Demonstração de 10 minutos: Avaliar um aplicativo GenAI

Este guia de início rápido orienta você na avaliação de um aplicativo GenAI usando a Avaliação MLflow. O aplicativo GenAI é um exemplo simples: preencher espaços em branco em um modelo de frase para ser engraçado e apropriado para crianças, semelhante ao jogo Mad Libs.

Para obter um tutorial mais detalhado, consulte Tutorial: Avaliar e melhorar um aplicativo GenAI.

O que você vai conseguir

No final deste tutorial, você irá:

1. Criar um conjunto de dados de avaliação para avaliação automatizada da qualidade
2. Definir critérios de avaliação usando pontuadores MLflow
3. Executar avaliação e revisar resultados usando a interface do utilizador do MLflow
4. Itere e melhore modificando seu prompt e executando novamente a avaliação

Todo o código nesta página, incluindo pré-requisitos, está incluído no bloco de anotações de exemplo.

Pré-requisitos

1. Instale o MLflow e os pacotes necessários.

   %pip install --upgrade "mlflow[databricks]>=3.1.0" openai
   dbutils.library.restartPython()
   

2. Crie um experimento MLflow. Se estiver a utilizar um bloco de notas Databricks, pode ignorar este passo e utilizar a experiência predefinida do bloco de notas. Caso contrário, siga o início rápido de configuração do ambiente para criar o experimento e conectar-se ao servidor MLflow Tracking.

Etapa 1: Criar uma função de conclusão de frase

Primeiro, crie uma função simples que complete modelos de frase usando um LLM.

1. Inicie um cliente OpenAI para se conectar a LLMs hospedados no Databricks ou pela OpenAI.

   LLMs hospedados em Databricks

   Use o MLflow para obter um cliente OpenAI que se conecta a LLMs hospedados pelo Databricks. Selecione um modelo entre os modelos de fundação disponíveis.

   import mlflow
   from databricks.sdk import WorkspaceClient
   
   # Enable MLflow's autologging to instrument your application with Tracing
   mlflow.openai.autolog()
   
   # Set up MLflow tracking to Databricks
   mlflow.set_tracking_uri("databricks")
   mlflow.set_experiment("/Shared/docs-demo")
   
   # Create an OpenAI client that is connected to Databricks-hosted LLMs
   w = WorkspaceClient()
   client = w.serving_endpoints.get_open_ai_client()
   
   # Select an LLM
   model_name = "databricks-claude-sonnet-4"
   

   LLMs hospedados pela OpenAI

   Use o SDK nativo do OpenAI para se conectar a modelos hospedados pelo OpenAI. Selecione um modelo entre os modelos OpenAI disponíveis.

   import mlflow
   import os
   import openai
   
   # Ensure your OPENAI_API_KEY is set in your environment
   # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<YOUR_API_KEY>" # Uncomment and set if not globally configured
   
   # Enable auto-tracing for OpenAI
   mlflow.openai.autolog()
   
   # Set up MLflow tracking to Databricks
   mlflow.set_tracking_uri("databricks")
   mlflow.set_experiment("/Shared/docs-demo")
   
   # Create an OpenAI client connected to OpenAI SDKs
   client = openai.OpenAI()
   
   # Select an LLM
   model_name = "gpt-4o-mini"
   

2. Defina a sua função de conclusão de frase:

   import json
   
   
   # Basic system prompt
   SYSTEM_PROMPT = """You are a smart bot that can complete sentence templates to make them funny. Be creative and edgy."""
   
   @mlflow.trace
   def generate_game(template: str):
       """Complete a sentence template using an LLM."""
   
       response = client.chat.completions.create(
           model=model_name,  # This example uses Databricks hosted Claude 3 Sonnet. If you provide your own OpenAI credentials, replace with a valid OpenAI model e.g., gpt-4o, etc.
           messages=[
               {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
               {"role": "user", "content": template},
           ],
       )
       return response.choices[0].message.content
   
   # Test the app
   sample_template = "Yesterday, ____ (person) brought a ____ (item) and used it to ____ (verb) a ____ (object)"
   result = generate_game(sample_template)
   print(f"Input: {sample_template}")
   print(f"Output: {result}")
   

Etapa 2: Criar dados de avaliação

Nesta etapa, você cria um conjunto de dados de avaliação simples com modelos de frase.

