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基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 使用 TruLens 做自动化 RAG 项目评估测试
一、简介
我们《基于大语言模型知识问答应用落地实践》系列博客前 4 篇已经介绍了知识库构建和召回调优方面的实践经验,随着 RAG 项目的逐渐丰富和成熟,越来越多的工作会深入到各种细节的打磨,例如 Prompt 模板调优,更换更新的模型,各类阈值或者参数的调整等。然而 RAG 项目普遍缺乏比较客观的、系统化的测试工具来衡量性能和质量指标。
TruLens 的出现给我们提供了一种简单的、系统化的方法来评估 LLM 应用。TruLens 使用 Query,Response,Context 三个核心要素,可以做以下几方面的自动化评估:
- Response 是否跟 query 相关
- Context(召回的知识)是否跟 query 相关
- Response 是否严格基于 Context 作答
- 如有提供标准答案,还可以跟标准答案做对比
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本篇将介绍如何用 TruLens 框架,做自动化 RAG 项目评估测试,以及跟踪每次迭代后指标的改善情况。
二、原理介绍
TruLens 框架通过引入一种称为“反馈函数(Feedback Function)”的功能,帮助我们以编程方式评估 LLM 应用的输入、输出和中间结果的质量。这些反馈函数就像是一个个的打分器,分别告诉我们 LLM 应用在哪些方面做得好,哪些方面需要改进。比如,它们可以帮助我们检查回答问题的准确性、是否存在有害的语言、用户的情感反馈等等。我们还可以根据自己的需求自定义这些反馈函数。
我们以 Groundedness 评估为例:
- 我们把测试器 TrulensApp 通过 API 连接到 LLM 应用
- TrulensApp 开始追踪并记录 query,response,context
- Groundedness Feedback 函数(context,response)加载到该评估器的提示词模板中,拼成一个 prompt 给 AWS Bedrock Claude v2 模型进行打分,并把打分记录下来,并可以在 dashboard 中查看
三、主要评估方式介绍
我们以 RAG 知识问答项目为例, 主要使用以下四种官方预置的评估方式:
- groundedness – 主要用于检测 LLM 幻觉,使用 COT(思维链)方式,找出 response 中的句子在 context 中的存在证据,评估回复是否是基于知识生成。
打分标准: Supporting Evidence: <Choose the exact unchanged sentences in the source that can answer the statement, if nothing matches, say NOTHING FOUND> Score: <Output a number between 0-10 where 0 is no information overlap and 10 is all information is overlapping> |
例如:
我们对 LLM 应用提问:AWS MSK 可以用于什么应用?
得到的 Response 是:
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Trulens 会把本次 LLM 召回的 context 和 response 填充到 groundedness 评估的提示词模板中。如下所示,提示词要求评估模型把 response 中的每个句子跟 context 中的内容进行对比,找出引用依据,并对引用是否一致进行打分。
LLM_GROUNDEDNESS_FULL_SYSTEM = """You are a INFORMATION OVERLAP classifier providing the overlap of information between a SOURCE and STATEMENT.
For every sentence in the statement, please answer with this template:
TEMPLATE:
Statement Sentence: <Sentence>,
Supporting Evidence: <Choose the exact unchanged sentences in the source that can answer the statement, if nothing matches, say NOTHING FOUND>
Score: <Output a number between 0-10 where 0 is no information overlap and 10 is all information is overlapping>
SOURCE:{context}
STATEMENT:{response}
"""
其中 SOURCE:{context} 填充我们 RAG 召回的知识内容 context,STATEMENT:{Response} 填充答复。
Prompt 中会要求评估模型按照以下格式输出结论:
GROUNDEDNESS_REASON_TEMPLATE = """
Statement Sentence: {statement_sentence}
Supporting Evidence: {supporting_evidence}
Score: {score}
实际发给评估模型的完整 Prompt 如下图所示:
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得到模型打分的回复如下:
一共有 3 个句子,前 2 个找到对应的原句,而最后一个没有找到。
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所以平均分是 20/3 = 6.67 分,最后除以 10 归一化到 0-1,则最终本条得分是 0.67分。
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- answer_relevance – 用于 response 相关性评估,使用 COT(思维链)方式,找出相关性证据并打分,评估 response 是否跟问题相关。具体流程跟上面类似,因此我们不再赘述。
打分标准:
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- context_relevance -主要用于知识召回相关性评估,使用 COT(思维链)方式,找出相关性证据并打分,评估召回知识是否跟问题相关。
打分标准: Respond only as a number from 0 to 10 where 0 is the least relevant and 10 is the most relevant. A few additional scoring guidelines:
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- Groundtruth – 用于 response 准确性评估,使用已有的测试集标准答案进行对比评估,并打分。
