TL;DR:
TL;DR Оценка качества чат-ботов, созданных с помощью LLM/GPT и LlamaIndex, включает качественные и программные стратегии. Интуитивная оценка осуществляется путем формирования мнения и задавания большого количества вопросов. Вы также можете использовать обратную связь с пользователями с помощью системы палец вверх/вниз. Однако полагаться на одну метрику не рекомендуется. Найдите пользователей, чтобы оценить тематику и получить продукт в свои руки. #chatbots #evaluation #LLM #GPT #LlamaIndex
Отказ от ответственности: в этой статье для генерации текста используется Cohere.
Краткое содержание:
В этом посте я расскажу о стратегиях оценки чат-ботов, созданных на основе LLM/GPT и LlamaIndex. Я сосредоточусь на чат-ботах, у которых есть средства передачи контекста в GPT из набора данных по вашему выбору, такого как большой набор сообщений и статей в блогах. Я опишу четыре типа вопросов, с которыми сталкиваются чат-боты с поддержкой данных, а затем предложу несколько высокоуровневых стратегий для программной и качественной оценки этих ботов. Прежде чем я углублюсь в изучение того, как оценивать ответы, важно понять, как работает чат-бот, созданный с помощью LlamaIndex и GPT. Инженер собирает набор документов, которые они хотят использовать в качестве справочных, а LlamaIndex создает быстрый способ поиска по ним. Когда пользователь задает вопрос, LlamaIndex пытается найти наиболее подходящий контекст во всех исходных документах и передает как контекст, так и вопрос в GPT, который затем генерирует окончательный ответ. При оценке чат-бота нам нужно учитывать две стратегии: качественную и программную. Качественная оценка просто выполняется путем задания множества вопросов и понимания того, насколько хорошими являются ответы вашего бота или нет. Вы можете сделать еще один шаг, спросив В заключение, оценка качества чат-ботов на основе LLM является важной задачей для обеспечения успешного продукта. Есть две основные стратегии, которые можно использовать для оценки производительности чат-ботов, созданных с помощью LlamaIndex и GPT: качественная и программная оценка. Качественная оценка включает в себя формирование интуитивного мнения о производительности чат-бота на основе заданных вопросов и ручное отслеживание доли хороших ответов. Программная оценка включает в себя настройку способа получения информации от пользователей, например систему «палец вверх/палец вниз», и отслеживание ключевого показателя полезности. Используя эти две стратегии вместе, можно гарантировать, что чат-бот на основе LLM будет самого высокого качества.
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную в разделе Навстречу ИИ.
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
