FlowHunt CLI Toolkit: Open Source hodnocení toků s LLM jako soudcem

S radostí oznamujeme vydání FlowHunt CLI Toolkitu – našeho nového open-source příkazového nástroje, který má změnit způsob, jakým vývojáři hodnotí a testují AI toky. Tento výkonný nástroj přináší možnosti hodnocení toků na podnikové úrovni do open-source komunity, a to včetně pokročilého reportování a inovativní implementace „LLM jako soudce“.

Představujeme FlowHunt CLI Toolkit

FlowHunt CLI Toolkit představuje zásadní krok vpřed v testování a hodnocení AI workflow. Již nyní je dostupný na GitHubu a poskytuje vývojářům komplexní sadu nástrojů pro:

• Hodnocení toků: Automatizované testování a vyhodnocování AI workflow
• Pokročilé reportování: Detailní analýza s rozborem správných/špatných výsledků
• LLM jako soudce: Sofistikované AI hodnocení využívající naši vlastní platformu FlowHunt
• Výkonnostní metriky: Ucelený přehled o chování a přesnosti toku

Toolkit je vyjádřením našeho závazku k transparentnosti a vývoji řízenému komunitou – pokročilé techniky hodnocení AI jsou tak dostupné vývojářům po celém světě.

Síla LLM jako soudce

Jednou z nejvíce inovativních vlastností našeho CLI toolkitu je implementace „LLM jako soudce“. Tento přístup využívá umělou inteligenci k vyhodnocení kvality a správnosti AI odpovědí – v podstatě hodnotí AI výkony jiné AI se sofistikovaným odůvodněním.

Jak jsme postavili LLM jako soudce ve FlowHunt

Unikátnost naší implementace spočívá v tom, že jsme samotné hodnoticí workflow vytvořili přímo ve FlowHunt. Tento meta-přístup ukazuje sílu a flexibilitu naší platformy a zároveň poskytuje robustní hodnoticí systém. Tok LLM jako soudce se skládá z několika propojených komponent:

1. Šablona promptu: Vytváří hodnoticí prompt se specifickými kritérii
2. Generátor strukturovaného výstupu: Vyhodnocuje prompt pomocí LLM
3. Parser dat: Formátuje strukturovaný výstup pro reportování
4. Chat výstup: Zobrazuje finální výsledky hodnocení

Hodnoticí prompt

Jádrem systému LLM jako soudce je pečlivě navržený prompt, který zajišťuje konzistentní a spolehlivé hodnocení. Zde je základní šablona promptu, kterou používáme:

You will be given an ANSWER and REFERENCE couple.
Your task is to provide the following:
1. a 'total_rating' scoring: how close is the ANSWER to the REFERENCE
2. a binary label 'correctness' which can be either 'correct' or 'incorrect', which defines if the ANSWER is correct or not
3. and 'reasoning', which describes the reason behind your choice of scoring and correctness/incorrectness of ANSWER

An ANSWER is correct when it is the same as the REFERENCE in all facts and details, even if worded differently. the ANSWER is incorrect if it contradicts the REFERENCE, changes or omits details. its ok if the ANSWER has more details comparing to REFERENCE.

'total rating' is a scale of 1 to 4, where 1 means that the ANSWER is not the same as REFERENCE at all, and 4 means that the ANSWER is the same as the REFERENCE in all facts and details even if worded differently.

Here is the scale you should use to build your answer:
1: The ANSWER is contradicts the REFERENCE completely, adds additional claims, changes or omits details
2: The ANSWER points to the same topic but the details are omitted or changed completely comparing to REFERENCE
3: The ANSWER's references are not completely correct, but the details are somewhat close to the details mentioned in the REFERENCE. its ok, if there are added details in ANSWER comparing to REFERENCES.
4: The ANSWER is the same as the REFERENCE in all facts and details, even if worded differently. its ok, if there are added details in ANSWER comparing to REFERENCES. if there are sources available in REFERENCE, its exactly the same as ANSWER and is for sure mentioned in ANSWER