打分标准: Answer only with an integer from 1 to 10 based on how close the responses are to the right answer. |
四、使用方法
使用 TruLens 非常简单, 我们只需要按照它的一些步骤,构建一个测试器和反馈函数来连接我们的 LLM 应用,然后,我们用一些测试问题对 LLM 应用进行调用,TruLens 会自动记录下 LLM 应用的输入和输出,反馈函数会对输入和输出进行评估打分,并生成一个仪表板。以 RAG 知识问答项目为例,我们将使用上面提到的四种评估方式,对系统进行整体评估。
环境准备
1. 如果还没有部署我们的 RAG 知识问答项目,请参考 https://github.com/aws-samples/private-llm-qa-bot 说明文档,在 AWS 海外 region(中国区无法使用 Bedrock)上部署一套 RAG 项目。
2. 在本地机器环境中运行测试脚本,需要在本地环境中安装 aws cli 命令行工具,配置并配置 AWS IAM 用户的 aws credentials,且这个用户需要配置 lambda invoke 和 bedrock 权限。
3. 安装 jupter notebook,下载 trulength.ipynb 到本地机器运行。
##使用 aws cli 配置 aws credentials
aws configure
##安装 notebook
pip3 install notebook
##启动 jupyter notebook
jupyter notebook --ip=0.0.0.0
4. jupyter notebook 启动后,点击控制台输出的链接,登录 notebook server,打开 private-llm-qa-bot/notebooks/model_eval/trulength.ipynb,按说明进行执行。
5. 准备好一个测试集列表 xlsx 文件,第一列是 query 列表,如果用到 Groundtruth 评估,则还需要再第 2 列放对应的标准答案。
6. 执行测试代码,根据实际部署情况在代码中修改对应的账号和测试文件路径。
7. 一个 app_id 代表一次测试结果,可以通过 get_leaderboard() 查看所有测试的汇总结果。
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8. 启动仪表盘 run_dashboard(), 会产生一个 http://xxx:8501 的链接,浏览器访问,可以查看更细维度的结果。
五、实现简介
1. 首先定义一个 RAG_from_scratch 类,用于连接 RAG 应用。我们是直接连接 RAG 项目的主 Lambda 函数。
为 retrieve 和 query 函数加上装饰器@instrument,这样 trulens 框架会对这 2 个函数的输入输出进行记录存储。
class RAG_from_scratch:
@instrument
def retrieve(self, query: str) -> list:
results = self.call_remote_service(query, retrieve_only=True)
ret = [result['doc'] for result in results]
return ret
def call_remote_service(self,query:str,retrieve_only:bool = False, max_token :int =1024):
## 构建pay load
payload={
"msgid":str(uuid.uuid4()),
"chat_name":"OnlyForDEBUG",
"prompt":query,
"use_qa":True,
"multi_rounds":False,
"hide_ref":True,
"use_stream":False,
"max_tokens":max_token,
"retrieve_only":retrieve_only,
"temperature": 0.01,
"use_trace": False,
"system_role": "",
"system_role_prompt": "",
"model_name": MODEL_NAME,
"template_id": "1702434088941-4073e3",
"username": "test"
}
start = time.time()
response = lambda_client.invoke(
FunctionName = main_func,
InvocationType='RequestResponse',
Payload=json.dumps(payload)
)
print(f'time cost:{time.time()-start}')
payload_json = json.loads(response.get('Payload').read())
body = payload_json['body']
# print(body)
if retrieve_only:
extra_info = body[0]['extra_info']
return extra_info['recall_knowledge']
else:
answer = body[0]['choices'][0]['text']
return answer
@instrument
def query(self, query: str) -> str:
context_str = self.retrieve(query)
completion = self.call_remote_service(query)
return completion
2. 使用 Claude 作为评估器的基础模型。当前 trulens-eval-0.18.3 版本不支持 claude v2,因此需要对 trulens_eval.feedback.provider.bedrock 进行重载实现。
from trulens_eval.feedback.provider.bedrock import Bedrock as fBedrock
from typing import Dict, Optional, Sequence
class NewBedrock(fBedrock):
model_id :str = "anthropic.claude-v2"
def __init__(
self,
*args,
model_id,
**kwargs
):
super().__init__(
*args,
model_id=model_id,
**kwargs
)
def convert_messages(self,messages:list) ->str:
prompt = ''
for msg in messages:
if msg['role'] == 'system':
prompt += msg['content'] + '\\n'
elif msg['role'] == 'user':
prompt += msg['content'] + '\\n'
return prompt
# LLMProvider requirement
def _create_chat_completion(
