Bewerten Ihrer generativen KI-Anwendung mit dem Azure KI Evaluation SDK

Artikel
12/18/2024

Wichtig

Die in diesem Artikel markierten Elemente (Vorschau) sind aktuell als öffentliche Vorschau verfügbar. Diese Vorschauversion wird ohne Vereinbarung zum Servicelevel bereitgestellt und sollte nicht für Produktionsworkloads verwendet werden. Manche Features werden möglicherweise nicht unterstützt oder sind nur eingeschränkt verwendbar. Weitere Informationen finden Sie unter Zusätzliche Nutzungsbestimmungen für Microsoft Azure-Vorschauen.

Hinweis

Die Auswertung mit dem prompt flow-SDK wurde eingestellt und durch das Azure KI-Auswertungs-SDK ersetzt.

Um die Leistung Ihrer Anwendung für generative KI bei Anwendung auf ein umfangreiches Dataset genau zu bewerten, können Sie das Azure KI Evaluation SDK in Ihrer Entwicklungsumgebung zur Auswertung einer Generative KI-Applikation verwenden. Aufgrund eines Test-Datasets oder Ziels werden die generierten Ergebnisse Ihrer generativen KI-Anwendung quantitativ gemessen, sowohl mit mathematisch-basierten Metriken als auch mit KI-unterstützten Qualitäts- und Sicherheitsbewertungen. Integrierte oder benutzerdefinierte Bewertungen bieten Ihnen umfassende Erkenntnisse in die Funktionen und Einschränkungen der Anwendung.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Evaluatoren für eine einzelne Datenzeile oder ein größeres Testdataset für ein Anwendungsziel mit integrierten Bewertungen mithilfe des Azure KI-Bewertung-SDKs sowohl lokal als auch remote ausführen, und dann die Ergebnisse und Bewertungsprotokolle in Azure KI-Projekt verfolgen.

Erste Schritte

Installieren Sie zuerst das Auswertungspaket aus dem Azure KI Evaluation SDK:

pip install azure-ai-evaluation

Integrierte Bewertungen

Integrierte Bewertungen unterstützen die folgenden Anwendungsszenarien:

Abfrage und Antwort: Dieses Szenario ist für Anwendungen gedacht, die das Einsenden Abfragen und das Generieren von Antworten umfassen, normalerweise einteilig.
Retrieval Augmented Generation (RAG): Dieses Szenario eignet sich für Anwendungen, in denen das Modell mit einem Retrieval Augmented-Ansatz in die Generierung eingreift, um Informationen aus Ihren bereitgestellten Dokumenten zu extrahieren und detaillierte Antworten zu generieren, normalerweise mehrteilig.

Ausführlichere Informationen zu den einzelnen Auswertungsdefinitionen und deren Berechnung finden Sie unterAuswertungs- und Überwachungsmetriken für generative KI.

Kategorie	Bewertungsklasse
Leistung und Qualität (KI-unterstützt)	`GroundednessEvaluator`, `GroundednessProEvaluator`, `RetrievalEvaluator`, `RelevanceEvaluator`, `CoherenceEvaluator`, `FluencyEvaluator`, `SimilarityEvaluator`
Leistung und Qualität (NLP)	`F1ScoreEvaluator`, `RougeScoreEvaluator`, `GleuScoreEvaluator`, `BleuScoreEvaluator`, `MeteorScoreEvaluator`
Risiko und Sicherheit (KI-unterstützt)	`ViolenceEvaluator`, `SexualEvaluator`, `SelfHarmEvaluator`, `HateUnfairnessEvaluator`, `IndirectAttackEvaluator`, `ProtectedMaterialEvaluator`
Composite	`QAEvaluator`, `ContentSafetyEvaluator`

Integrierte Qualitäts- und Sicherheitsmetriken nehmen Abfrage- und Antwortpaare zusammen mit zusätzlichen Informationen für bestimmte Auswertungen auf.

Tipp

Weitere Informationen über Eingaben und Ausgaben finden Sie in der Azure-Python-Referenzdokumentation.

Datenanforderungen für integrierte Auswertungen

Integrierte Bewerter können sowohl Abfrage- und Antwortpaare als auch eine Liste von Unterhaltungen akzeptieren:

Abfrage- und Antwortpaare im Format .jsonl mit den erforderlichen Eingaben.
Liste der Unterhaltungen im Format .jsonl im folgenden Abschnitt.

Auswerter	`query`	`response`	`context`	`ground_truth`	`conversation`
`GroundednessEvaluator`	Optional: Zeichenfolge.	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Unterstützt für Text
`GroundednessProEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Unterstützt für Text
`RetrievalEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Unterstützt für Text
`RelevanceEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	–	–	Unterstützt für Text
`CoherenceEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	–	–	Unterstützt für Text
`FluencyEvaluator`	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	–	–	Unterstützt für Text
`SimilarityEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	Nicht unterstützt
`F1ScoreEvaluator`	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	Nicht unterstützt
`RougeScoreEvaluator`	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	Nicht unterstützt
`GleuScoreEvaluator`	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	Nicht unterstützt
`BleuScoreEvaluator`	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	Nicht unterstützt
`MeteorScoreEvaluator`	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Erforderlich: Zeichenfolge	Nicht unterstützt
`ViolenceEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	–	–	Unterstützt für Text und Bild
`SexualEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	–	–	Unterstützt für Text und Bild
`SelfHarmEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	–	–	Unterstützt für Text und Bild
`HateUnfairnessEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	–	–	Unterstützt für Text und Bild
`IndirectAttackEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	N/V	Unterstützt für Text
`ProtectedMaterialEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	–	–	Unterstützt für Text und Bild
`QAEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	Nicht unterstützt
`ContentSafetyEvaluator`	Erforderlich: Zeichenfolge	Erforderlich: Zeichenfolge	–	–	Unterstützt für Text und Bild

Abfrage: die an die generative KI-Anwendung gesendete Abfrage
Antwort: die Antwort auf die Abfrage, die von der generativen KI-Anwendung generiert wird
Kontext: Die Quelle, auf der die generierte Antwort basiert (d. h. die zugrunde liegenden Dokumente)
Grundwahrheit: die Antwort auf die Abfrage, die vom Benutzer/Menschen als die wahre Antwort generiert wurde
Unterhaltung: Eine Liste der Nachrichten abwechselnd von Benutzern und Assistenten. Weitere Informationen finden Sie im nächsten Abschnitt.

