評価データセット

生成AIアプリを体系的に評価するための厳選されたテストデータ。入力、オプションのグラウンドトゥルース (期待値)、およびメタデータが含まれます。

評価データを提供する2つの方法

評価データは、次の 2 つの方法で MLflow 評価ハーネスに提供できます。

1. MLflow 評価データセット (推奨)

Unity Catalog に保存された専用のデータセットには、次のものが含まれています。

バージョニング : データセットの経時的な変化の追跡
リネージ : データセットレコードをその入力にリンクし (ソーストレース) し、その使用状況を追跡します (評価実行とアプリのバージョン)
コラボレーション : チーム間でデータセットを共有する
統合 :MLflow UIとAPIsによるシームレスなワークフロー
ガバナンス : Unity Catalog のセキュリティとアクセス制御
トレース変換 :UIやSDKを使用して、本番運用トレースを評価データセットレコードに簡単に変換できます
視覚化 : MLflow UI で直接データセットの内容を検査および編集します

使用する場合 :本番運用評価ワークフロー、回帰テスト、データセット管理機能が必要な場合

2. 任意のデータセット(クイックプロトタイピング)

次のような既存のデータ構造を使用します。

辞書一覧
Pandas DataFrame
Spark DataFrame

使用する場合 : Quick エクスペリメント、プロトタイピング、またはこれらの形式の評価データが既にある場合。

評価データセットスキーマ

評価データセットは、 MLflowの評価データセットの抽象化を使用するか、データを直接 mlflow.genai.evaluate()に渡すかにかかわらず、一貫した構造に従います。

コアフィールド

次のフィールドは、評価データセットの抽象化と、データを直接渡す場合の両方で使用されます。

列	データ型	説明	必須
`inputs`	`dict[Any, Any]`	アプリの入力 (ユーザーの質問、コンテキストなど) は、JSON 形式で選択可能な `dict`として保存されます。	Yes
`expectations`	`dict[Str, Any]`	グラウンドトゥルースラベルは、JSON シリアル化可能な `dict`.	オプション

`expectations` 予約済みキー

expectations には、事前構築済みの LLM スコアラーによって使用されるいくつかの予約済みキー ( guidelines、 expected_facts、および expected_responseがあります。

フィールド	使用者	説明
`expected_facts`	`correctness` 裁判官	表示すべき事実のリスト
`expected_response`	`is_correct` スコアラー	正確または類似の期待出力
`guidelines`	`meets_guidelines` スコアラー	従うべき自然言語のルール
`expected_retrieved_context`	`document_recall` スコアラー	取得する必要があるドキュメント

追加フィールド

次のフィールドは、Evaluation データセット抽象化によってリネージとバージョン履歴を追跡するために使用されます。

列	データ型	説明	必須
`dataset_record_id`	string	レコードの一意の識別子。	指定しない場合は自動的に設定されます。
`create_time`	timestamp	レコードが作成された時刻。	挿入時や更新時に自動的に設定されます。
`created_by`	string	レコードを作成したユーザー。	挿入時や更新時に自動的に設定されます。
`last_update_time`	timestamp	レコードが最後に更新された時刻。	挿入時や更新時に自動的に設定されます。
`last_updated_by`	string	レコードを最後に更新したユーザー。	挿入時や更新時に自動的に設定されます。
`source`	struct	データセットレコードのソース(以下を参照)。	オプション
`tags`	dict[str, 任意]	データセットレコードのキーと値のタグ。	オプション

ソースフィールド

source フィールドは、データセットレコードの取得元を追跡します。各レコードは、次の 1 つの ソースタイプのみを持つことができます。

1. Human ソース - Record created manually by a person

Python
{
    "source": {
        "human": {
            "user_name": "jane.doe@company.com"
        }
    }
}

user_name (str):レコードを作成したユーザー

2. ドキュメントソース - ドキュメントから合成されたレコード

Python
{
    "source": {
        "document": {
            "doc_uri": "s3://bucket/docs/product-manual.pdf",
            "content": "The first 500 chars of the document..."  # Optional
        }
    }
}

