【大模型从入门到精通45】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流2

本文主要是介绍【大模型从入门到精通45】LLM部署运维（LLM Ops）使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流2，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

功能概览

generate_quiz_assistant_pipeline 函数被设计为多功能的，可以根据不同的需求和配置来生成测验。它的参数允许用户对问题模板、所选的语言模型和输出解析器进行定制。

函数定义

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParserdef generate_quiz_assistant_pipeline(system_prompt_message,user_question_template="{question}",selected_language_model=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0),response_format_parser=StrOutputParser()):"""组装用于通过AI驱动的过程生成测验所需的组件。参数:- system_prompt_message: 包含测验生成指令或上下文的消息。- user_question_template: 用于结构化用户问题的模板，默认为简单的占位符。- selected_language_model: 用于生成内容的AI模型，已指定默认模型。- response_format_parser: 解析AI模型响应的机制。返回:一个Langchain管道，当执行时，基于提供的系统消息和用户模板生成测验。"""# 从系统消息和用户消息创建结构化的聊天提示structured_chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system_prompt_message),("user", user_question_template),])# 将聊天提示、语言模型和输出解析器组装成单一的管道quiz_generation_pipeline = structured_chat_prompt | selected_language_model | response_format_parserreturn quiz_generation_pipeline

实际应用

此函数抽象出了用于测验生成的各个组件的复杂性。通过调用 generate_quiz_assistant_pipeline 并提供适当的参数，用户可以轻松地为各种主题和类别生成测验。这种抽象不仅简化了开发人员的过程，而且增强了测验生成器的灵活性，便于轻松集成到更大的系统或应用程序中。

最佳实践与提示

• 定制化：利用函数的参数来根据不同的需求或上下文定制测验生成过程。
• 模型选择：尝试不同的语言模型来找到最适合您的准确性和创造性要求的模型。
• 模板设计：精心制作 user_question_template 和 system_prompt_message 来指导AI生成相关且吸引人的测验问题。
• 错误处理：在函数中实现错误处理来管理测验生成过程中可能出现的问题，如API限制或意外的模型响应。

引入评估功能

为了增强AI驱动的测验生成器的评估能力，我们引入了 evaluate_quiz_content 函数。此函数旨在评估生成的测验内容，确保其中包含了与特定主题相关的预期关键词。这种类型的评估对于验证生成的测验的相关性和准确性至关重要，尤其是在教育或培训环境中，内容的有效性是至关重要的。

函数定义

def evaluate_quiz_content(system_prompt_message,quiz_request_question,expected_keywords,user_question_template="{question}",selected_language_model=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0),response_format_parser=StrOutputParser()):"""评估生成的测验内容，确保其包含预期的关键词或短语。参数:- system_prompt_message: 测验生成的指令或上下文。- quiz_request_question: 生成测验的具体问题或请求。- expected_keywords: 应该出现在测验内容中的单词或短语列表。- user_question_template: 用于结构化用户问题的模板，默认为占位符。- selected_language_model: 用于内容生成的AI模型，默认已指定模型。- response_format_parser: 将AI模型的响应解析成所需格式的机制。抛出:- AssertionError: 如果生成的内容中找不到任何预期的关键词，则抛出异常。"""# 利用 `generate_quiz_assistant_pipeline` 函数生成基于提供的问题的测验内容generated_content = generate_quiz_assistant_pipeline(system_prompt_message,user_question_template,selected_language_model,response_format_parser).invoke({"question": quiz_request_question})print(generated_content)# 验证生成的内容是否至少包含一个预期的关键词assert any(keyword.lower() in generated_content.lower() for keyword in expected_keywords), \f"期望生成的测验包含 '{expected_keywords}' 中的一个，但实际并未包含。"

实践示例：生成并评估科学测验

为了演示这个评估函数的实际应用，让我们考虑一个测试案例，在这个案例中我们将生成并评估关于科学的测验。

# 定义系统消息（或提示模板）、具体问题以及预期关键词
system_prompt_message = quiz_generation_prompt_template  # 假设这个变量已经按照前面的方式定义好了
quiz_request_question = "生成一个关于科学的测验。"
expected_keywords = ["文艺复兴时期的创新者", "天文观测工具", "自然科学"]# 调用评估函数并传入测试案例的参数
evaluate_quiz_content(system_prompt_message,quiz_request_question,expected_keywords
)

这个示例展示了如何使用 evaluate_quiz_content 函数来确保生成的关于科学的测验包含了相关内容，例如与重要科学人物、工具或概念相关的问题。

最佳实践与提示

• 关键词选择：选择足够具体的预期关键词或短语来准确评估测验内容的相关性，但也要足够宽泛以允许AI的创造性变化。
• 全面评估：考虑使用多组预期关键词来彻底测试AI在不同主题上生成相关测验的能力。
• 迭代改进：利用评估结果来迭代地改进测验生成过程，包括调整提示模板、语言模型的参数或用于生成测验的数据集。

处理超出范围的请求

为了确保我们的AI驱动的测验生成器能够适当地处理那些超出其范围或能力的请求，我们引入了 evaluate_request_refusal 函数。此函数旨在测试系统在某些条件下拒绝回答的能力，例如当请求不适用或超出了系统的现有知识库。优雅地处理此类情况对于保持用户的信任和确保积极的用户体验至关重要。

def evaluate_request_refusal(system_prompt_message,quiz_request_question,expected_keywords,user_question_template="{question}",selected_language_model=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0),response_format_parser=StrOutputParser()):"""评估系统在接收到超出其能力范围的请求时的响应。参数:- system_prompt_message: 测验生成的指令或上下文。- quiz_request_question: 生成测验的具体问题或请求。- expected_keywords: 应该出现在拒绝响应中的单词或短语列表。- user_question_template: 用于结构化用户问题的模板，默认为占位符。- selected_language_model: 用于内容生成的AI模型，默认已指定模型。- response_format_parser: 将AI模型的响应解析成所需格式的机制。抛出:- AssertionError: 如果生成的内容中找不到任何预期的关键词，则抛出异常。"""# 利用 `generate_quiz_assistant_pipeline` 函数生成基于提供的问题的测验内容generated_content = generate_quiz_assistant_pipeline(system_prompt_message,user_question_template,selected_language_model,response_format_parser).invoke({"question": quiz_request_question})print(generated_content)# 验证生成的内容是否至少包含一个预期的关键词assert any(keyword.lower() in generated_content.lower() for keyword in expected_keywords), \f"期望拒绝响应中包含 '{expected_keywords}' 中的一个，但实际并未包含。"

实践示例：拒绝请求

为了演示这个函数的实际应用，我们可以创建一个测试案例，在这个案例中我们将测试系统在接收到超出其能力范围的请求时的响应。

# 定义系统消息（或提示模板）、具体问题以及预期关键词
system_prompt_message = quiz_generation_prompt_template  # 假设这个变量已经按照前面的方式定义好了
quiz_request_question = "生成一个关于不存在的星球的测验。"
expected_keywords = ["无法生成", "超出能力范围", "知识不足"]# 调用评估函数并传入测试案例的参数
evaluate_request_refusal(system_prompt_message,quiz_request_question,expected_keywords
)

这个示例展示了如何使用 evaluate_request_refusal 函数来确保系统能够恰当地处理超出其能力范围的请求，并且响应中包含了与拒绝相关的关键词。

# 示例中 `evaluate_request_refusal` 函数的调用
evaluate_request_refusal(system_prompt_message,quiz_request_question,expected_keywords
)

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