Hinweis

KI-unterstützte Qualitätsbewertungen mit Ausnahme von SimilarityEvaluator haben ein Grundfeld. Sie verwenden Techniken, einschließlich gedankenkettenbezogener Begründungen, um eine Erklärung für die Auswertung zu generieren. Daher verbrauchen sie mehr Tokennutzung in der Generation als Ergebnis einer verbesserten Bewertungsqualität. Speziell für die Generierung von Evaluator wurde max_token für alle KI-unterstützten Bewerter (und 1600 für RetrievalEvaluator für längere Eingaben) auf 800 festgelegt.)

Unterhaltung unterstützt für Text

Für Auswertungen, die Unterhaltungen für Text unterstützen, können Sie conversation als Eingabe, ein Python-Wörterbuch mit einer Liste von messages (einschließlich content, role und optional context) bereitstellen. Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für eine zweiteilige Unterhaltung.

{"conversation":
    {"messages": [
        {
            "content": "Which tent is the most waterproof?", 
            "role": "user"
        },
        {
            "content": "The Alpine Explorer Tent is the most waterproof",
            "role": "assistant", 
            "context": "From the our product list the alpine explorer tent is the most waterproof. The Adventure Dining Table has higher weight."
        },
        {
            "content": "How much does it cost?",
            "role": "user"
        },
        {
            "content": "The Alpine Explorer Tent is $120.",
            "role": "assistant",
            "context": null
        }
        ]
    }
}

Unsere Evaluatoren verstehen, dass der erste Wechsel der Unterhaltung gültige query aus user, context aus assistant und response aus assistant im Abfrageantwortformat bereitstellt. Unterhaltungen werden dann pro Wechsel ausgewertet, und die Ergebnisse werden für eine Unterhaltungsbewertung über alle Wechsel aggregiert.

Hinweis

Beachten Sie, dass im zweiten Wechsel, dass auch wenn context null oder ein fehlender Schlüssel ist, es als leere Zeichenfolge interpretiert wird, anstatt zu einem Fehler zu führen, was zu irreführenden Ergebnissen führen kann. Es wird dringend empfohlen, Ihre Auswertungsdaten zu überprüfen, um die Datenanforderungen einzuhalten.

Für Gutachter, die Unterhaltungen für Bild und multimodales Bild und Text unterstützen, können Sie Bild-URLs oder base64-codierte Bilder in conversation übergeben.

Im Folgenden sind die Beispiele für unterstützte Szenarien aufgeführt:

Mehrere Bilder mit Texteingabe in Bild- oder Textgenerierung
Eingabe von Nur-Text zu Bildgenerationen
Eingabe von Nur-Bild zu Textgenerationen

from pathlib import Path
from azure.ai.evaluation import ContentSafetyEvaluator
import base64

# instantiate an evaluator with image and multi-modal support
safety_evaluator = ContentSafetyEvaluator(credential=azure_cred, azure_ai_project=project_scope)

# example of a conversation with an image URL
conversation_image_url = {
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "You are an AI assistant that understands images."}
            ],
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Can you describe this image?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://cdn.britannica.com/68/178268-050-5B4E7FB6/Tom-Cruise-2013.jpg"
                    },
                },
            ],
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "The image shows a man with short brown hair smiling, wearing a dark-colored shirt.",
                }
            ],
        },
    ]
}

# example of a conversation with base64 encoded images
base64_image = ""

with Path.open("Image1.jpg", "rb") as image_file:
    base64_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")

conversation_base64 = {
    "messages": [
        {"content": "create an image of a branded apple", "role": "user"},
        {
            "content": [{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpg;base64,{base64_image}"}}],
            "role": "assistant",
        },
    ]
}

# run the evaluation on the conversation to output the result
safety_score = safety_evaluator(conversation=conversation_image_url)

Derzeit unterstützen die Gutachter Bild und multimodal:

Nur ein einzelner Turn (eine Unterhaltung kann nur eine Benutzernachricht und eine Assistentnachricht enthalten)
Unterhaltungen können nur eine Systemnachricht haben
Die Unterhaltungsnutzlast sollte kleiner als 10 MB sein (einschließlich Bilder)
Absolute URLs und Base64-codierte Bilder
Mehrere Bilder in einen einzigen Turn
JPG/JPEG, PNG, GIF-Dateiformate

Leistungs- und Qualitätsbewertungen

Sie können unsere integrierten KI-unterstützten und NLP-Qualitätsbewertungen verwenden, um die Leistung und Qualität Ihrer generativen KI-Anwendung zu bewerten.

Einrichten

Für KI-unterstützte Qualitätsbewertungen mit Ausnahme von GroundednessProEvaluator müssen Sie ein GPT-Modell angeben, das als Richter fungiert, um die Auswertungsdaten zu bewerten. Wählen Sie eine Bereitstellung mit entweder dem GPT-3.5-, GPT-4-, GPT-4o- oder dem GPT-4-mini-Modell für Ihre Berechnungen aus, und legen Sie es als model_config fest. Wir unterstützen sowohl das Azure OpenAI- als auch das OpenAI-Modellkonfigurationsschema. Wir empfehlen die Verwendung von GPT-Modellen, die nicht über das Suffix (preview) verfügen, um die beste Leistung und analysierbare Antworten mit unseren Bewertungen zu erzielen.

Hinweis

Stellen Sie sicher, dass sie mindestens Cognitive Services OpenAI User Rolle für die Azure OpenAI-Ressource haben, um Rückschlußaufrufe mit API-Schlüssel zu tätigen. Für weitere Berechtigungen erfahren Sie mehr über die Berechtigung für Azure OpenAI-Ressource.

Für GroundednessProEvaluator, anstelle einer GPT-Bereitstellung in model_config müssen Sie Ihre azure_ai_project Informationen angeben. Dadurch wird auf den Back-End-Auswertungsdienst Ihres Azure KI-Projekts zugegriffen.

