Как проверять генерацию SQL языковыми моделями

О чём урок

LLM по своей природе недетерминированы. Эта особенность делает их ответы креативными и динамичными. Однако эта черта создает значительные трудности в достижении согласованности, что является критически важным аспектом для интеграции LLM в производственные среды. Ключ к раскрытию потенциала LLM в практических приложениях лежит в последовательной и систематической оценке. Это позволяет выявлять и устранять несоответствия, а также помогает отслеживать прогресс с течением времени по мере развития приложения. Этот notebook призван продемонстрировать фреймворк для оценки LLM, уделяя особое внимание следующим аспектам: Unit Testing: Важен для оценки отдельных компонентов приложения. Метрики оценки: Методы количественного измерения эффективности модели. Документация Runbook: Запись исторических оценок для отслеживания прогресса и регрессии. Этот пример сосредоточен на сценарии использования преобразования естественного языка в SQL — сценарии генерации кода хорошо вписываются в этот подход, если вы комбинируете валидацию кода с выполнением кода, чтобы ваше приложение могло тестировать код в реальном времени по мере его генерации для обеспечения согласованности. Хотя этот notebook использует сценарий генерации SQL для демонстрации концепции, подход является универсальным и может быть применен к широкому спектру приложений, управляемых LLM. Мы будем использовать две версии prompt для генерации SQL. Затем мы используем unit-тесты и функции оценки для проверки производительности prompt. В частности, в этой демонстрации мы будем оценивать: Согласованность JSON-ответа. Синтаксическую корректность SQL в ответе. Настройка: Установите необходимые библиотеки, загрузите данные, состоящие из SQL-запросов и соответствующих переводов на естественный язык. Разработка тестов: Создайте unit-тесты и определите метрики оценки для процесса генерации SQL. Оценка: Проведите тесты с использованием различных prompt для оценки влияния на производительность. Отчетность: Составьте отчет, кратко представляющий различия в производительности, наблюдаемые в ходе различных тестов. Импортируем наши библиотеки и набор данных, который будем использовать: набор данных b-mc2/sql-create-context из HuggingFace, преобразующий естественный язык в SQL. Мы используем библиотеку Huggingface datasets для загрузки набора данных SQL create context.

План урока

1. Область применения этого notebook
2. Оглавление
3. Настройка
4. Обзор набора данных
5. Разработка тестов
6. Unit-тесты
7. Создание prompt для LLM