LLM評估測試框架DeepEval 可離線評估大模型性能

　　DeepEval是一個用于對語言模型(LLM)應用進行評估和單元測試的框架。它提供了各種指標，可以測試語言模型應用生成的回復在相關性、一致性、無偏見性和無毒性等方面的表現。DeepEval使得機器學習工程師可以通過持續集成/持續交付(CI/CD)流程快速評估語言模型應用的性能。

　　DeepEval提供了Python友好的離線評估方法，確保你的流水線準備上線。它就像是流水線的“Pytest”，使得流水線的生產化和評估過程變得簡單明了，就像通過所有的測試一樣。

　　DeepEval的Web UI允許工程師分析和查看他們的評估結果。

　　DeepEval的特色功能包括:

　　- 測試回復的相關性、事實一致性、有毒性、偏見性等

　　- Web UI查看測試、實現、比較結果

　　- 通過合成問題-回答自動評估

　　安裝使用DeepEval非常簡單，只需要通過pip安裝:

　　```

　　pip install deepeval

　　```

　　然后按照快速入門文檔，你可以在1分鐘內上手使用。

　　對個別測試用例，定義只需要幾行代碼。例如:

　　```python

　　from deepeval.metrics.factual_consistency import FactualConsistencyMetric

　　from deepeval.test_case import LLMTestCase

　　from deepeval.run_test import assert_test

　　# 定義測試用例

　　test_case = LLMTestCase(

　　query="What is the capital of France?"，

　　expected_output="The capital of France is Paris."

　　)

　　# 定義使用的指標

　　metric = FactualConsistencyMetric()

　　# 執行測試

　　assert_test(test_case， metrics=[metric])

　　```

　　這樣就可以構建一個簡單的測試，測試語言模型對問題"What is the capital of France?"的回復是否符合事實。

　　DeepEval內置了各種指標，也支持自定義指標。它可以非常方便地集成到現有的流水線和框架中，比如Langchain、LLAMA等。同時，DeepEval也提供了合成問題生成功能，可以快速針對特定領域評估語言模型。

　　總之，DeepEval目的是讓編寫、運行、自動化語言模型的測試變得如同編寫Python中的單元測試一樣簡單直觀。它很好地滿足了機器學習工程中對結構化反饋的需求，可以顯著提高工程師的迭代速度。

　　如果你在開發聊天機器人、語言模型應用，DeepEval絕對是一個提高工程效率的好幫手。

　　核心功能:

　　- 測試回復的相關性、一致性、無偏見性、無毒性

　　- 多個內置評估指標

　　- 支持自定義評估指標

　　- 一鍵集成到現有機器學習流水線

　　- 合成問題自動評估

　　- 提供Web UI分析和展示結果

　　- Python友好，編寫測試用例像寫單元測試