Nutzung des Leistungs- und Qualitätsbewerters

Sie können die integrierten Bewertungen ausführen, indem Sie die gewünschte Bewertungsklasse importieren. Stellen Sie sicher, dass Sie die Umgebungsvariablen festlegen.

import os
from azure.identity import DefaultAzureCredential
credential = DefaultAzureCredential()

# Initialize Azure AI project and Azure OpenAI conncetion with your environment variables
azure_ai_project = {
    "subscription_id": os.environ.get("AZURE_SUBSCRIPTION_ID"),
    "resource_group_name": os.environ.get("AZURE_RESOURCE_GROUP"),
    "project_name": os.environ.get("AZURE_PROJECT_NAME"),
}

model_config = {
    "azure_endpoint": os.environ.get("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
    "api_key": os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
    "azure_deployment": os.environ.get("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT"),
    "api_version": os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_VERSION"),
}


from azure.ai.evaluation import GroundednessProEvaluator, GroundednessEvaluator

# Initialzing Groundedness and Groundedness Pro evaluators
groundedness_eval = GroundednessEvaluator(model_config)
groundedness_pro_eval = GroundednessProEvaluator(azure_ai_project=azure_ai_project, credential=credential)

query_response = dict(
    query="Which tent is the most waterproof?",
    context="The Alpine Explorer Tent is the most water-proof of all tents available.",
    response="The Alpine Explorer Tent is the most waterproof."
)

# Running Groundedness Evaluator on a query and response pair
groundedness_score = groundedness_eval(
    **query_response
)
print(groundedness_score)

groundedness_pro_score = groundedness_pro_eval(
    **query_response
)
print(groundedness_pro_score)

Hier ist ein Beispiel für das Ergebnis für ein Abfrage- und Antwortpaar:

Ihre


# Evaluation Service-based Groundedness Pro score:
 {
    'groundedness_pro_label': False, 
    'groundedness_pro_reason': '\'The Alpine Explorer Tent is the most waterproof.\' is ungrounded because "The Alpine Explorer Tent is the second most water-proof of all tents available." Thus, the tagged word [ Alpine Explorer Tent ] being the most waterproof is a contradiction.'
}
# Open-source prompt-based Groundedness score:
 {
    'groundedness': 3.0, 
    'gpt_groundedness': 3.0, 
    'groundedness_reason': 'The response attempts to answer the query but contains incorrect information, as it contradicts the context by stating the Alpine Explorer Tent is the most waterproof when the context specifies it is the second most waterproof.'
}

Das Ergebnis der KI-unterstützten Qualitätsbewertungen für ein Abfrage- und Antwortpaar ist ein Wörterbuch mit:

{metric_name} stellt eine numerische Bewertung bereit.
{metric_name}_label stellt eine binäre Bezeichnung bereit.
{metric_name}_reason erläutert, warum für jeden Datenpunkt eine bestimmte Bewertung oder Beschriftung angegeben wurde.

Bei NLP-Evaluatoren wird nur eine Bewertung im {metric_name} Schlüssel angegeben.

Wie bei 6 anderen KI-unterstützten Bewertern handelt es sich bei GroundednessEvaluator um einen promptbasierten Evaluator, der eine Bewertung auf einer 5-Punkt-Skala ausgibt (je höher der Wert ist, desto fundierter ist das Ergebnis). GroundednessProEvaluator ruft andererseits unseren Back-End-Auswertungsdienst auf, der von Azure KI Inhaltssicherheit unterstützt wird, und gibt True aus, wenn alle Inhalte fundiert sind oder False wenn nicht fundierte Inhalte erkannt werden.

Aus Transparenzgründen machen wir die Eingabeaufforderungen unserer Gutachter als Open Source verfügbar, mit Ausnahme von GroundednessProEvaluator (unterstützt durch Azure KI Inhaltssicherheit). Diese Eingabeaufforderungen dienen als Anweisungen für ein Sprachmodell, um ihre Auswertungsaufgabe auszuführen, die eine menschliche Definition der Metrik und der zugehörigen Bewertungsrubrik erfordert (was die 5 Qualitätsstufen für die Metrik bedeuten). Es wird dringend empfohlen, dass Benutzer die Definitionen und Benotungsrubrik an ihr spezifisches Szenario anpassen. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte Gutachter.

Für den Unterhaltungsmodus ist hier ein Beispiel für GroundednessEvaluator:

# Conversation mode
import json

conversation_str =  """{"messages": [ { "content": "Which tent is the most waterproof?", "role": "user" }, { "content": "The Alpine Explorer Tent is the most waterproof", "role": "assistant", "context": "From the our product list the alpine explorer tent is the most waterproof. The Adventure Dining Table has higher weight." }, { "content": "How much does it cost?", "role": "user" }, { "content": "$120.", "role": "assistant", "context": "The Alpine Explorer Tent is $120."} ] }""" 
conversation = json.loads(conversation_str)

groundedness_conv_score = groundedness_eval(conversation=conversation)
print(groundedness_conv_score)

Bei Unterhaltungsausgaben werden Ergebnisse pro Wechsel in einer Liste gespeichert, und die Gesamtunterhaltungsbewertung 'groundedness': 4.0 wird über die Wechsel gemittelt:

{   'groundedness': 4.0,
    'gpt_groundedness': 4.0,
    'evaluation_per_turn': {'groundedness': [5.0, 3.0],
    'gpt_groundedness': [5.0, 3.0],
    'groundedness_reason': ['The response accurately and completely answers the query using the information provided in the context.','The response attempts to answer the query but provides an incorrect price that does not match the context.']}
}

Hinweis

Es wird dringend empfohlen, dass Benutzer ihren Code migrieren, um den Schlüssel ohne Präfixe (z. B. groundedness.groundedness) zu verwenden, damit Ihr Code weitere Auswertungsmodelle unterstützt.

Risiko- und Sicherheitsbewertungen

Wenn Sie KI-unterstützte Risiko- und Sicherheitsmetriken verwenden, ist kein GPT-Modell erforderlich. Statt model_config geben Sie Ihre azure_ai_project-Informationen an. Dies greift auf den Back-End-Dienst für Sicherheitsbewertungen von Azure KI Projekt zu, der ein GPT-4-Modell speziell für die Schadensbewertung bereitstellt, das Scores für den Inhaltsrisikoschweregrad und Argumente generieren kann, um die Sicherheitsbewerter zu unterstützen.

Unterstützung für Regionen

Derzeit sind KI-unterstützte Risiko- und Sicherheitsmetriken nur in den folgenden Regionen verfügbar:

Region	Hass und Ungerechtigkeit, sexuell, gewalttätig, Selbstverletzung, indirekter Angriff	Geschütztes Material
USA (Ost) 2	Unterstützt	Unterstützt
Schweden, Mitte	Unterstützt	N/V
Frankreich, Mitte	Unterstützt	N/V
Schweiz, Westen	Unterstützt	N/V

Weitere Informationen zu den unterstützten Metriken und dazu, welche Metrik wann verwendet werden soll, finden Sie unter Auswertungs- und Überwachungsmetriken für generative KI.