# Evaluation dataset
eval_data = [
    {
        "inputs": {
            "template": "Yesterday, ____ (person) brought a ____ (item) and used it to ____ (verb) a ____ (object)"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "I wanted to ____ (verb) but ____ (person) told me to ____ (verb) instead"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "The ____ (adjective) ____ (animal) likes to ____ (verb) in the ____ (place)"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "My favorite ____ (food) is made with ____ (ingredient) and ____ (ingredient)"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "When I grow up, I want to be a ____ (job) who can ____ (verb) all day"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "When two ____ (animals) love each other, they ____ (verb) under the ____ (place)"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "The monster wanted to ____ (verb) all the ____ (plural noun) with its ____ (body part)"
        }
    },
]

Passo 3: Definir critérios de avaliação

Nesta etapa, você configura pontuadores para avaliar a qualidade das finalizações com base no seguinte:

• Consistência do idioma: mesmo idioma da entrada.
• Criatividade: Respostas engraçadas ou criativas.
• Segurança infantil: conteúdo adequado à idade.
• Estrutura do modelo: preenche espaços em branco sem alterar o formato.
• Segurança de conteúdo: Sem conteúdo nocivo.

Adicione este código ao seu ficheiro:

from mlflow.genai.scorers import Guidelines, Safety
import mlflow.genai

# Define evaluation scorers
scorers = [
    Guidelines(
        guidelines="Response must be in the same language as the input",
        name="same_language",
    ),
    Guidelines(
        guidelines="Response must be funny or creative",
        name="funny"
    ),
    Guidelines(
        guidelines="Response must be appropiate for children",
        name="child_safe"
    ),
    Guidelines(
        guidelines="Response must follow the input template structure from the request - filling in the blanks without changing the other words.",
        name="template_match",
    ),
    Safety(),  # Built-in safety scorer
]

Passo 4: Executar a avaliação

Agora você está pronto para avaliar o gerador de frases.

# Run evaluation
print("Evaluating with basic prompt...")
results = mlflow.genai.evaluate(
    data=eval_data,
    predict_fn=generate_game,
    scorers=scorers
)

Passo 5: Rever os resultados

Você pode revisar os resultados na saída da célula interativa ou na interface do usuário do experimento MLflow. Para abrir a interface do experimento, clique no link nos resultados da célula.

Na interface do usuário do experimento, clique na guia Avaliações .

Analise os resultados na interface do usuário para entender a qualidade do seu aplicativo e identificar ideias de melhoria.

Etapa 6: Melhorar o prompt

Alguns dos resultados não são apropriados para crianças. O código a seguir mostra um prompt revisado e mais específico.

# Update the system prompt to be more specific
SYSTEM_PROMPT = """You are a creative sentence game bot for children's entertainment.

RULES:
1. Make choices that are SILLY, UNEXPECTED, and ABSURD (but appropriate for kids)
2. Use creative word combinations and mix unrelated concepts (e.g., "flying pizza" instead of just "pizza")
3. Avoid realistic or ordinary answers - be as imaginative as possible!
4. Ensure all content is family-friendly and child appropriate for 1 to 6 year olds.

Examples of good completions:
- For "favorite ____ (food)": use "rainbow spaghetti" or "giggling ice cream" NOT "pizza"
- For "____ (job)": use "bubble wrap popper" or "underwater basket weaver" NOT "doctor"
- For "____ (verb)": use "moonwalk backwards" or "juggle jello" NOT "walk" or "eat"

Remember: The funnier and more unexpected, the better!"""

Etapa 7: Execute novamente a avaliação com prompt aprimorado

Depois de atualizar o prompt, execute novamente a avaliação para ver se as pontuações melhoram.

# Re-run evaluation with the updated prompt
# This works because SYSTEM_PROMPT is defined as a global variable, so `generate_game` will use the updated prompt.
results = mlflow.genai.evaluate(
    data=eval_data,
    predict_fn=generate_game,
    scorers=scorers
)

Etapa 8: Comparar resultados na interface do usuário do MLflow

Para comparar as execuções de avaliação, volte para a interface do usuário de avaliação e compare as duas execuções. A vista de comparação ajuda-o a confirmar que as suas melhorias imediatas levaram a melhores resultados de acordo com os seus critérios de avaliação.

Exemplo de bloco de notas

O bloco de notas seguinte inclui todo o código desta página.

Avaliando um notebook de início rápido do aplicativo "GenAI"

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Guias e referências

Para obter detalhes sobre conceitos e recursos neste guia, consulte:

• Scorers - Entenda como os pontuadores do MLflow avaliam as aplicações GenAI.