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🚀 使用 Python 的 Opik SDK 進行大語言模型（LLM）應用開發

Opik 是一個用於跟蹤和評估大語言模型（LLM）應用的工具，支持多種流行框架，能提供詳細的指標分析，助力開發者高效進行大語言模型應用開發。

🚀 快速開始

Opik 支持多種主流大語言模型框架，若使用這些框架，可直接集成 Opik；若未使用，也能通過 track 裝飾器記錄函數調用。同時，Opik 提供了豐富的指標和評估工具，幫助開發者評估模型效果，還支持將模型無縫集成到現有 CI/CD 管道中。

✨ 主要特性

🔧 支持的框架與集成

Opik 目前支持以下主流的大語言模型框架：

⚠️ 重要提示

如果您使用的是上述框架以外的工具，請隨時提交問題或通過 Pull Request 添加集成支持。

🕶️ 跟蹤函數調用

如果您未使用任何上述框架，Opik 提供了靈活的track裝飾器來記錄函數調用：

import opik

opik.configure(use_local=True)  # 本地運行

@opik.track
def my_llm_function(user_question: str) -> str:
    # 大語言模型代碼

    return "Hello"

💡 使用建議

track 裝飾器可與任何集成結合使用，也可用於跟蹤嵌套函數調用。

🧑⚖️ 大語言模型作為裁判的指標

Opik 提供了一系列指標，幫助您評估大語言模型應用的效果。更多內容請參考指標文檔。 使用這些指標非常簡單，只需導入相關度量並調用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)  # 輸出評估結果

📊 評估與分析

Opik 提供了詳細的性能報告和可視化工具，幫助您全面瞭解大語言模型的表現。

from opik import evaluate

results = evaluate(
    model="gpt-4",
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    metrics=["precision", "recall", "f1"]
)
print(results)  # 輸出評估結果

🛠️ 集成與部署

Opik 支持將大語言模型無縫集成到現有 CI/CD 管道中：

from opik.deploy import deploy

model = ...  # 加載您的大語言模型
deploy(model, "my-model-endpoint", platform="aws")  # 部署到 AWS 雲服務

🤝 貢獻與支持

我們歡迎社區的貢獻，您可以通過以下方式參與：

• 提交問題：GitHub Issues
• 創建 Pull Request：GitHub Pull Requests
• 討論區：Discussions

📚 詳細文檔

• 官方文檔
• 示例代碼倉庫
• 開發者博客

感謝您選擇 Opik，讓我們一起推動大語言模型技術的發展！