REFERENCE
===
{target_response}
===

ANSWER
===
{actual_response}
===

Tento prompt zaručuje, že LLM soudce poskytuje:

• Číselné hodnocení (škála 1–4) pro kvantitativní analýzu
• Binární klasifikaci správnosti pro jasné metriky úspěšnosti/neúspěšnosti
• Detailní odůvodnění pro transparentnost a ladění

Architektura workflow: Jak vše funguje dohromady

Naše workflow LLM jako soudce ukazuje sofistikovaný návrh AI workflow s využitím vizuálního builderu FlowHunt. Takto spolupracují jednotlivé komponenty:

1. Zpracování vstupu

Workflow začíná komponentou Chat Input, která přijímá hodnoticí požadavek obsahující jak skutečnou odpověď, tak referenční odpověď.

2. Sestavení promptu

Komponenta Šablona promptu dynamicky sestaví hodnoticí prompt tím, že:

• Vloží referenční odpověď do zástupného znaku {target_response}
• Vloží skutečnou odpověď do zástupného znaku {actual_response}
• Aplikuje kompletní hodnoticí kritéria

3. AI hodnocení

Generátor strukturovaného výstupu zpracuje prompt pomocí vybraného LLM a vygeneruje strukturovaný výstup obsahující:

• total_rating: Číselné skóre 1–4
• correctness: Binární klasifikace správně/špatně
• reasoning: Detailní vysvětlení hodnocení

4. Formátování výstupu

Komponenta Parse Data formátuje strukturovaný výstup do čitelné podoby a Chat Output prezentuje finální výsledky hodnocení.

Pokročilé hodnoticí možnosti

Systém LLM jako soudce přináší několik pokročilých funkcí, které jej činí mimořádně účinným pro hodnocení AI toků:

Nuanční porozumění

Na rozdíl od prostého porovnávání textů rozumí náš LLM soudce:

• Sémantické ekvivalenci: Rozpozná, když různé formulace nesou stejný význam
• Faktické přesnosti: Identifikuje rozpory nebo opomenutí detailů
• Úplnosti: Hodnotí, zda odpovědi obsahují všechny potřebné informace

Flexibilní bodování

Škála 4 bodů umožňuje jemné rozlišení hodnocení:

• Skóre 4: Perfektní sémantická shoda se zachováním všech faktů
• Skóre 3: Těsná shoda s drobnými rozdíly, přidané detaily jsou v pořádku
• Skóre 2: Stejné téma, ale výrazné změny nebo opomenutí detailů
• Skóre 1: Úplný rozpor nebo zásadní faktické chyby

Transparentní odůvodnění

Každé hodnocení obsahuje detailní odůvodnění, takže lze:

• Pochopit, proč bylo přiřazeno určité skóre
• Ladit výkonnost toků
• Zlepšovat návrh promptu na základě zpětné vazby z hodnocení

Komplexní reportovací funkce

CLI toolkit generuje detailní reporty, které poskytují akční poznatky o výkonnosti toků:

Analýza správnosti

• Binární klasifikace všech odpovědí na správné/špatné
• Procentuální přesnost napříč testovacími případy
• Identifikace nejčastějších chyb

Rozložení hodnocení

• Statistická analýza bodování (škála 1–4)
• Průměrné výkonnostní metriky
• Analýza rozptylu pro odhalení konzistence

Detailní logy odůvodnění

• Kompletní odůvodnění pro každé hodnocení
• Kategorizace častých problémů
• Doporučení pro vylepšení toků

Začínáme s FlowHunt CLI Toolkit

Připraveni začít hodnotit své AI workflow s profesionálními nástroji? Zde je postup:

Rychlá instalace

Jednořádková instalace (doporučeno) pro macOS a Linux:

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/yasha-dev1/flowhunt-toolkit/main/install.sh | bash

Tímto se automaticky:

• ✅ Nainstalují všechny závislosti
• ✅ Stáhne a nainstaluje FlowHunt Toolkit
• ✅ Přidá příkaz flowhunt do PATH
• ✅ Vše se nastaví automaticky

