. 生成报告： 生成评估报告并与您的团队分享。这些报告提供了对您的模型的优势和劣势的见解。

示例代码片段：

以下是如何将 BenchLLM 与 Langchain 一起使用的示例：

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()

以下是如何将 BenchLLM 与 OpenAI 的 ChatCompletion API 一起使用的示例：

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)

主要特性和优势

• 灵活的 API： 通过支持 OpenAI、Langchain 和其他 API，随时随地测试代码。
• 强大的 CLI： 使用简单的 CLI 命令运行和评估模型，非常适合 CI/CD 管道。
• 轻松评估： 以 JSON 或 YAML 格式直观地定义测试。
• 自动化： 在 CI/CD 管道中自动化评估，以确保持续的质量。
• 富有洞察力的报告： 生成和共享评估报告，以监控模型性能。
• 性能监控： 通过监控模型性能来检测生产中的回归。

如何使用 BenchLLM？

1. 安装： 下载并安装 BenchLLM。
2. 定义测试： 在 JSON 或 YAML 中创建测试套件。
3. 运行评估： 使用 CLI 或 API 针对您的 LLM 应用程序运行测试。
4. 分析报告： 查看生成的报告以识别需要改进的领域。

BenchLLM 适用于谁？

BenchLLM 专为希望确保其 LLM 驱动的应用程序的质量和可靠性的 AI 工程师和开发人员而设计。它特别适用于：

• AI 工程师： 那些构建和维护 AI 产品的人员。
• 开发人员： 将 LLM 集成到他们的应用程序中。
• 团队： 寻求监控和提高其 AI 模型的性能。

为什么选择 BenchLLM？

BenchLLM 提供了一个全面的解决方案来评估 LLM 应用程序，提供灵活性、自动化和富有洞察力的报告。它由 AI 工程师构建，他们了解对强大而灵活的工具的需求，这些工具可以提供可预测的结果。通过使用 BenchLLM，您可以：

• 确保您的 LLM 应用程序的质量。
• 自动化评估过程。
• 监控模型性能并检测回归。
• 通过富有洞察力的报告改进协作。

通过选择 BenchLLM，您选择了一个强大而可靠的解决方案来评估您的 AI 模型，并确保它们满足最高的性能和质量标准。