すごいぞLangfuse！トークン数計算機能と評価機能を検証

Posted at 2024-04-08

LangChainを使って色々LLMアプリを作って遊んでいます。

体感速度が遅いけど、どこが遅いかわからない
サンプルソースをコピペして作ったので、実は中身のことをわかってない
入力と出力だけじゃなくて、中間の状態も知りたい
みたいなことってありませんか？そんなときに使えるツールを見つけましたのでご紹介します。

環境構築の方法などは前回の内容を参照ください。

トークン数計算

Langfuseにはトークン数と価格を計算する機能があります。Bedrockのモデルの場合は少し設定が必要です。

Modelsメニューを開きます。
モデルごとの価格が設定されています。LangfuseのデフォルトではOpenAIのGPT-4やAnthropicのClaudeなどが登録されています。

モデル名の正規表現で対応するモデルがある場合にトークン計算が行われますが、Bedrockで使用できるClaudeの場合はマッチしないので、Add model definitionをクリックし、価格情報を登録します。

トレース情報がLangfuseに届いたタイミングでモデル情報があれば、トークン数と価格が表示されます。

適当に構築したRAGは、一度のやり取りで6700トークンのやり取りがあるようです。以外に多いと感じませんか？？

上から3件がClaude 3 Sonnet、4件目がClaude 3 Haikuです。
処理時間が半分以下で値段も10分の1ぐらいです。こういった情報が可視化されるのもいいですね。

ダッシュボードでも確認できます。

生成AIの評価をする

トレース情報をもとに、生成AIの評価を行います。流れは以下のようなものとなります。

Langfuseからトレース情報を取得する
取得したトレース情報から評価を行う
評価結果をLangfuseに登録する

Langfuse自体には評価機能はないようで、他のツールで評価した結果を可視化できるという仕組みのようです。

参考ドキュメント

ドキュメントを読んで知ったのですが、なんと、LangChainに評価機能がある ようです。知らなかった。

LangChainの評価機能で評価を行い、Langfuseと連携してみます。

RAGの評価ツールとしてはRagasが有名です。

https://qiita.com/s3kzk/items/44b8780c656b4f747403

準備

import os

os.environ["LANGFUSE_SECRET_KEY"] = "sk-lf-8031e607-0777-4abd-8d7d-ba4ed79db1fd"
os.environ["LANGFUSE_PUBLIC_KEY"] = "pk-lf-f43905de-138c-43de-a81f-66ada70cd1fa"
os.environ["LANGFUSE_HOST"] = "http://localhost:3000"

from langfuse import Langfuse

langfuse = Langfuse()

LangfuseからGenerations（生成AIの部分）のデータを取得
```
generations = langfuse.get_generations(limit=100)
```

評価器を生成する

from langchain.evaluation import Criteria, EvaluatorType, load_evaluator
from langchain_community.chat_models import BedrockChat

evaluator = load_evaluator(
    EvaluatorType.CRITERIA,
    criteria=Criteria.CONCISENESS.value,
    llm=BedrockChat(
        model_id="anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
        model_kwargs={
            "temperature": 1,
        },
    ),
)

評価を実行する

eval_result = evaluator.evaluate_strings(
    input=generations.data[0].input, prediction=generations.data[0].output
)

簡単！

評価結果をLangfuseに登録する

langfuse.score(
    name=Criteria.CONCISENESS.value,
    trace_id=generations.data[0].trace_id,
    observation_id=generations.data[0].id,
    value=eval_result["score"],
    comment=eval_result["reasoning"],
)

以上です。
複数の評価指標で、複数データの処理を行う場合はこんな感じです。

from langchain.evaluation import Criteria, EvaluatorType, load_evaluator
from langchain_community.chat_models import BedrockChat

CRITERIA = [
    Criteria.CONCISENESS,
    Criteria.RELEVANCE,
    Criteria.COHERENCE,
    Criteria.HELPFULNESS,
]

for c in CRITERIA:
    evaluator = load_evaluator(
        EvaluatorType.CRITERIA,
        criteria=c.value,
        llm=BedrockChat(
            model_id="anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
            model_kwargs={
                "temperature": 1,
            },
        ),
    )

    for generation in generations.data:
        eval_result = evaluator.evaluate_strings(
            input=generation.input, prediction=generation.output
        )

        langfuse.score(
            name=c.value,
            trace_id=generation.trace_id,
            observation_id=generation.id,
            value=eval_result["score"],
            comment=eval_result["reasoning"],
        )