使用 Python 的 Opik SDK 进行大语言模型（LLM）应用开发

🎯 Opik 功能亮点

Opik 是一个用于跟踪和评估大语言模型（LLM）应用的工具，支持多种流行框架，并提供详细的指标分析。

🔧 支持的框架与集成

Opik 目前支持以下主流的大语言模型框架：

[!TIP]
如果您使用的是上述框架以外的工具，请随时提交问题或通过Pull Request添加集成支持。

🕶️ 跟踪函数调用

如果您未使用任何上述框架，Opik 提供了灵活的track装饰器来记录函数调用：

import opik

opik.configure(use_local=True)  # 本地运行

@opik.track
def my_llm_function(user_question: str) -> str:
    # 大语言模型代码

    return "Hello"

[!TIP]
track 装饰器可与任何集成结合使用，也可用于跟踪嵌套函数调用。

🧑⚖️ 大语言模型作为裁判的指标

Opik 提供了一系列指标，帮助您评估大语言模型应用的效果。更多内容请参考指标文档。

使用这些指标非常简单，只需导入相关度量并调用score方法：

from opik.evaluation.metrics import Hallucination

metric = Hallucination()
score = metric.score(
    input="What is the capital of France?",
    output="Paris",
    context="France's capital has been Paris since 1590."
)
print(score)  # 输出评估结果

📊 评估与分析

Opik 提供了详细的性能报告和可视化工具，帮助您全面了解大语言模型的表现。

from opik import evaluate

results = evaluate(
    model="gpt-4",
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    metrics=["precision", "recall", "f1"]
)
print(results)  # 输出评估结果

🛠️ 集成与部署

Opik 支持将大语言模型无缝集成到现有 CI/CD 管道中：

from opik.deploy import deploy

model = ...  # 加载您的大语言模型
deploy(model, "my-model-endpoint", platform="aws")  # 部署到 AWS 云服务

🤝 贡献与支持

我们欢迎社区的贡献，您可以通过以下方式参与：

• 提交问题：GitHub Issues
• 创建 Pull Request：GitHub Pull Requests
• 讨论区：Discussions

📋 其他资源

• 官方文档
• 示例代码仓库
• 开发者博客

感谢您选择 Opik，让我们一起推动大语言模型技术的发展！