Оценка чат-ботов на базе больших языковых моделей (LLM) отличается от стандартной оценки LLM тем, что учитывает историю диалога как контекст, а не только отдельные взаимодействия. Анализ может проводиться как для всего диалога, так и для последнего ответа, при этом история диалога должна учитываться в обоих случаях. Для оценки всего диалога полезен метод скользящего окна, при котором анализируется не весь диалог, а только последние N ходов.
Для оценки диалогов можно использовать несколько метрик. Метрика соответствия роли оценивает способность чат-бота придерживаться заданной роли. Метрика релевантности разговора определяет, насколько ответы чат-бота соответствуют контексту диалога. Метрика удержания знаний оценивает способность чат-бота сохранять ранее полученную информацию и не задавать повторных вопросов. Метрика полноты разговора оценивает, насколько эффективно чат-бот выполняет запросы пользователя.
Инструмент DeepEval позволяет реализовать оценку диалогов LLM. Через DeepEval можно создавать тестовые кейсы, представляющие собой список ходов в диалоге, оценивать их с помощью различных метрик, а также проводить регрессионное тестирование с помощью Confident AI. DeepEval упрощает процесс тестирования чат-ботов, позволяя разработчикам отслеживать их производительность и выявлять регрессии.
Таким образом, правильная оценка LLM-чат-ботов требует учета контекста диалога и использования соответствующих метрик. DeepEval и Confident AI предоставляют удобные инструменты для проведения такого анализа и помогают в непрерывном улучшении качества диалоговых систем на основе LLM.
Изображение носит иллюстративный характер
Для оценки диалогов можно использовать несколько метрик. Метрика соответствия роли оценивает способность чат-бота придерживаться заданной роли. Метрика релевантности разговора определяет, насколько ответы чат-бота соответствуют контексту диалога. Метрика удержания знаний оценивает способность чат-бота сохранять ранее полученную информацию и не задавать повторных вопросов. Метрика полноты разговора оценивает, насколько эффективно чат-бот выполняет запросы пользователя.
Инструмент DeepEval позволяет реализовать оценку диалогов LLM. Через DeepEval можно создавать тестовые кейсы, представляющие собой список ходов в диалоге, оценивать их с помощью различных метрик, а также проводить регрессионное тестирование с помощью Confident AI. DeepEval упрощает процесс тестирования чат-ботов, позволяя разработчикам отслеживать их производительность и выявлять регрессии.
Таким образом, правильная оценка LLM-чат-ботов требует учета контекста диалога и использования соответствующих метрик. DeepEval и Confident AI предоставляют удобные инструменты для проведения такого анализа и помогают в непрерывном улучшении качества диалоговых систем на основе LLM.