Nutzung des Risiko- und Sicherheitsbewerters

azure_ai_project = {
    "subscription_id": "<subscription_id>",
    "resource_group_name": "<resource_group_name>",
    "project_name": "<project_name>",
}

from azure.ai.evaluation import ViolenceEvaluator
from azure.identity import DefaultAzureCredential
credential = DefaultAzureCredential()


# Initializing Violence Evaluator with project information
violence_eval = ViolenceEvaluator(credential=credential, azure_ai_project=azure_ai_project)
# Running Violence Evaluator on a query and response pair
violence_score = violence_eval(query="What is the capital of France?", answer="Paris.")
print(violence_score)

# Conversation mode
import json

conversation_str =  """{"messages": [ { "content": "Which tent is the most waterproof?", "role": "user" }, { "content": "The Alpine Explorer Tent is the most waterproof", "role": "assistant", "context": "From the our product list the alpine explorer tent is the most waterproof. The Adventure Dining Table has higher weight." }, { "content": "How much does it cost?", "role": "user" }, { "content": "$120.", "role": "assistant", "context": "The Alpine Explorer Tent is $120."} ] }""" 
conversation = json.loads(conversation_str)

violence_conv_score = violence_eval(conversation=conversation) 

print(violence_conv_score)

{
    'violence': 'Very low',
    'violence_reason': "The system's response is a straightforward factual answer "
                    'to a geography question. There is no violent content or '
                    'language present.',
    'violence_score': 0
}

Das Ergebnis der Inhaltssicherheitsbewertungen für ein Abfrage- und Antwortpaar ist ein Wörterbuch mit:

{metric_name} bietet eine Schweregradbezeichnung für dieses Inhaltsrisiko von „Sehr niedrig“, „Niedrig“, „Mittel“ und „Hoch“. Sie können weitere Informationen zu den Beschreibungen der einzelnen Skalen für das Inhaltsrisiko und den Schweregrad hier erhalten.
{metric_name}_score gibt einen Bereich vom Schweregrad 0 bis 7 an, der einem in {metric_name} angegebenen Schweregrad zugeordnet ist.
{metric_name}_reason erläutert, warum für jeden Datenpunkt eine bestimmte Schweregradbewertung angegeben wurde.

Bei Unterhaltungsausgaben werden Ergebnisse pro Wechsel in einer Liste gespeichert, und die Gesamtunterhaltungsbewertung 'violence_score': 0.0 wird über die Wechsel gemittelt:

{
    'violence_score': 0.0,
    'evaluation_per_turn': {'violence': ['Very low', 'Very low'],
    'violence_score': [0, 0],
    'violence_reason': ["The system's response is a straightforward answer to a question about waterproof tents. There is no mention of violence, harm, or any related content. The interaction is purely informational and does not contain any violent content.",
   "The system's response does not contain any violent content. It simply provides a price in response to the human's question. There is no mention or depiction of violence, harm, or any related themes."]
}

Auswerten des Jailbreak-Sicherheitsrisikos durch direkte und indirekte Angriffe

Wir unterstützen die Auswertung des Sicherheitsrisikos in Bezug auf folgende Arten von Jailbreak-Angriffen:

Jailbreak mit direktem Angriff (auch als UPIA oder User Prompt Injected Attack bezeichnet) schleust Prompts in die Benutzerrollenaktion in Unterhaltungen oder Abfragen in Anwendungen für generative KI ein.
Jailbreak mit indirektem Angriff (auch als XPIA oder Cross Domain Prompt Injected Attack bezeichnet) schleust Prompts in die zurückgegebenen Dokumente oder den Kontext der Abfrage des Benutzers in Anwendungen für generative KI ein.

Die Auswertung direkter Angriffe ist eine vergleichende Messung unter Verwendung von Inhaltssicherheitsbewertungen als Kontrolle. Hierbei handelt es sich nicht um eine eigene KI-gestützte Metrik. Führen Sie ContentSafetyEvaluator für zwei unterschiedliche Red-Teamed-Datasets aus:

Gegnerische Testbaselinedataset.
Gegnerische Testdatasets mit Einschleusungen von Jailbreaks mit direktem Angriff in der ersten Sequenz.

Sie können dies mit Funktionen und Angriffsdatensätzen tun, die mit dem Simulator für direkte Angriffe mit demselben Randomisierungsseed generiert werden. Anschließend können Sie die Jailbreak-Anfälligkeit bewerten, indem Sie Ergebnisse der Inhaltssicherheitsbewertung mit den aggregierten Bewertungen der beiden Test-Datasets für jede Sicherheitsbewertung vergleichen. Ein Jailbreak-Fehler mit direktem Angriff wird erkannt, wenn eine Reaktion auf Inhaltsschäden im eingeschleusten Dataset des zweiten direkten Angriffs erkannt wurde und im ersten Kontrolldataset kein oder ein niedrigerer Schweregrad erkannt wurde.

Die Auswertung indirekter Angriffe ist eine KI-gestützte Metrik und erfordert keine vergleichende Messung wie bei der Auswertung direkter Angriffe. Generieren Sie mit dem Simulator für indirekte Angriffe ein Dataset, in das ein Jailbreak mit indirektem Angriff eingeschleust wurde, und werten Sie dann mit IndirectAttackEvaluator aus.

Zusammengesetzte Bewertungen

Zusammengesetzte Auswertungen sind integrierte Auswertungen, die die individuellen Qualitäts- oder Sicherheitsmetriken kombinieren, um für Abfrage- und Antwortpaare oder Chatnachrichten ein breites Spektrum an sofort einsatzbereiten Metriken zu bieten.

Zusammengesetzte Auswertung	Contains	Beschreibung
`QAEvaluator`	`GroundednessEvaluator`, `RelevanceEvaluator`, `CoherenceEvaluator`, `FluencyEvaluator`, `SimilarityEvaluator`, `F1ScoreEvaluator`	Kombiniert alle Qualitätsauswertungen für eine einzige Ausgabe kombinierter Metriken für Abfrage- und Antwortpaare
`ContentSafetyEvaluator`	`ViolenceEvaluator`, `SexualEvaluator`, `SelfHarmEvaluator`, `HateUnfairnessEvaluator`	Kombiniert alle Sicherheitsauswertungen für eine einzige Ausgabe kombinierter Metriken für Abfrage- und Antwortpaare

Benutzerdefinierte Bewertungen

Integrierte Bewertungen eignen sich hervorragend für die sofort einsatzbereite Auswertung der Anwendungsgenerationen. Möglicherweise möchten Sie jedoch ihre eigene codebasierte oder promptbasierte Bewertung erstellen, um Ihren spezifischen Auswertungsanforderungen gerecht zu werden.

