langfuse模型评估
时间: 2025-02-08 11:36:26 浏览: 112
### LangFuse 模型评估方法与结果
#### 性能评估工具
LangFuse 提供了一套全面的性能评估工具来衡量模型的表现。这些工具不仅能够检测模型的速度和资源消耗情况,还能深入分析模型预测的质量。通过这种方式,可以确保模型始终处于最佳工作状态并持续改进[^1]。
#### 自定义评估函数的支持
除了预设的一系列标准测试外,LangFuse 还允许用户创建个性化的评估逻辑。这意味着开发者可以根据特定应用场景的需求调整评价体系,从而更精准地反映实际业务环境下的表现水平[^2]。
#### 自动生成报告
每次完成一轮完整的评测之后,系统会自动生成详细的反馈文档。这份文件包含了各项关键指标的数据统计图表、异常点提示以及其他有助于理解整体状况的信息摘要。这使得团队成员即使不具备深厚的技术背景也能轻松解读结果,并据此做出合理的决策建议[^3]。
```python
import langfuse
def evaluate_model(model, dataset):
results = []
for data_point in dataset:
prediction = model.predict(data_point.input)
result = {
"input": data_point.input,
"expected_output": data_point.output,
"actual_output": prediction,
"accuracy_score": calculate_accuracy(prediction, data_point.output),
# Add more metrics as needed...
}
results.append(result)
report = generate_report(results)
return report
report = evaluate_model(my_large_language_model, test_dataset)
print(report.summary())
```
阅读全文
相关推荐


















