compute_metrics.py

# %%
#!pip install -U ibm_watson_openscale
#!pip install -U "ibm-metrics-plugin[generative-ai-quality]~=3.0.11"

# %%
#import spacy

#spacy.cli.download("en_core_web_sm")
#spacy.cli.download("ja_core_news_sm")
#!python -m nltk.downloader punkt
 
# %%
#!pip install python-dotenv
#!pip install certifi

# %%
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv(override=True)

# %%
import os

CPD_URL = os.environ.get("CPD_URL")
CPD_USERNAME = os.environ.get("CPD_USERNAME")
CPD_API_KEY = os.environ.get("CPD_API_KEY")

# %%
from ibm_cloud_sdk_core.authenticators import CloudPakForDataAuthenticator
from ibm_watson_openscale import *
from ibm_watson_openscale.supporting_classes.enums import *
from ibm_watson_openscale.supporting_classes import *

authenticator = CloudPakForDataAuthenticator(
    url=CPD_URL,
    username=CPD_USERNAME,
    apikey=CPD_API_KEY,
    disable_ssl_verification=True
)

wos_client = APIClient(
    service_url=CPD_URL,
    authenticator=authenticator,
)
data_mart_id = wos_client.service_instance_id
print(data_mart_id)
print(wos_client.version)

# %%
language_code = "ja"

configuration = {
    "configuration": {
        "record_level":False,
        "context_columns":["contexts"],
        "question_column": "question",
        "retrieval_augmented_generation": {
            "hap_score": {},
            "pii": {
                "language_code" : language_code
            }
        },
        "language_code" : language_code
    }
}

# %%
#import pandas as pd
#import json

#filepath = "test.json"
#with open(filepath, mode="r", encoding="utf-8") as f:
#    data = json.load(f)
#df = pd.json_normalize(data)

# %%
#df["i_question"] = df.index.astype(str) + ":" + df["question"]

# %%
#question = "4:担当者に連絡するにはどうすればいい？"
#i = df.index[df["i_question"] == question].tolist()

# %%
#context = "|".join(df["context"].iloc[i].astype(str))
#generated_text = "|".join(df["generated_text"].iloc[i].astype(str))
#reference_text = "|".join(df["reference_text"].iloc[i].astype(str))

# %%
#sources = df.iloc[i][["context", "question"]].copy()
#predictions = df.iloc[i][["generated_text"]].copy()
#references = df.iloc[i][["reference_text"]].copy()

# %%
#result = wos_client.llm_metrics.compute_metrics(configuration, sources, predictions, references)
#metrics = wos_client.llm_metrics.get_metrics_result(configuration, result)

# %%
#while "in_progress" in json.dumps(metrics):
#    print("in_progress")
#    metrics = wos_client.llm_metrics.get_metrics_result(configuration, result)
#metrics

# %%

app.py

# %%
#!pip install gradio

# %%
import gradio as gr
import pandas as pd
import json
from compute_metrics import configuration, wos_client

# %%
def json2questions(filepath):
    try:
        with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
            data = json.load(f)
        df = pd.json_normalize(data)
        df["i_question"] = df.index.astype(str) + ":" + df["question"]
        questions = df["i_question"].tolist()
        return gr.update(choices=questions, value=questions[0])
    except Exception as e:
        print(f"{e}")
        return gr.update(choices=[f"{e}"], value=f"{e}")

def rag(filepath, question):
    try:
        with open(filepath, mode="r", encoding="utf-8") as f:
            data = json.load(f)
        df = pd.json_normalize(data)

        df["i_question"] = df.index.astype(str) + ":" + df["question"]
        i = df.index[df["i_question"] == question].tolist()

        context = "|".join(df["context"].iloc[i].astype(str))
        generated_text = "|".join(df["generated_text"].iloc[i].astype(str))
        reference_text = "|".join(df["reference_text"].iloc[i].astype(str))

        sources = df.iloc[i][["context", "question"]].copy()
        predictions = df.iloc[i][["generated_text"]].copy()
        references = df.iloc[i][["reference_text"]].copy()

        result = wos_client.llm_metrics.compute_metrics(configuration, sources, predictions, references)
        metrics = wos_client.llm_metrics.get_metrics_result(configuration, result)