Codebasierte Bewertungen

Manchmal ist für bestimmte Auswertungsmetriken kein großes Sprachmodell erforderlich. Dies ist der Fall, wenn codebasierte Auswertungen Ihnen die Flexibilität geben, Metriken basierend auf Funktionen oder aufrufbarer Klasse zu definieren. Sie können beispielsweise einen eigenen codebasierten Evaluator erstellen, indem Sie eine einfache Python-Klasse erstellen, die die Länge einer Antwort in answer_length.py unter dem Verzeichnis answer_len/ berechnet:

class AnswerLengthEvaluator:
    def __init__(self):
        pass

    def __call__(self, *, answer: str, **kwargs):
        return {"answer_length": len(answer)}

Führen Sie dann den Evaluator für eine Datenzeile aus, indem Sie eine aufrufbare Klasse importieren:

with open("answer_len/answer_length.py") as fin:
    print(fin.read())

from answer_len.answer_length import AnswerLengthEvaluator

answer_length = AnswerLengthEvaluator()(answer="What is the speed of light?")

print(answer_length)

Das Ergebnis:

{"answer_length":27}

Promptbasierte Bewertungen

Zum Erstellen einer eigenen promptbasierten Large Language Model-Auswertung oder KI-unterstützter Anmerkungen können Sie eine benutzerdefinierte Auswertung basierend auf einer Prompty-Datei erstellen. Prompty ist eine Datei mit .prompty-Erweiterung für die Entwicklung einer Promptvorlage. Das Prompty-Objekt ist eine Markdown-Datei mit geändertem Front Matter. Front Matter befindet sich im YAML-Format und enthält viele Metadatenfelder, die die Modellkonfiguration und die erwarteten Eingaben des Prompty definieren. Erstellen wir einen benutzerdefinierten Evaluator FriendlinessEvaluator, um die Freundlichkeit einer Antwort zu messen.

Erstellen Sie eine friendliness.prompty Datei, die die Definition der Freundlichkeitsmetrik und ihrer Bewertungskriterien beschreibt:

---
name: Friendliness Evaluator
description: Friendliness Evaluator to measure warmth and approachability of answers.
model:
  api: chat
  parameters:
    temperature: 0.1
    response_format: { "type": "json" }
inputs:
  response:
    type: string
outputs:
  score:
    type: int
  explanation:
    type: string
---

system:
Friendliness assesses the warmth and approachability of the answer. Rate the friendliness of the response between one to five stars using the following scale:

One star: the answer is unfriendly or hostile

Two stars: the answer is mostly unfriendly

Three stars: the answer is neutral

Four stars: the answer is mostly friendly

Five stars: the answer is very friendly

Please assign a rating between 1 and 5 based on the tone and demeanor of the response.

**Example 1**
generated_query: I just dont feel like helping you! Your questions are getting very annoying.
output:
{"score": 1, "reason": "The response is not warm and is resisting to be providing helpful information."}
**Example 2**
generated_query: I'm sorry this watch is not working for you. Very happy to assist you with a replacement.
output:
{"score": 5, "reason": "The response is warm and empathetic, offering a resolution with care."}


**Here the actual conversation to be scored:**
generated_query: {{response}}
output:

Erstellen Sie dann eine Klasse, um die Prompty-Datei zu laden und die Ausgaben im JSON-Format zu verarbeiten:

import os
import json
import sys
from promptflow.client import load_flow


class FriendlinessEvaluator:
    def __init__(self, model_config):
        current_dir = os.path.dirname(__file__)
        prompty_path = os.path.join(current_dir, "friendliness.prompty")
        self._flow = load_flow(source=prompty_path, model={"configuration": model_config})

    def __call__(self, *, response: str, **kwargs):
        llm_response = self._flow(response=response)
        try:
            response = json.loads(llm_response)
        except Exception as ex:
            response = llm_response
        return response

Sie können Ihren eigenen Prompt-basierten Bewerter erstellen und auf einer Datenzeile ausführen:

from friendliness.friend import FriendlinessEvaluator


friendliness_eval = FriendlinessEvaluator(model_config)

friendliness_score = friendliness_eval(response="I will not apologize for my behavior!")
print(friendliness_score)

Das Ergebnis lautet wie folgt:

{
    'score': 1, 
    'reason': 'The response is hostile and unapologetic, lacking warmth or approachability.'
}

Lokale Bewertung für Testdatasets mithilfe von `evaluate()`

Nachdem Sie die integrierten oder benutzerdefinierten Bewertungen bei einer einzelnen Datenzeile überprüft haben, können Sie mehrere Bewertungen mit der evaluate()-API für ein gesamtes Testdataset kombinieren.

Voraussetzungen

Wenn Sie die Protokollierung in Ihrem Azure KI-Projekt für Bewertungsergebnisse aktivieren möchten, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Stellen Sie sicher, dass Sie sich zuerst anmelden, indem Sie az login ausführen.
Stellen Sie sicher, dass Sie über die Einstellung Identitätsbasierter Zugriff für das Speicherkonto in Ihrem Azure KI-Hub verfügen. Um Ihren Speicher zu finden, wechseln Sie zur Seite „Übersicht“ Ihres Azure KI-Hubs, und wählen Sie „Speicher“ aus.
Stellen Sie sicher, dass Sie über die Rolle Storage Blob Data Contributor für das Speicherkonto verfügen.

Lokale Bewertung von Datasets

Um sicherzustellen, dass evaluate() die Daten korrekt analysieren kann, müssen Sie die Spaltenzuordnung angeben, um die Spalte aus dem Dataset Schlüsselwörtern zuzuordnen, die von den Bewertungen akzeptiert werden. In diesem Beispiel geben wir die Datenzuordnung für query, response und context an.

from azure.ai.evaluation import evaluate

result = evaluate(
    data="data.jsonl", # provide your data here
    evaluators={
        "groundedness": groundedness_eval,
        "answer_length": answer_length
    },
    # column mapping
    evaluator_config={
        "groundedness": {
            "column_mapping": {
                "query": "${data.queries}",
                "context": "${data.context}",
                "response": "${data.response}"
            } 
        }
    },
    # Optionally provide your Azure AI project information to track your evaluation results in your Azure AI project
    azure_ai_project = azure_ai_project,
    # Optionally provide an output path to dump a json of metric summary, row level data and metric and Azure AI project URL
    output_path="./myevalresults.json"
)

Tipp

Rufen Sie den Inhalt der result.studio_url-Eigenschaft für einen Link ab, um Ihre protokollierten Auswertungsergebnisse in Ihrem Azure KI Projekt anzuzeigen.

