Реализация кода для оценки результатов юридической области с использованием платформы Atla и модели Selene через Python SDK для соблюдения GDPR
В этом руководстве мы демонстрируем, как оценить качество ответов, сгенерированных моделями LLM, с помощью Atla и Python SDK. Это мощный инструмент для автоматизации рабочих процессов оценки с использованием критериев на естественном языке. На базе модели Selene, Atla обеспечивает современный инструмент оценки, который помогает анализировать, соответствуют ли юридические ответы принципам GDPR (Общий регламент по защите данных).
Основные шаги реализации
В рамках данной реализации мы:
- Использовали индивидуальную логику оценки по критериям GDPR.
- Запрашивали у Selene бинарные оценки (0 или 1) и читаемые для человека оценки.
- Обрабатывали оценку пакетами с использованием asyncio.
- Печатаем оценки, чтобы понять логику каждого суждения.
Настройка окружения
Настройка, совместимая с Colab, требует минимальных зависимостей: atla SDK, pandas и nest_asyncio.
pip install atla pandas matplotlib nest_asyncio --quiet
Импортируем необходимые библиотеки и инициализируем синхронный и асинхронный клиенты Atla с помощью вашего API ключа. Библиотека nest_asyncio позволяет запускать асинхронный код в Jupyter или Colab.
Определение набора данных
Мы определяем небольшой набор данных с юридическими вопросами и ответами LLM, связанными с соблюдением GDPR. Каждый элемент включает ожидаемую бинарную метку (1 для соблюдения, 0 для несоответствия). Данные загружаются в DataFrame Pandas для удобной обработки и оценки.
Индивидуальные критерии оценки
Мы определяем индивидуальный запрос для оценки, который направляет модель Atla & Selene в оценке ответов на основе ключевых принципов GDPR. Он инструктирует модель присвоить оценку 1 за соответствующие ответы и 0 в противном случае, с кратким объяснением, оправдывающим оценку.
Асинхронная оценка
Асинхронная функция оценивает каждую строку в DataFrame с использованием модели Selene от Atla. Она отправляет данные вместе с индивидуальными критериями оценки для каждой пары юридического вопроса и ответа LLM. Затем результаты собираются одновременно и добавляются в DataFrame.
Вывод результатов
Итерируем через оцененный DataFrame и печатаем каждый вопрос, соответствующий ответ LLM и критику Selene с присвоенной ей оценкой. Это предоставляет четкое, понятное резюме того, как оценивалась каждая реакция по индивидуальным критериям GDPR.
Заключение
В результате, данное руководство продемонстрировало, как использовать возможности оценки Atla для точного и гибкого анализа качества юридических ответов, сгенерированных LLM. С помощью Atla Python SDK и оценщика Selene мы определили конкретные критерии оценки, основанные на GDPR, и автоматизировали процесс присвоения оценок с интерпретируемыми комментариями. Процесс был асинхронным, легковесным и был разработан для бесшовного выполнения в Google Colab.
Как использовать ИИ в бизнесе
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе. Найдите процессы, которые могут быть автоматизированы, и точки взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Определите важные ключевые показатели, чтобы обеспечить положительное влияние ваших инвестиций в ИИ на бизнес. Выбирайте инструменты, соответствующие вашим потребностям и позволяющие их настраивать под ваши цели. Начните с небольшого проекта, собирайте данные об его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
