课题概括
为了使大型语言模型（LLM）应用程序准备好投入生产，我们需要掌握相关的术语，并了解如何对这些应用程序进行评估、部署和观察。评估LLM应用程序涉及比较不同输出、根据既定标准进行评判、进行字符串和语义的比较，以及在数据集上运行评估。部署LLM应用程序可以通过使用FastAPI网络服务器或Ray等工具来实现。观察LLM应用程序则需要用到跟踪响应、可观察性工具、LangSmith和PromptWatch等方法。本文最后提供了总结和一些思考问题，以帮助读者更好地理解和掌握如何将LLM应用程序投入生产。
领域知识
🚀 准备LLM应用进入生产 📚
掌握关键术语，为LLM应用的生产就绪打下基础。
📊 评估LLM应用 🔍
- 输出比较：比较应用程序生成的不同输出。
- 标准对比：根据预设标准评估应用性能。
- 文本比较：进行字符串和语义层面的细致对比。
- 数据集测试：使用数据集对应用进行全面评估。
💻 部署LLM应用 🖥️
- FastAPI：利用FastAPI网络服务器部署应用。
- Ray：使用Ray工具简化部署流程。
👀 观察LLM应用 📐
- 响应跟踪：监控并跟踪应用的响应情况。
- 可观察性工具：运用工具提高应用的透明度和可追踪性。
- LangSmith：利用LangSmith工具优化应用。
- PromptWatch：使用PromptWatch监控应用提示。
📝 总结与问题 🤔
总结和引发深思的问题，巩固知识点。
深入探索LLM应用的生产准备、评估、部署及观察，开启AI应用的全周期管理之旅！🌟📈
思考
- 在你看来，描述语言模型的操作化、LLM应用或依赖生成模型的应用的最佳术语是什么？
- 令牌是什么，为什么在查询LLM时你应该了解令牌的使用？
- 我们如何评估LLM应用？
- 哪些工具可以帮助评估LLM应用？
- 部署代理时需要考虑哪些因素？
- 列出几个用于部署的工具。
- 在生产中监控LLM的重要指标是什么？
- 我们如何监控LLM应用？
- LangSmith是什么？
回答
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我认为描述语言模型的操作化、LLM应用或依赖生成模型的应用的最佳术语是“生成式AI应用”。这个术语涵盖了使用语言模型和技术来生成文本、数据或其他形式内容的技术和应用。
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令牌是语言模型处理文本的基本单位，通常是一个单词、标点符号或其他语言元素。了解令牌的使用很重要，因为LLM通常根据令牌的数量来处理和生成文本。如果不知道令牌的使用，就可能无法正确地构建查询或预期LLM的输出。
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我们可以通过比较模型输出的质量、准确性、相关性和合理性来评估LLM应用。这通常涉及到对应用的输出进行人工审查，或者使用自动化工具和指标来进行评估。
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用于评估LLM应用的工具包括LangChain、PromptWatch和LangSmith等。这些工具可以帮助比较不同模型的性能，跟踪输出质量，并提供可视化来加速LLM的开发和验证。
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部署代理时需要考虑的因素包括代理的性能、可扩展性、可靠性和安全性。还需要确保代理符合相关的法规和道德标准，并且能够在不同的环境和条件下稳定运行。
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用于部署的工具包括FastAPI、Ray和Streamlit等。这些工具可以帮助开发者构建、部署和维护高性能的API和服务。
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在生产中监控LLM的重要指标包括输出质量、响应时间、系统性能和错误率。这些指标可以帮助管理员确保LLM应用在生产环境中持续提供高质量的输出。
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我们可以通过设置日志记录、监控系统和实时反馈机制来监控LLM应用。这可以帮助管理员及时发现问题并进行修复，确保应用的稳定和可靠。
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LangSmith是一个用于跟踪、基准测试和优化使用LangChain构建的LLM的工具。它提供了自动化评估器、指标和可视化功能，帮助开发者加速LLM的开发和验证过程。
参考
- 生产环境中的生成式人工智能，访问密码：theforage.cn
- Generative AI in Production，访问密码：theforage.cn
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