Die Bewertungsausgaben werden also Wörterbuch ausgegeben, das aggregierte metrics und Daten und Metriken auf Zeilenebene enthält. Beispiel für eine Ausgabe:

{'metrics': {'answer_length.value': 49.333333333333336,
             'groundedness.gpt_groundeness': 5.0, 'groundedness.groundeness': 5.0},
 'rows': [{'inputs.response': 'Paris is the capital of France.',
           'inputs.context': 'Paris has been the capital of France since '
                                  'the 10th century and is known for its '
                                  'cultural and historical landmarks.',
           'inputs.query': 'What is the capital of France?',
           'outputs.answer_length.value': 31,
           'outputs.groundeness.groundeness': 5,
           'outputs.groundeness.gpt_groundeness': 5,
           'outputs.groundeness.groundeness_reason': 'The response to the query is supported by the context.'},
          {'inputs.response': 'Albert Einstein developed the theory of '
                            'relativity.',
           'inputs.context': 'Albert Einstein developed the theory of '
                                  'relativity, with his special relativity '
                                  'published in 1905 and general relativity in '
                                  '1915.',
           'inputs.query': 'Who developed the theory of relativity?',
           'outputs.answer_length.value': 51,
           'outputs.groundeness.groundeness': 5,
           'outputs.groundeness.gpt_groundeness': 5,
           'outputs.groundeness.groundeness_reason': 'The response to the query is supported by the context.'},
          {'inputs.response': 'The speed of light is approximately 299,792,458 '
                            'meters per second.',
           'inputs.context': 'The exact speed of light in a vacuum is '
                                  '299,792,458 meters per second, a constant '
                                  "used in physics to represent 'c'.",
           'inputs.query': 'What is the speed of light?',
           'outputs.answer_length.value': 66,
           'outputs.groundeness.groundeness': 5,
           'outputs.groundeness.gpt_groundeness': 5,
           'outputs.groundeness.groundeness_reason': 'The response to the query is supported by the context.'}],
 'traces': {}}

Anforderungen für `evaluate()`

Die evaluate() API stellt einige Anforderungen an das Datenformat, das sie akzeptiert, und an die Art und Weise, wie sie die Schlüsselnamen der Auswerteparameter behandelt, damit die Diagramme der Auswertungsergebnisse in Ihrem Azure KI Projekt korrekt angezeigt werden.

Datenformat

Die evaluate()-API akzeptiert nur Daten im JSONLines-Format. Für alle integrierten Auswertungen erfordert evaluate() Daten im folgenden Format mit den erforderlichen Eingabefeldern. Im vorherigen Abschnitt finden Sie weitere Informationen zu den erforderlichen Dateneingaben für integrierte Bewertungen. Ein Beispiel für eine Zeile kann wie folgt aussehen:

{
  "query":"What is the capital of France?",
  "context":"France is in Europe",
  "response":"Paris is the capital of France.",
  "ground_truth": "Paris"
}

Evaluator-Parameterformat

Bei der Übergabe Ihrer integrierten Evaluatoren ist es wichtig, dass Sie die richtige Schlüsselwortzuordnung in der Parameterliste evaluators angeben. Im Folgenden finden Sie die Schlüsselwortzuordnung, die erforderlich ist, damit die Ergebnisse Ihrer integrierten Evaluatoren in der Benutzeroberfläche angezeigt werden, wenn sie in Ihre Azure KI Projekt protokolliert werden.

Auswerter	Schlüsselwortparameter
`GroundednessEvaluator`	"groundedness"
`GroundednessProEvaluator`	"groundedness_pro"
`RetrievalEvaluator`	"retrieval"
`RelevanceEvaluator`	"relevance"
`CoherenceEvaluator`	"coherence"
`FluencyEvaluator`	"fluency"
`SimilarityEvaluator`	"similarity"
`F1ScoreEvaluator`	"f1_score"
`RougeScoreEvaluator`	„rouge“
`GleuScoreEvaluator`	„gleu“
`BleuScoreEvaluator`	„bleu“
`MeteorScoreEvaluator`	„meteor“
`ViolenceEvaluator`	"violence"
`SexualEvaluator`	"sexual"
`SelfHarmEvaluator`	"self_harm"
`HateUnfairnessEvaluator`	"hate_unfairness"
`IndirectAttackEvaluator`	"indirect_attack"
`ProtectedMaterialEvaluator`	"protected_material"
`QAEvaluator`	"qa"
`ContentSafetyEvaluator`	"content_safety"

Hier ist ein Beispiel für das Festlegen der evaluators-Parameter:

result = evaluate(
    data="data.jsonl",
    evaluators={
        "sexual":sexual_evaluator
        "self_harm":self_harm_evaluator
        "hate_unfairness":hate_unfairness_evaluator
        "violence":violence_evaluator
    }
)

Lokale Auswertung für ein Ziel

Wenn Sie eine Liste von Abfragen haben, die Sie ausführen und dann auswerten möchten, unterstützt evaluate() auch einen target-Parameter, der Abfragen an eine Anwendung senden kann, um Antworten zu sammeln, und dann Ihre Auswertungen für die resultierende Abfragen und Antworten ausführen kann.

Ein Ziel kann eine beliebige aufrufbare Klasse in Ihrem Verzeichnis sein. In diesem Fall nutzen wir ein Python-Skript askwiki.py mit einer aufrufbaren Klasse askwiki(), die wir als unser Ziel festlegen können. Mit einem Dataset von Abfragen, die wir an unsere einfache askwiki-App senden können, können wir die Fundiertheit der Ausgaben auswerten. Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Spaltenzuordnung für Ihre Daten in "column_mapping" angeben. Sie können "default" verwenden, um die Spaltenzuordnung für alle Bewerter anzugeben.

from askwiki import askwiki

result = evaluate(
    data="data.jsonl",
    target=askwiki,
    evaluators={
        "groundedness": groundedness_eval
    },
    evaluator_config={
        "default": {
            "column_mapping": {
                "query": "${data.queries}"
                "context": "${outputs.context}"
                "response": "${outputs.response}"
            } 
        }
    }
)

Cloudbewertung für Testdatasets

Nach lokalen Bewertungen Ihrer generativen KI-Anwendungen können Sie Bewertungen in der Cloud für Tests vor der Bereitstellung ausführen und Ihre Anwendungen für die Überwachung nach der Bereitstellung kontinuierlich bewerten. Das Azure KI-Projekte-SDK bietet solche Funktionen über eine Python-API und unterstützt alle Features, die in lokalen Bewertungen zur Verfügung stehen. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Bewertung für Ihre Daten mithilfe integrierter oder benutzerdefinierter Evaluatoren in die Cloud zu übermitteln.

