Langfuse verwendet ein dreistufiges Bewertungssystem:
Zentrale Bewertungsdimensionen
- Grundlegende IndikatorenAPI-Antwortlatenz/Token-Verbrauch/Fehlerrate
- Qualität des Inhalts::
- Sachliche Richtigkeit (basierend auf einem Datensatzvergleich)
- Geläufigkeit (erfordert benutzerdefinierte Bewertungsfunktion)
- Operative IndikatorenKundenzufriedenheitswerte/Konversionsraten usw. (mit Schnittstelle zu Geschäftssystemen)
Implementierung der automatisierten Bewertung
- Beschriftete DatensätzeKennzeichnung der erwarteten Ergebnisse und Bewertungskriterien auf der Seite Datensätze.
- Bewertung der Regeln::
- ausnutzen
str.contains()und andere grundlegende Übereinstimmungsregeln - Beispiel: Erkennung des Vorhandenseins von sensiblen Wörtern
- ausnutzen
- Modellierungsbewertung::
- Aufrufen von GPT-4 als Prüfer (zusätzliche Konfiguration erforderlich)
- Beispiel:
evaluator.run("是否符合医疗行业规范？")
- Visualisierung der Ergebnisse::
- Indikator-Trenddiagramme im Dashboard anzeigen
- Einstellung von Slack-Warnungen (ausgelöst bei Genauigkeit < 0,8)
Zur Überprüfung der Zuverlässigkeit automatischer Bewertungen wird eine Kombination aus manuellen Probenahmen (wöchentlich 5%) empfohlen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangfuse: Open-Source-Beobachtungs- und Debugging-Plattform für LLM-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die Dimensionen des Langfuse-Bewertungssystems? Wie kann die Bewertung automatisiert werden?
