Cách sử dụng Confident AI
Cài đặt DeepEval: Chạy 'pip install -U deepeval' để cài đặt thư viện DeepEval
Nhập các mô-đun cần thiết: Nhập assert_test, metrics và LLMTestCase từ deepeval
Tạo một trường hợp kiểm tra: Tạo một đối tượng LLMTestCase với input và actual_output
Định nghĩa chỉ số đánh giá: Tạo một đối tượng chỉ số, ví dụ: HallucinationMetric, với các tham số mong muốn
Chạy kiểm tra: Sử dụng assert_test() để đánh giá trường hợp kiểm tra so với chỉ số
Thực hiện các bài kiểm tra: Chạy 'deepeval test run test_file.py' để thực hiện các bài kiểm tra
Xem kết quả: Kiểm tra kết quả kiểm tra trong đầu ra của bảng điều khiển
Ghi lại vào nền tảng Confident AI: Sử dụng @deepeval.log_hyperparameters decorator để ghi lại kết quả vào Confident AI
Phân tích kết quả: Đăng nhập vào nền tảng Confident AI để xem phân tích và thông tin chi tiết
Câu hỏi thường gặp về Confident AI
Confident AI là một công ty cung cấp hạ tầng đánh giá mã nguồn mở cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). Họ cung cấp DeepEval, một công cụ cho phép các nhà phát triển kiểm tra đơn vị LLM trong dưới 10 dòng mã.
Bài viết phổ biến
Black Forest Labs Ra Mắt FLUX.1 Tools: Bộ Công Cụ Tạo Ảnh AI Tốt Nhất
Nov 22, 2024
Microsoft Ignite 2024: Giới thiệu Azure AI Foundry Mở khóa Cuộc cách mạng AI
Nov 21, 2024
OpenAI Ra Mắt ChatGPT Advanced Voice Mode Trên Nền Tảng Web
Nov 20, 2024
Nền tảng đa trí tuệ nhân tạo AnyChat tích hợp ChatGPT, Gemini, Claude và nhiều hơn nữa
Nov 19, 2024
Xem thêm