self,
prompt: Optional[str] = None,
messages: Optional[Sequence[Dict]] = None,
**kwargs
) -> str:
assert self.endpoint is not None
if not prompt and messages:
prompt = self.convert_messages(messages)
print('*********** prompt to claude:***********\n',prompt)
import json
body = json.dumps({
"prompt": f"\n\nHuman: {prompt}\n\nAssistant:",
"max_tokens_to_sample": 2000,
"temperature": 0.1,
"top_p": 0.9,
})
modelId = self.model_id
response = self.endpoint.client.invoke_model(body=body, modelId=modelId)
response_body = json.loads(response.get('body').read()).get('completion')
print('*********** claude response:***********\n',response_body)
return response_body
3. 定义四个 feedback 函数,分别用于评估回复准确性,模型幻觉,回复相关性,召回相关性。
# Define a groundtruth feedback function
f_groundtruth = (
Feedback(GroundTruthAgreement(golden_set,provider=llm_provider).agreement_measure, name = "Ground Truth").on_input_output()
)
grounded = Groundedness(groundedness_provider=llm_provider)
# Define a groundedness feedback function
f_groundedness = (
Feedback(grounded.groundedness_measure_with_cot_reasons, name = "Groundedness")
.on(Select.RecordCalls.retrieve.rets.collect())
.on_output()
.aggregate(grounded.grounded_statements_aggregator)
)
# Question/answer relevance between overall question and answer.
f_qa_relevance = (
Feedback(llm_provider.relevance_with_cot_reasons, name = "Answer Relevance")
.on(Select.RecordCalls.retrieve.args.query)
.on_output()
)
# Question/statement relevance between question and each context chunk.
f_context_relevance = (
Feedback(llm_provider.qs_relevance_with_cot_reasons, name = "Context Relevance")
.on(Select.RecordCalls.retrieve.args.query)
.on(Select.RecordCalls.retrieve.rets.collect())
.aggregate(np.mean)
)
4. 使用 golden_set 测试集进行评估
#为本次测试创建一个 app 对象
app_id = f'RAG_{timestamp_str}_{MODEL_NAME}'
tru_rag = TruCustomApp(rag,
app_id = app_id,
feedbacks = [f_groundtruth,f_groundedness,f_qa_relevance,f_context_relevance])
with tru_rag as recording:
for i,item in enumerate(golden_set):
print(f"run query[{i}] [{item['query']}]")
rag.query(item['query'])
六、应用案例
例如我们要测试一下新的提示词模板的是否对效果有帮助。我们做了两次对比测试。Leaderboard 里有 2 次测试结果,分别对应的是我们 RAG 应用的提示词模板 Template v2 和 Template v1 效果对比。
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从平均分以及测试问题的得分明细探查,可以我们看出 v2 的改动比 v1 表现更差。
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Template v1 vs v2
我们也可以进一步点击进入明细。
七、总结与结论
随着 LLM 的兴起,越来越多的开发人员开始构建各种基于 LLM 的应用 App,如问答系统、聊天机器人、文档摘要、写作等。TruLens 给我们提供了一种简单的,系统化的方法来评估的 LLM 应用,衡量性能和质量指标,以及跟踪每次迭代后指标的改善情况。本文介绍了 Trulens 的基本原理和使用方法,并以一个实际的 RAG 项目为例,介绍了如何用 Trulens 框架和 Bedrock Claude v2 进行项目评测。
注:在实验过程中我们发现用 Claude v2 模型做评估模型,比用 Claude v2.1 模型更加稳定,从输出日志我们推测是因为 Claude v2.1 对合规及安全性有更加严格限制,会对一些评测内容拒绝评价,导致无法得到评价结果,应此我们的实验用 Claude v2 来完成。
在实际的运用中,由于 Trulens 仍然是依靠 LLM 对结果进行评估,因此可能出现某些单个问题的评估结果有较大偏差的情况,但是如果测试集问题数量足够丰富(>=30 个以上),我们仍然能从总评分上得到参考意义。
更多相关的介绍,请参考本系列博客其他文章,包括:
- <基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识库构建(上)>
- <基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识库构建(下)>
- <基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识召回调优(上)>
- <基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识召回调优(下)>
另外,本文提到的代码细节可以参考配套资料:
代码库 aws-samples/private-llm-qa-bot
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