Tüm Ürünler
Search
Belge Merkezi

Platform For AI:Application evaluation

Son Güncelleme:Oct 04, 2026

Uygulama akışınızın üretim ortamına dağıtılmadan önceki performansını değerlendirin. LangStudio, uygulamaları önceden tanımlanmış veya özel değerlendirme şablonlarını kullanarak birden çok boyutta puanlar.

Genel Bakış

Bir uygulama akışını değerlendirmek için bir değerlendirme veri kümesi yapılandırın, giriş alanlarını eşleştirin ve bir değerlendirme şablonu seçin. Sistem, her veri kümesi satırını uygulamanız üzerinden toplu iş olarak işler, her çıktıyı yardımcı alanlara göre puanlar ve sonuçları toplar.

image

Başlamadan önce

  • Bir uygulama akışı oluşturun ve hata ayıklayın. Uygulama akışı geliştirme.

  • JSONL formatında bir değerlendirme veri kümesi hazırlayın ve OSS'e yükleyin. Örnek:

    {"history":[],"query": "Describe the perilous majesty of Mount Hua", "reference": "Mount Hua stands alone, soaring to the clouds; \nSheer cliffs cut the sky, with rugged, handsome crags. \nGreen pines and bamboo vie for beauty on the cliffs; \nMonkeys cry and eagles fly, lit by frosty swords of light. \n\nPerilous peaks like scissors, jagged swords pointing to the sky; \nNarrow paths on steep slopes, where vines are the only way. \nWind and mist intertwine, as clouds emerge from caves; \nA deep fairyland, with a heavenly ladder hard to climb. \n\nJagged ridges cross, like a surging dragon's spine; \nDangerous paths lead onward, twisting toward the heavens. \nFrom lonely pine tops, eagles strike the vast sky; \nAt the summit of Mount Hua, a majestic and heroic sight.", "contexts": ["Mount Hua is one of the Five Great Mountains of China.", "Mount Hua is famous for its precipitous cliffs."]}
    {"history":[],"query": "Can you list 5 rare metals? Please rank them by global demand.", "reference": "Rare metals are metallic elements that are scarce in the Earth's crust, unevenly distributed, or difficult to mine. They play a crucial role in high-tech fields and emerging industries. The ranking of global demand can change with time and technological progress, but the following are some rare metals that are typically in high demand. This list is not necessarily ranked by absolute demand, as that can vary at different times.\n\n1. **Cobalt (Co)** - Cobalt is a key component of lithium-ion batteries, especially in electric vehicles and portable electronics. It is also used to manufacture heat-resistant alloys, hard alloys, and catalysts.\n\n2. **Neodymium (Nd)** - Neodymium is a rare-earth metal mainly used to produce strong magnets, such as high-performance permanent magnets. These magnets are widely used in computer hard drives, wind turbines, and the drive motors of electric vehicles.\n\n3. **Lithium (Li)** - Lithium is primarily used to manufacture lithium batteries. As the demand for electric vehicles and portable electronic devices increases, the demand for lithium is rising rapidly.\n\n4. **Silver (Ag)** - Although silver is not as rare as the metals listed above, its industrial demand is huge. It is mainly used in electronics, solar panels, jewelry, and currency manufacturing.\n\n5. **Ruthenium (Ru)** - Ruthenium is a rare precious metal widely used for data storage in hard disk drives and large-capacity servers. It is also used in catalysts and electrochemical cells.\n\nThe demand for these metals is influenced by many factors, such as the global economy, technological development, and policy support. Moreover, as time passes and markets change, other rare metals such as tantalum, indium, rhenium, and other rare-earth metals may also appear on the list of most in-demand rare metals.", "contexts": ["Rare metals are metals with low abundance in the Earth's crust that are complex to mine and extract.", "Lithium (Li): Used in battery manufacturing.", "Cobalt (Co): Used in high-performance alloys and battery manufacturing."]}

    Örnek dosya: langstudio_eval_demo.jsonl

  • Değerlendirme için gereken LLM bağlantılarını oluşturun. Bağlantı yapılandırması.

    Not: Bazı değerlendirme şablonları bir LLM-as-a-Judge modeli gerektirir. Bu şablonları kullanmadan önce ilgili LLM bağlantılarını yapılandırın.

Faturalama

Uygulama akışı değerlendirmesi, veri kümesi depolaması için OSS ve çevrimdışı görevleri çalıştırmak için PAI-DLC kullanır. Her iki kaynak için de ücretlendirilirsiniz. OSS Faturalama. Deep Learning Containers (DLC) Faturalama.

Değerlendirme görevi oluşturma

Uygulamanızda hata ayıklama işlemini tamamladıktan sonra, bir değerlendirme görevi oluşturmak için sağ üst köşedeki Evaluation öğesini tıklayın.

image

Temel parametreler:

Parametre

Açıklama

Değerlendirme veri kümesi

OSS dosyası

Değerlendirme veri kümeniz olarak OSS'ten bir JSONL dosyası seçin. Veri kümesi, uygulama girişi olarak bir question alanı ve seçtiğiniz değerlendirme şablonu tarafından gereken diğer tüm alanları içermelidir. Ek: Önceden tanımlanmış değerlendirme şablonları.

Uygulama akışı giriş eşlemesi

question/chat_history

Uygulamanın giriş alanlarını veri kümesi sütunlarıyla eşleştirin.