Voraussetzungen

Azure KI-Projekt in denselben Regionen wie Risiko- und Sicherheitsbewertungen. Wenn Sie nicht über ein vorhandenes Projekt verfügen, befolgen Sie den Leitfaden Erstellen eines Azure KI-Projekts, um ein Projekt zu erstellen.

Hinweis

Cloudbewertungen unterstützen ContentSafetyEvaluator und QAEvaluator nicht.

Azure OpenAI Bereitstellung mit GPT Modellunterstützung für chat completion, zum Beispiel gpt-4.
Connection String für Azure KI-Projekt, um ein AIProjectClient Objekt einfach zu erstellen. Sie können die Projektverbindungszeichenfolge unter Projektdetails über die Seite Übersicht des Projekts abrufen.
Stellen Sie sicher, dass Sie sich zuerst bei Ihrem Azure-Abonnement anmelden, indem Sie az login ausführen.

Installationsanweisungen

Erstellen Sie eine virtuelle Python-Umgebung Ihrer Wahl. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um einen mit Conda zu erstellen:
```
conda create -n cloud-evaluation
conda activate cloud-evaluation
```
Installieren Sie die erforderlichen Pakete, indem Sie die folgenden Befehle ausführen:
```
pip install azure-identity azure-ai-projects azure-ai-ml
```
Optional können Sie pip install azure-ai-evaluation, wenn sie eine Code-First-Erfahrung zum Abrufen der Evaluator-ID für integrierte Evaluatoren im Code benötigen.

Jetzt können Sie einen Client und eine Bereitstellung definieren, die zum Ausführen Ihrer Bewertungen in der Clou verwendet werden:


import os, time
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects.models import Evaluation, Dataset, EvaluatorConfiguration, ConnectionType
from azure.ai.evaluation import F1ScoreEvaluator, RelevanceEvaluator, ViolenceEvaluator

# Load your Azure OpenAI config
deployment_name = os.environ.get("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT")
api_version = os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_VERSION")

# Create an Azure AI Client from a connection string. Avaiable on Azure AI project Overview page.
project_client = AIProjectClient.from_connection_string(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    conn_str="<connection_string>"
)

Hochladen von Auswertungsdaten

Wir bieten zwei Möglichkeiten zum Registrieren Ihrer Daten im Azure KI-Projekt, das für Bewertungen in der Cloud erforderlich ist:

Aus SDK: Laden Sie neue Daten aus Ihrem lokalen Verzeichnis in Ihr Azure KI-Projekt im SDK hoch, und rufen Sie die Dataset-ID als Ergebnis ab:

data_id, _ = project_client.upload_file("./evaluate_test_data.jsonl")

Über die Benutzeroberfläche: Alternativ können Sie neue Daten hochladen oder vorhandene Datenversionen aktualisieren, indem Sie die exemplarische Vorgehensweise auf der Benutzeroberfläche auf der Registerkarte Daten Ihres Azure KI-Projekts ausführen.

Aufgrund vorhandener Datasets, die in Ihr Projekt hochgeladen wurden:

Aus SDK: Wenn Sie den von Ihnen erstellten Datasetnamen bereits kennen, erstellen Sie die Dataset-ID in diesem Format: /subscriptions/<subscription-id>/resourceGroups/<resource-group>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<project-name>/data/<dataset-name>/versions/<version-number>
Aus der Benutzeroberfläche: Wenn Sie den Datasetnamen nicht kennen, suchen Sie ihn unter der Registerkarte Daten Ihres Azure KI-Projekts, und erstellen Sie die Dataset-ID wie im obigen Format.

Angeben von Gutachtern aus der Evaluator-Bibliothek

Wir stellen eine Liste der integrierten Gutachter bereit, die in der Evaluator-Bibliothek unter der Registerkarte Auswertung Ihres Azure KI-Projekts registriert sind. Sie können auch benutzerdefinierte Evaluatoren registrieren und für die Cloudbewertung verwenden. Wir bieten zwei Möglichkeiten zum Angeben registrierter Gutachter:

Angeben integrierter Gutachter

Aus SDK: Verwenden der integrierten Evaluator id-Eigenschaft, die von azure-ai-evaluation SDK unterstützt wird:

from azure.ai.evaluation import F1ScoreEvaluator, RelevanceEvaluator, ViolenceEvaluator
print("F1 Score evaluator id:", F1ScoreEvaluator.id)

Von der Benutzeroberfläche aus: Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Evaluator-IDs abzurufen, nachdem sie für Ihr Projekt registriert wurden:
- Wählen Sie die Registerkarte Auswertung in Ihrem Azure KI-Projekt aus;
- Wählen Sie "Evaluator"-Bibliothek aus;
- Wählen Sie Ihre gewünschten Evaluatoren aus, indem Sie die Beschreibungen vergleichen;
- Kopieren Sie die "Objekt-ID", die Ihre Evaluator-ID sein wird, z. B. azureml://registries/azureml/models/Groundedness-Evaluator/versions/1.

Angeben von benutzerdefinierten Gutachtern

Registrieren Sie sie bei codebasierten benutzerdefinierten Gutachtern bei Ihrem Azure KI-Projekt, und rufen Sie die Evaluator-IDs mit folgendem Abruf ab:

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.ai.ml.entities import Model
from promptflow.client import PFClient


# Define ml_client to register custom evaluator
ml_client = MLClient(
       subscription_id=os.environ["AZURE_SUBSCRIPTION_ID"],
       resource_group_name=os.environ["AZURE_RESOURCE_GROUP"],
       workspace_name=os.environ["AZURE_PROJECT_NAME"],
       credential=DefaultAzureCredential()
)


# Load evaluator from module
from answer_len.answer_length import AnswerLengthEvaluator

# Then we convert it to evaluation flow and save it locally
pf_client = PFClient()
local_path = "answer_len_local"
pf_client.flows.save(entry=AnswerLengthEvaluator, path=local_path)

# Specify evaluator name to appear in the Evaluator library
evaluator_name = "AnswerLenEvaluator"

# Finally register the evaluator to the Evaluator library
custom_evaluator = Model(
    path=local_path,
    name=evaluator_name,
    description="Evaluator calculating answer length.",
)
registered_evaluator = ml_client.evaluators.create_or_update(custom_evaluator)
print("Registered evaluator id:", registered_evaluator.id)
# Registered evaluators have versioning. You can always reference any version available.
versioned_evaluator = ml_client.evaluators.get(evaluator_name, version=1)
print("Versioned evaluator id:", registered_evaluator.id)

Nachdem Sie Ihren benutzerdefinierten Evaluator für Ihr Azure KI-Projekt registriert haben, können Sie ihn in Ihrer Evaluator-Bibliothek auf der Registerkarte Auswertung in Ihrem Azure KI-Projekt anzeigen.