doc_uri (str): ソースドキュメントへの URI/パス
content (str、オプション):ドキュメントからの抜粋または完全なコンテンツ

3. Trace ソース - 本番運用トレースから作成されたレコード

Python
{
    "source": {
        "trace": {
            "trace_id": "tr-abc123def456"
        }
    }
}

trace_id (str): ソーストレースの一意の識別子

MLflow 評価データセット UI

eval データセット UI

MLflow 評価データセット SDK リファレンス

評価データセット SDK は、生成AI アプリの評価用のデータセットを作成、管理、使用するためのプログラムによるアクセスを提供します。

例を実行するための前提条件

MLflow と必要なパッケージをインストールする

Bash
pip install --upgrade "mlflow[databricks]>=3.1.0" "databricks-connect>=16.1"

MLflow エクスペリメントを作成するには、環境のセットアップに関するクイックスタートに従ってください。
CREATE TABLE Unity Catalog スキーマのアクセス許可

注記

これは、評価データセットを作成するために必要です。Databricks 試用版アカウントを使用している場合は、Unity Catalog スキーマ workspace.defaultに対する CREATE TABLE 権限があります。

`create_dataset()`

Unity Catalog で新しい評価データセットを作成します。

Python
import mlflow.genai.datasets

# Create a dataset with auto-inferred experiment
dataset = mlflow.genai.datasets.create_dataset(
    uc_table_name="catalog.schema.evaluation_dataset"
)

# Create a dataset associated with specific experiment(s)
dataset = mlflow.genai.datasets.create_dataset(
    uc_table_name="catalog.schema.evaluation_dataset",
    experiment_id="1213947645336731"
)

# Associate with multiple experiments
dataset = mlflow.genai.datasets.create_dataset(
    uc_table_name="catalog.schema.evaluation_dataset",
    experiment_id=["1213947645336731", "3231394764336731"]
)

パラメーター:

uc_table_name (str): データセットの Unity Catalog テーブル名
experiment_id (str または list、オプション): データセットに関連付けるエクスペリメント ID

戻り値: EvaluationDataset object

`get_dataset()`

既存の評価データセットを Unity Catalog から読み込みます。

Python
import mlflow.genai.datasets

# Load existing dataset
dataset = mlflow.genai.datasets.get_dataset(
    uc_table_name="catalog.schema.evaluation_dataset"
)

# Access dataset properties
print(f"Dataset ID: {dataset.dataset_id}")
print(f"Created by: {dataset.created_by}")
print(f"Last updated: {dataset.last_update_time}")

パラメーター:

uc_table_name (str): データセットの Unity Catalog テーブル名

戻り値: EvaluationDataset object

`delete_dataset()`

Unity Catalog から評価データセットを削除します。

危険

このメソッドを呼び出すと、データセットが完全に削除されます。

Python
import mlflow.genai.datasets

# Delete a dataset
mlflow.genai.datasets.delete_dataset(
    uc_table_name="catalog.schema.evaluation_dataset"
)

パラメーター:

uc_table_name (str): 削除するデータセットの Unity Catalog テーブル名

収益： 何一つ

`EvaluationDataset` クラス

EvaluationDataset クラスは、評価データセットと対話し、評価データセットを変更するためのメソッドを提供します。

プロパティ

Python
import mlflow.genai.datasets

dataset = mlflow.genai.datasets.get_dataset("catalog.schema.eval_dataset")

# Access dataset metadata
dataset_id = dataset.dataset_id          # Unique identifier
name = dataset.name                      # UC table name
schema = dataset.schema                  # Dataset schema
profile = dataset.profile                # Summary statistics
source = dataset.source                  # Source information
source_type = dataset.source_type        # Source type (e.g., "databricks-uc-table")
digest = dataset.digest                  # Hash of the dataset

# Access audit information
created_by = dataset.created_by          # Creator user
create_time = dataset.create_time        # Creation timestamp
last_updated_by = dataset.last_updated_by # Last updater
last_update_time = dataset.last_update_time # Last update timestamp

`merge_records()`

データセット内のレコードを追加または更新します。データセットレコードを直接渡すか、MLflow trace_idsの一覧を渡すか、 mlflow.search_traces().