Not: Değerlendirme görevi, sonuçları puanlamadan önce uygulamanızı çıkarım yapmak üzere çalıştırır. Uygulamanızın gerektirdiği giriş alanlarını seçin.

  • İş akışı modunda, giriş alanları başlangıç düğümü tarafından tanımlanır. Giriş alanları genellikle question ve chat_history şeklindedir.

  • Kod modunda, tek giriş alanı question'dır.

Değerlendirme yapılandırması

Önceden tanımlanmış şablonla değerlendirme

Birden çok önceden tanımlanmış şablon mevcuttur. Birden çok şablon seçmek, görev ayrıntıları sayfasında sonuçları toplar. Aşağıdaki örnekte Answer Correctness Evaluation kullanılmıştır:

image

Temel parametreler:

  • model_configuration: Uygulamanın question ve answer alanları arasındaki uyumu puanlayan LLM-as-a-Judge modeli. qwen3-max gibi yetenekli bir model seçin.

  • reference: Değerlendirme veri kümesindeki referans sütunu. Answer Correctness Evaluation şablonu, bir doğruluk skoru üretmek için question, answer ve reference alanlarını kullanır. LangStudio soruyu ve yanıtı otomatik olarak yakalar; siz yalnızca referans sütununu belirtirsiniz. Not: Çoğu şablon yalnızca bir LLM-as-a-Judge modeli gerektirir; referans alanı isteğe bağlıdır.

Ek: Önceden tanımlanmış değerlendirme şablonları.

Özel değerlendirme

Kullanıcı tanımlı bir istem şablonuyla özel bir değerlendirme oluşturun.

image

image

  • Birden çok özel değerlendirme oluşturabilirsiniz. Her birinin benzersiz bir adı olmalıdır.

  • judge_template ile değerlendirme şablonunu yapılandırın. Örnekler sağlanmıştır. Kurallar:

    • İstemdeki çıktı formatı açıklamasını değiştirmeyin.

    • Üç yerleşik yer tutucu bulunur: {query} sorguyu, {messages} Agent yürütme sürecini ve {response} Agent yanıtını temsil eder.

    • Bir veri kümesi alanına başvurmak için {data.***} kullanın. Örneğin, {data.judge} ifadesi judge alanına başvurur. Dynamic Rule Evaluation örneğine bakın.

    • {} karakterleri bir değişkeni temsil eden özel karakterlerdir. Bu karakterleri bir isteme dahil etmeniz gerekiyorsa {{}} kullanın.

Kaynak yapılandırması: Değerlendirme görevinin zamanlanması için kullanılır. Görev karmaşıklığına göre CPU resources seçin.

Değerlendirme sonuçlarını görüntüleme

Bir değerlendirme görevi gönderdikten sonra LangStudio, görevin Overview sayfasına yönlendirir. Her çalıştırma iki aşamadan oluşur: Batch Run, her veri kümesi satırını uygulamanız üzerinden işler ve Metric Evaluation, her çıktıyı yardımcı alanlara göre puanlar. Tamamlandıktan sonra, her alt görev için izlemeyi, ölçümleri ve çıktı ayrıntılarını görüntüleyin.

image

Metrics sayfası tüm değerlendirme ölçüm sonuçlarını gösterir. Ölçüm adları Ek: Önceden tanımlanmış değerlendirme şablonları bölümünde tanımlanmıştır.

image

Ek: Önceden tanımlanmış değerlendirme şablonları

LangStudio aşağıdaki yerleşik değerlendirme şablonlarını sağlar:

Şablon adı

Açıklama

Model hizmeti türü

Giriş alanları

Exact Match Evaluation

Agent'in çıktısını referansla karşılaştırarak tam eşleşmeleri kontrol eder. Puan: 0 (eşleşme yok) ile 1 (mükemmel eşleşme) arasında.

Yok

  • reference: Referans. Veri türü: String.

Answer Relevancy Evaluation

Bir LLM yargıcı kullanarak uygulamanın çıktısının girdiyle olan ilgisini puanlar. Puan: 1–5 (yüksek = daha ilgili).

LLM

  • model_configuration: LLM-as-a-Judge modeli.

Answer Correctness Evaluation

Bir referansa karşı olgusal doğruluğu, bilgi kapsamını ve format uyumunu değerlendirir. Puan: 1–5 (yüksek = daha yakın eşleşme).

LLM

  • model_configuration: LLM-as-a-Judge modeli.

  • reference (İsteğe bağlı): Referans. Veri türü: String.

Instruction Following Evaluation

İçerik, format ve kısıtlamalardaki talimatlara uyumu değerlendirir. Puan: 1–5 (yüksek = daha iyi uyum).

LLM

  • model_configuration: LLM-as-a-Judge modeli.

Answer Faithfulness Evaluation

Bağlam tarafından desteklenmeyen veya bağlamla çelişen uydurma bilgileri tespit eder. Puan: 1–5 (yüksek = daha sadık).

LLM

  • model_configuration: LLM-as-a-Judge modeli.

  • contexts: Bağlamlar. Veri türü: List[String].

Safety Evaluation

Zararlı, saldırgan veya uygunsuz içeriği tespit eder. Puan: 1–5 (yüksek = daha güvenli).

LLM

  • model_configuration: LLM-as-a-Judge modeli.

Trajectory Evaluation

Agent'in yürütme yolunu bütünsel olarak değerlendirir. Puan: 1–5 (yüksek = daha iyi performans).

LLM

  • model_configuration: LLM-as-a-Judge modeli.