        while "in_progress" in json.dumps(metrics):
            print("in_progress")
            metrics = wos_client.llm_metrics.get_metrics_result(configuration, result)

        return context, generated_text, reference_text, metrics
    except Exception as e:
        context = f"{e}"
        generated_text = f"{e}"
        reference_text = f"{e}"
        metrics = [{}]
        return context, generated_text, reference_text, metrics

with gr.Blocks() as app:
    filepath = gr.File(label="json", file_types=[".json"])
    question = gr.Dropdown(label="question", choices=[])
    button = gr.Button()
    context = gr.Textbox(label="context")
    generated_text = gr.Textbox(label="generated_text")
    reference_text = gr.Textbox(label="reference_text")
    metrics = gr.Json(label="metrics")

    filepath.change(fn=json2questions, inputs=[filepath], outputs=[question])
    button.click(fn=rag, inputs=[filepath, question], outputs=[context, generated_text, reference_text, metrics])

app.launch(server_name="0.0.0.0")

# %%

test.json

[
  {
    "question": "保険の申し込み方法を教えてください。",
    "context": "保険に加入するには、申込書への記入と本人確認書類の提出が必要です。",
    "generated_text": "保険の申し込みには、申込書の記入と本人確認書類の提出が必要です。",
    "reference_text": "保険の申し込みは、申込書の記入と必要書類の提出によって完了します。"
  },
  {
    "question": "保険金の請求には何が必要ですか？",
    "context": "保険金請求には、請求書と診断書などの証明書類が必要です。",
    "generated_text": "保険金の請求には、必要な書類の提出が求められます。",
    "reference_text": "請求書や診断書などの証明書類を提出することで、保険金請求が可能です。"
  },
  {
    "question": "保険を解約するにはどうすればよいですか？",
    "context": "解約は、契約者本人による書面での手続きが必要です。",
    "generated_text": "保険の解約は、書面での申請が必要です。",
    "reference_text": "契約者本人が所定の手続きを行うことで、保険を解約できます。"
  },
  {
    "question": "保険料の支払い方法は変更できますか？",
    "context": "支払い方法は、口座振替やクレジットカードなどから選択可能です。",
    "generated_text": "はい、支払い方法は変更可能です。手続きが必要です。",
    "reference_text": "お手続きにより、保険料の支払い方法を変更できます。"
  },
  {
    "question": "担当者に連絡するにはどうすればいい？",
    "context": "連絡先は契約時に発行された書類に記載されています。",
    "generated_text": "担当者の連絡先は、契約時の資料をご確認ください。",
    "reference_text": "ご契約時にお渡しした書類に、担当者の連絡先が記載されています。"
  },
  {
    "question": "補償内容の確認方法を教えてください。",
    "context": "補償内容は契約書やマイページで確認できます。",
    "generated_text": "契約内容は、契約書またはオンラインで確認できます。",
    "reference_text": "ご契約の補償内容は、契約書やマイページ上でご確認いただけます。"
  },
  {
    "question": "申込に必要な書類は何ですか？",
    "context": "本人確認書類と申込書の提出が必要です。",
    "generated_text": "本人確認書類と申込書が必要になります。",
    "reference_text": "申込の際には、本人確認書類と申込書をご提出いただきます。"
  },
  {
    "question": "契約内容を変更したいときはどうすれば？",
    "context": "契約内容の変更は、カスタマーサポートを通じて可能です。",
    "generated_text": "契約の変更は、カスタマーサポートにご連絡ください。",
    "reference_text": "変更をご希望の場合は、カスタマーサポートまでご連絡ください。"
  },
  {
    "question": "保険の対象にペットは含まれますか？",
    "context": "一部のプランではペット保険も提供されています。",
    "generated_text": "はい、プランによってはペットも対象となる場合があります。",
    "reference_text": "ご加入のプランによっては、ペットも補償対象になる場合があります。"
  },
  {
    "question": "保険証券を紛失した場合はどうすればいい？",
    "context": "紛失時は再発行の手続きを行う必要があります。",
    "generated_text": "保険証券を紛失した場合は、再発行の手続きをしてください。",
    "reference_text": "保険証券の紛失時には、再発行のお手続きが必要です。"
  }
]