Python
import mlflow.genai.datasets
import pandas as pd

dataset = mlflow.genai.datasets.get_dataset("catalog.schema.eval_dataset")

# Merge from list of dictionaries
records = [
    {
        "inputs": {"question": "What is MLflow?"},
        "expectations": {
            "expected_facts": ["open-source platform", "ML lifecycle"],
            "guidelines": "Response should be concise and technical"
        }
    },
    {
        "inputs": {"question": "How to track experiments?"},
        "expectations": {
            "expected_response": "Use mlflow.start_run() to track experiments..."
        }
    }
]
dataset = dataset.merge_records(records)

# Merge from Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(records)
dataset = dataset.merge_records(df)

# Merge from Spark DataFrame
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
spark_df = spark.createDataFrame(records)
dataset = dataset.merge_records(spark_df)

# Create from existing traces
traces = mlflow.search_traces()
dataset.merge_records(traces)

パラメーター:

records (リスト[dict]、PD。DataFrame、または PySpark.sql。DataFrame): マージするレコード

収益： 更新された EvaluationDataset オブジェクト

`to_df()`

データセットを Pandas DataFrame に変換して、ローカル分析を行います。

Python
import mlflow.genai.datasets

dataset = mlflow.genai.datasets.get_dataset("catalog.schema.eval_dataset")

# Convert to DataFrame
df = dataset.to_df()

# Analyze the data
print(f"Total records: {len(df)}")
print(f"Columns: {df.columns.tolist()}")

戻り値: pd.データフレーム

一般的なパターン

本番運用 traces からデータセットを作成

Python
import mlflow
import mlflow.genai.datasets
import pandas as pd

# Search for production traces
traces = mlflow.search_traces(
    experiment_names=["production"],
    filter_string="attributes.feedback_score > 0.8",
    max_results=100
)

# Create dataset from traces
dataset = mlflow.genai.datasets.create_dataset(
    uc_table_name="catalog.schema.production_golden_set"
)
dataset = dataset.merge_records(records)

既存のデータセットを更新する

Python
import mlflow.genai.datasets
import pandas as pd

# Load existing dataset
dataset = mlflow.genai.datasets.get_dataset("catalog.schema.eval_dataset")

# Add new test cases
new_cases = [
    {
        "inputs": {"question": "What are MLflow models?"},
        "expectations": {
            "expected_facts": ["model packaging", "deployment", "registry"],
            "min_response_length": 100
        }
    }
]

# Merge new cases
dataset = dataset.merge_records(new_cases)

次のステップ

ハウツーガイド

評価データセットの構築 - データセットの作成をステップバイステップで行います
アプリの評価 - 評価にデータセットを使用する

概念

評価ハーネス - データセットの使用方法
評価の実行 - データセットの評価の結果
スコアラー - データセットに適用されるメトリクス

評価データを提供する2つの方法​

1. MLflow 評価データセット (推奨)​

2. 任意のデータセット(クイックプロトタイピング)​

評価データセット スキーマ​

コアフィールド​

expectations 予約済みキー​

追加フィールド​

ソースフィールド​

MLflow 評価データセット UI​

MLflow 評価データセット SDK リファレンス​

例を実行するための前提条件​

create_dataset()​

get_dataset()​

delete_dataset()​

EvaluationDataset クラス​

プロパティ​

merge_records()​

to_df()​

一般的なパターン​

本番運用 traces からデータセットを作成​

既存のデータセットを更新する​

次のステップ​

ハウツーガイド​

概念​

評価データを提供する2つの方法

1. MLflow 評価データセット (推奨)

2. 任意のデータセット(クイックプロトタイピング)

評価データセットスキーマ

コアフィールド

`expectations` 予約済みキー

追加フィールド

ソースフィールド

MLflow 評価データセット UI

MLflow 評価データセット SDK リファレンス

例を実行するための前提条件

`create_dataset()`

`get_dataset()`

`delete_dataset()`

`EvaluationDataset` クラス

プロパティ

`merge_records()`

`to_df()`

一般的なパターン

本番運用 traces からデータセットを作成

既存のデータセットを更新する

次のステップ

ハウツーガイド

概念