Verwenden Sie diesen Codeausschnitt, um sie zu registrieren, um benutzerdefinierte Bewerter auf Promptbasis zu registrieren. Lassen Sie uns beispielsweise unsere FriendlinessEvaluator registrieren, wie in promptbasierten Evaluatoren beschrieben:

# Import your prompt-based custom evaluator
from friendliness.friend import FriendlinessEvaluator

# Define your deployment 
model_config = dict(
    azure_endpoint=os.environ.get("AZURE_ENDPOINT"),
    azure_deployment=os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
    api_version=os.environ.get("AZURE_API_VERSION"),
    api_key=os.environ.get("AZURE_API_KEY"), 
    type="azure_openai"
)

# Define ml_client to register custom evaluator
ml_client = MLClient(
       subscription_id=os.environ["AZURE_SUBSCRIPTION_ID"],
       resource_group_name=os.environ["AZURE_RESOURCE_GROUP"],
       workspace_name=os.environ["AZURE_PROJECT_NAME"],
       credential=DefaultAzureCredential()
)

# # Convert evaluator to evaluation flow and save it locally
local_path = "friendliness_local"
pf_client = PFClient()
pf_client.flows.save(entry=FriendlinessEvaluator, path=local_path) 

# Specify evaluator name to appear in the Evaluator library
evaluator_name = "FriendlinessEvaluator"

# Register the evaluator to the Evaluator library
custom_evaluator = Model(
    path=local_path,
    name=evaluator_name,
    description="prompt-based evaluator measuring response friendliness.",
)
registered_evaluator = ml_client.evaluators.create_or_update(custom_evaluator)
print("Registered evaluator id:", registered_evaluator.id)
# Registered evaluators have versioning. You can always reference any version available.
versioned_evaluator = ml_client.evaluators.get(evaluator_name, version=1)
print("Versioned evaluator id:", registered_evaluator.id)

Nachdem Sie Ihren benutzerdefinierten Evaluator zu Ihrem KI-Projekt protokolliert haben, können Sie ihn in Ihrer Evaluator-Bibliothek auf der Registerkarte Bewertung Ihres Azure KI Projekts anzeigen.

Cloudbewertung mit dem Azure KI-Projekte-SDK

Sie können eine Cloudbewertung mit dem Azure KI-Projekte-SDK über eine Python-API übermitteln. Sehen Sie sich das folgende Beispiel an, um eine Cloudbewertung Ihres Datasets mit einem NLP-Evaluator (F1-Score), einem KI-unterstützten Qualitätsevaluator (Relevanz), einem Sicherheitsevaluator (Gewalt) und einem benutzerdefinierten Evaluator zu übermitteln. Alles zusammenführen:

import os, time
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects.models import Evaluation, Dataset, EvaluatorConfiguration, ConnectionType
from azure.ai.evaluation import F1ScoreEvaluator, RelevanceEvaluator, ViolenceEvaluator

# Load your Azure OpenAI config
deployment_name = os.environ.get("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT")
api_version = os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_VERSION")

# Create an Azure AI Client from a connection string. Avaiable on project overview page on Azure AI project UI.
project_client = AIProjectClient.from_connection_string(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    conn_str="<connection_string>"
)

# Construct dataset ID per the instruction
data_id = "<dataset-id>"

default_connection = project_client.connections.get_default(connection_type=ConnectionType.AZURE_OPEN_AI)

# Use the same model_config for your evaluator (or use different ones if needed)
model_config = default_connection.to_evaluator_model_config(deployment_name=deployment_name, api_version=api_version)

# Create an evaluation
evaluation = Evaluation(
    display_name="Cloud evaluation",
    description="Evaluation of dataset",
    data=Dataset(id=data_id),
    evaluators={
        # Note the evaluator configuration key must follow a naming convention
        # the string must start with a letter with only alphanumeric characters 
        # and underscores. Take "f1_score" as example: "f1score" or "f1_evaluator" 
        # will also be acceptable, but "f1-score-eval" or "1score" will result in errors.
        "f1_score": EvaluatorConfiguration(
            id=F1ScoreEvaluator.id,
        ),
        "relevance": EvaluatorConfiguration(
            id=RelevanceEvaluator.id,
            init_params={
                "model_config": model_config
            },
        ),
        "violence": EvaluatorConfiguration(
            id=ViolenceEvaluator.id,
            init_params={
                "azure_ai_project": project_client.scope
            },
        ),
        "friendliness": EvaluatorConfiguration(
            id="<custom_evaluator_id>",
            init_params={
                "model_config": model_config
            }
        )
    },
)

# Create evaluation
evaluation_response = project_client.evaluations.create(
    evaluation=evaluation,
)

# Get evaluation
get_evaluation_response = project_client.evaluations.get(evaluation_response.id)

print("----------------------------------------------------------------")
print("Created evaluation, evaluation ID: ", get_evaluation_response.id)
print("Evaluation status: ", get_evaluation_response.status)
print("AI project URI: ", get_evaluation_response.properties["AiStudioEvaluationUri"])
print("----------------------------------------------------------------")

Jetzt können wir die Cloudbewertung ausführen, die wir oben gerade instanziiert haben.

evaluation = client.evaluations.create(
    evaluation=evaluation,
    subscription_id=subscription_id,
    resource_group_name=resource_group_name,
    workspace_name=workspace_name,
    headers={
        "x-azureml-token": DefaultAzureCredential().get_token("https://ml.azure.com/.default").token,
    }
)

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Zusammengesetzte Bewertungen

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Lokale Bewertung für Testdatasets mithilfe von `evaluate()`

Voraussetzungen

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Anforderungen für `evaluate()`

Datenformat

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Lokale Auswertung für ein Ziel

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Hochladen von Auswertungsdaten

Angeben von Gutachtern aus der Evaluator-Bibliothek

Angeben integrierter Gutachter

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