Opik

Opik 是一个开源的 LLM 评估框架，专注于追踪、评估和监控大语言模型（LLM）应用。它由 Comet 开发，支持从 RAG 聊天机器人到代码助手等多种 LLM 系统的开发与优化。Opik 提供了 Python SDK 和多种集成方式，帮助开发者在本地或云端部署，实现对 LLM 调用的追踪、性能评估和生产环境监控。

核心功能

Opik 提供了以下核心功能，帮助开发者全面掌控 LLM 应用的开发与优化过程：

• 调用追踪：记录开发和生产环境中的所有 LLM 调用和追踪信息，便于调试和性能分析。
• 自动评估：使用 LLM 作为评判标准，自动化评估模型的性能，支持多种评估指标。
• 生产监控：支持高吞吐量的追踪记录，提供生产环境监控仪表板，帮助开发者实时掌握模型表现。
• 丰富集成：支持 OpenAI、LangChain、LlamaIndex 等多种主流框架，便于快速集成。

安装方法

Opik 提供了便捷的安装方式，开发者可以通过 pip 安装 Python SDK，并根据需要配置本地或云端环境。

pip install opik

opik configure

如果需要在本地部署，可以使用以下命令：

opik configure --local

该命令将配置本地 Opik 实例，适用于需要完全控制部署环境的场景。

使用方法

Opik 提供了多种使用方式，包括装饰器、集成框架和评估工具。以下是一些典型使用示例：

使用装饰器追踪函数调用

import opik

opik.configure(use_local=True)  # 本地运行

@opik.track
def my_llm_function(user_question: str) -> str:
    # 大语言模型代码
    return "Hello"

该示例展示了如何使用 `@opik.track` 装饰器来记录函数调用，适用于未使用主流框架的场景。

使用评估指标

from opik.evaluation.metrics import Hallucination

metric = Hallucination()
score = metric.score(
    input="What is the capital of France?",
    output="Paris",
    cs capital has been Paris since 1590."
)
print(score)  # 输出评估结果

该示例展示了如何使用 Opik 提供的评估指标，如 `Hallucination`，来评估模型输出的准确性。

执行评估任务

from opik import evaluate

results = evaluate(
    model="gpt-4",
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    metrics=["precision", "recall", "f1"]
)
print(results)  # 输出评估结果

该示例展示了如何使用 `evaluate` 函数对模型进行批量评估，并输出评估结果。

使用场景

Opik 适用于 LLM 应用的开发、测试和生产监控全流程，特别适合需要持续优化和评估的复杂 LLM 系统。以下是一些典型使用场景：

• RAG 系统评估：评估检索增强生成系统的回答相关性和上下文准确性。
• 生产监控：监控聊天机器人的用户反馈和性能指标，如响应时间、用户评分和 token 使用量。
• CI/CD 集成：将 LLM 模型无缝集成到现有 CI/CD 管道中，实现自动化部署。

配置说明

Opik 提供了灵活的配置选项，开发者可以根据需要选择本地部署或云端服务。以下是一些常用配置命令：

opik configure --local

opik datasets create dataset_name

这些命令可以帮助开发者快速配置本地实例或创建评估数据集。

总结

Opik 是一个功能强大且灵活的 LLM 评估框架，支持从开发到生产环境的全流程监控和优化。通过 Python SDK 和多种集成方式，Opik 帮助开发者高效构建和评估大语言模型应用。