通过前面的load_evaluator分析,可以了解到promptTemplate是可以自定义的: fromlangchain.evaluation import load_evaluatorfromlangchain.evaluation import EvaluatorTypefromlangchain.evaluation import Criteriafromlangchain.prompts import PromptTemplate fstring="""Respond Yes or No based on how well the following resp...
from langchain.evaluation import load_evaluator evaluator = load_evaluator("labeled_pairwise_string") evaluator.evaluate_string_pairs( prediction="there are 5 days", prediction_b="7", input="how many days in a week?", reference="Seven", ) 成对嵌入距离 一种通过嵌入预测并计算两个嵌入之间的...
from langchain.evaluation import load_evaluator evaluator = load_evaluator("embedding_distance") evaluator.evaluate_strings(prediction="I shall go", reference="I shan't go") 评估器返回得分 0.0966466944859925。您可以在load_evaluator()调用中使用embeddings参数更改所使用的嵌入。这通常比旧的字符串距离度量...
我们通过调用load_evaluator()函数并传递标准作为简洁性来实例化标准评估器,以检查输出是否简洁。 fromlangchain.evaluationimportload_evaluator evaluator=load_evaluator("criteria",criteria="conciseness")eval_result=evaluator.evaluate_strings(prediction="""Joe Biden is an American politician who is the46th and ...
#This is work evaluator = load_evaluator("labeled_score_string", llm=ChatOllama(model="llama2")) evaluator = load_evaluator("pairwise_string", llm=Ollama(model="llama2")) #This is not evaluator = load_evaluator("pairwise_embedding_distance", llm=HuggingFaceEmbeddings()) evaluator = load_...
from langchain.evaluators import AccuracyEvaluator evaluator = AccuracyEvaluator() accuracy = evaluator.evaluate(predictions, true_labels) print(f"准确率:{accuracy}") 1. 2. 3. 4. 5. LangChain API使用示例 为了更好地理解LangChain API的使用,我们来看一个简单的示例。在这个示例中,我们将使用LangChai...
planner = load_chat_planner(llm) executor = load_agent_executor( llm, tools, verbose=True, ) agent_executor = PlanAndExecute( planner=planner, executor=executor, verbose=True, handle_parsing_errors="Check your output and make sure it conforms!", ...
活跃的社区与生态:Langchain团队迭代速度非常快,能快速使用最新的语言模型特性,该团队也有 langsmith, auto-evaluator 等其它优秀项目,并且开源社区也有相当多的支持。 LangChain 的主要组件 这是一张LangChain的组件与架构图(langchain python和langchain JS/TS的架构基本一致,本文中以langchain python来完成相关介绍)...
活跃的社区与生态:Langchain团队迭代速度非常快,能快速使用最新的语言模型特性,该团队也有 langsmith, auto-evaluator 等其它优秀项目,并且开源社区也有相当多的支持。 LangChain 的主要组件 这是一张LangChain的组件与架构图(langchain python和langchain JS/TS的架构基本一致,本文中以langchain python来完成相关介绍)...
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