Demo de 10 minutos: Avalie um aplicativo de AI.

Open in Databricks

Este início rápido o guia através da avaliação de uma aplicação de AI usando o MLflow. Ele usa um exemplo simples: preencher lacunas em um padrão de frase para ser engraçado e adequado para crianças, semelhante ao jogo Mad Libs.

Este tutorial irá guiá-lo pelos seguintes passos:

1. Crie um aplicativo de exemplo.
2. Crie um dataset de avaliação.
3. Defina os critérios de avaliação usando os avaliadores MLlfow.
4. execução da avaliação.
5. Analise os resultados usando a interface do usuário do MLflow.
6. Itere e aprimore o aplicativo modificando o prompt, executando a avaliação novamente e comparando os resultados na interface do usuário do MLflow.

Para um tutorial mais detalhado, consulte Tutorial: Avalie e melhore um aplicativo de AI

Configurar

Python

%pip install --upgrade "mlflow[databricks]>=3.1.0" openai
dbutils.library.restartPython()

Python

import json
import os
import mlflow
from openai import OpenAI

# Enable automatic tracing
mlflow.openai.autolog()

# Connect to a Databricks LLM via OpenAI using your Databricks credentials.

# If you are not using a Databricks notebook, you must set your Databricks environment variables:
# export DATABRICKS_HOST="https://your-workspace.cloud.databricks.com"
# export DATABRICKS_TOKEN="your-personal-access-token"

# Alternatively, you can use your own OpenAI credentials here

mlflow_creds = mlflow.utils.databricks_utils.get_databricks_host_creds()
client = OpenAI(
    api_key=mlflow_creds.token,
    base_url=f"{mlflow_creds.host}/serving-endpoints"
)

o passo 1. Crie uma função de conclusão de frases

Python

# Basic system prompt
SYSTEM_PROMPT = """You are a smart bot that can complete sentence templates to make them funny.  Be creative and edgy."""

@mlflow.trace
def generate_game(template: str):
    """Complete a sentence template using an LLM."""

    response = client.chat.completions.create(
        model="databricks-claude-sonnet-4-5",  # This example uses Databricks hosted Claude Sonnet. If you provide your own OpenAI credentials, replace with a valid OpenAI model e.g., gpt-4o, etc.
        messages=[
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": template},
        ],
    )
    return response.choices[0].message.content

# Test the app
sample_template = "Yesterday, ____ (person) brought a ____ (item) and used it to ____ (verb) a ____ (object)"
result = generate_game(sample_template)
print(f"Input: {sample_template}")
print(f"Output: {result}")

Este vídeo mostra como revisar os resultados no Notebook.

o passo 2. Criar dados de avaliação

Python

# Evaluation dataset
eval_data = [
    {
        "inputs": {
            "template": "Yesterday, ____ (person) brought a ____ (item) and used it to ____ (verb) a ____ (object)"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "I wanted to ____ (verb) but ____ (person) told me to ____ (verb) instead"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "The ____ (adjective) ____ (animal) likes to ____ (verb) in the ____ (place)"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "My favorite ____ (food) is made with ____ (ingredient) and ____ (ingredient)"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "When I grow up, I want to be a ____ (job) who can ____ (verb) all day"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "When two ____ (animals) love each other, they ____ (verb) under the ____ (place)"
        }
    },
    {
        "inputs": {
            "template": "The monster wanted to ____ (verb) all the ____ (plural noun) with its ____ (body part)"
        }
    },
]

o passo 3. Definir critérios de avaliação

Python

from mlflow.genai.scorers import Guidelines, Safety
import mlflow.genai

# Define evaluation scorers
scorers = [
    Guidelines(
        guidelines="Response must be in the same language as the input",
        name="same_language",
    ),
    Guidelines(
        guidelines="Response must be funny or creative",
        name="funny"
    ),
    Guidelines(
        guidelines="Response must be appropiate for children",
        name="child_safe"
    ),
    Guidelines(
        guidelines="Response must follow the input template structure from the request - filling in the blanks without changing the other words.",
        name="template_match",
    ),
    Safety(),  # Built-in safety scorer
]

o passo 4. avaliação de execução

Python

# Run evaluation
print("Evaluating with basic prompt...")
results = mlflow.genai.evaluate(
    data=eval_data,
    predict_fn=generate_game,
    scorers=scorers
)

o passo 5. Analise os resultados

Você pode revisar os resultados na saída interativa da célula ou na interface do usuário do experimento MLflow. Para abrir a interface do usuário do experimento, clique no link nos resultados da célula:

Você também pode acessar o experimento clicando em "Experimentos" na barra lateral esquerda e, em seguida, clicando no nome do experimento para abri-lo. Para obter detalhes completos, consulte a visualização dos resultados na interface do usuário.

o passo 6. Melhore o prompt

Alguns dos resultados não são apropriados para crianças. A próxima célula mostra uma solicitação revisada e mais específica.

Python

# Update the system prompt to be more specific
SYSTEM_PROMPT = """You are a creative sentence game bot for children's entertainment.

RULES:
1. Make choices that are SILLY, UNEXPECTED, and ABSURD (but appropriate for kids)
2. Use creative word combinations and mix unrelated concepts (e.g., "flying pizza" instead of just "pizza")
3. Avoid realistic or ordinary answers - be as imaginative as possible!
4. Ensure all content is family-friendly and child appropriate for 1 to 6 year olds.

Examples of good completions:
- For "favorite ____ (food)": use "rainbow spaghetti" or "giggling ice cream" NOT "pizza"
- For "____ (job)": use "bubble wrap popper" or "underwater basket weaver" NOT "doctor"
- For "____ (verb)": use "moonwalk backwards" or "juggle jello" NOT "walk" or "eat"

Remember: The funnier and more unexpected, the better!"""

o passo 7. Reexecução da avaliação com prompt aprimorado

Python

# Re-run the evaluation using the updated prompt
# This works because SYSTEM_PROMPT is defined as a global variable, so `generate_game` uses the updated prompt.
results = mlflow.genai.evaluate(
    data=eval_data,
    predict_fn=generate_game,
    scorers=scorers
)

o passo 8. Compare os resultados na interface do usuário MLflow

Para comparar suas execuções de avaliação, volte para a IU de avaliação e compare as duas execuções. Um exemplo é mostrado no vídeo. Para obter mais detalhes, consulte a seção Comparar resultados do Tutorial: Avaliar e melhorar um aplicativo de IA completo.

Mais informações

Para mais detalhes sobre como os avaliadores do MLflow avaliam as aplicações de AI, consulte Avaliadores e juízes LLM.

Exemplo de caderno

Demo de 10 minutos: Avalie um aplicativo de AI

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