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🚀 PythonのOpik SDKを使用した大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発

Opikは、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションのトラッキングと評価に使用されるツールです。複数の人気フレームワークをサポートし、詳細な指標分析を提供します。

🚀 クイックスタート

Opikを使って大規模言語モデル（LLM）アプリケーションを開発することができます。以下に、Opikの主な機能と使用方法を紹介します。

✨ 主な機能

🔧 サポートされるフレームワークと統合

Opikは、現在以下の主流の大規模言語モデルフレームワークをサポートしています。

⚠️ 重要提示

もし上記のフレームワーク以外のツールを使用している場合は、問題を提出するか、Pull Requestを通じて統合サポートを追加してください。

🕶️ 関数呼び出しのトラッキング

上記のフレームワークを使用していない場合、Opikは柔軟なtrackデコレータを提供して、関数呼び出しを記録することができます。

基本的な使用法

import opik

opik.configure(use_local=True)  # ローカルで実行

@opik.track
def my_llm_function(user_question: str) -> str:
    # 大規模言語モデルのコード

    return "Hello"

💡 使用建议

trackデコレータは、任意の統合と組み合わせて使用でき、ネストされた関数呼び出しのトラッキングにも使用できます。

🧑⚖️ 大規模言語モデルを裁判とする指標

Opikは、大規模言語モデルアプリケーションの効果を評価するための一連の指標を提供します。詳細については、指標ドキュメントを参照してください。

これらの指標を使用するのは簡単で、関連するメトリクスをインポートしてscoreメソッドを呼び出すだけです。

基本的な使用法

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)  # 評価結果を出力

📊 評価と分析

Opikは、大規模言語モデルのパフォーマンスを全面的に把握するための詳細なレポートと可視化ツールを提供します。

基本的な使用法

from opik import evaluate

results = evaluate(
    model="gpt-4",
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    metrics=["precision", "recall", "f1"]
)
print(results)  # 評価結果を出力

🛠️ 統合とデプロイ

Opikは、大規模言語モデルを既存のCI/CDパイプラインにシームレスに統合することをサポートしています。

基本的な使用法

from opik.deploy import deploy

model = ...  # 大規模言語モデルをロード
deploy(model, "my-model-endpoint", platform="aws")  # AWSクラウドサービスにデプロイ

🤝 貢献とサポート

私たちはコミュニティの貢献を歓迎しています。以下の方法で参加することができます。

• 問題の提出：GitHub Issues
• Pull Requestの作成：GitHub Pull Requests
• ディスカッション：Discussions

📋 その他のリソース

• 公式ドキュメント
• サンプルコードリポジトリ
• 開発者ブログ

Opikを選んでいただき、ありがとうございます。一緒に大規模言語モデル技術の発展を推進しましょう！