Manuální instalace:

# Naklonujte repozitář
git clone https://github.com/yasha-dev1/flowhunt-toolkit.git
cd flowhunt-toolkit

# Instalace přes pip
pip install -e .

Ověření instalace:

flowhunt --help
flowhunt --version

Rychlý start

1. Autentizace Nejprve se přihlaste ke svému FlowHunt API:

flowhunt auth

2. Výpis vašich toků

flowhunt flows list

3. Hodnocení toku Vytvořte CSV soubor s testovacími daty:

flow_input,expected_output
"What is 2+2?","4"
"What is the capital of France?","Paris"

Spusťte hodnocení s LLM jako soudcem:

flowhunt evaluate your-flow-id path/to/test-data.csv --judge-flow-id your-judge-flow-id

4. Dávkové spouštění toků

flowhunt batch-run your-flow-id input.csv --output-dir results/

Pokročilé hodnoticí funkce

Systém hodnocení poskytuje komplexní analýzu:

flowhunt evaluate FLOW_ID TEST_DATA.csv \
  --judge-flow-id JUDGE_FLOW_ID \
  --output-dir eval_results/ \
  --batch-size 10 \
  --verbose

Funkce zahrnují:

• 📊 Komplexní statistiky (průměr, medián, směrodatná odchylka, kvartily)
• 📈 Analýza rozdělení skóre
• 📋 Automatizovaný export výsledků do CSV
• 🎯 Výpočet úspěšnosti/neúspěšnosti
• 🔍 Sledování a reportování chyb

Integrace s platformou FlowHunt

CLI toolkit je plně integrován s platformou FlowHunt a umožňuje vám:

• Hodnotit toky sestavené ve vizuálním editoru FlowHunt
• Přistupovat k pokročilým LLM modelům pro hodnocení
• Používat vlastní soudcovské workflow pro automatizované hodnocení
• Exportovat výsledky pro další analýzu

Budoucnost hodnocení AI toků

Vydání našeho CLI toolkitu znamená víc než jen nový nástroj – představuje vizi budoucnosti vývoje AI, kde:

Kvalita je měřitelná: Pokročilé hodnoticí techniky umožňují kvantifikovat a porovnávat výkon AI.

Testování je automatizované: Komplexní testovací frameworky snižují ruční práci a zvyšují spolehlivost.

Transparentnost je standardem: Detailní odůvodnění a reporty zpřehledňují a usnadňují ladění AI chování.

Komunita pohání inovaci: Open-source nástroje umožňují společný rozvoj a sdílení poznatků.

Závazek k open source

Tím, že FlowHunt CLI Toolkit vydáváme jako open-source, potvrzujeme náš závazek k:

• Vývoji v komunitě: Umožňujeme vývojářům po celém světě přispívat a vylepšovat toolkit
• Transparentnosti: Otevíráme naše hodnoticí metodiky ke kontrole
• Dostupnosti: Poskytujeme nástroje na podnikové úrovni vývojářům bez ohledu na rozpočet
• Inovacím: Podporujeme společný rozvoj nových hodnoticích technik

Závěr

FlowHunt CLI Toolkit s LLM jako soudcem představuje významný pokrok ve schopnostech hodnotit AI workflow. Spojením sofistikované logiky hodnocení s komplexním reportováním a otevřenou dostupností dáváme vývojářům do rukou nástroj pro tvorbu lepších a spolehlivějších AI systémů.

Meta-přístup využití FlowHunt pro hodnocení toků vytvářených ve FlowHunt dokazuje vyspělost a flexibilitu naší platformy a zároveň přináší silný nástroj širší AI komunitě.

Ať už stavíte jednoduché chatboty nebo komplexní multi-agentní systémy, FlowHunt CLI Toolkit vám poskytne potřebnou infrastrukturu pro hodnocení kvality, spolehlivosti i kontinuálního zlepšování.

Připraveni pozvednout hodnocení svých AI workflow? Navštivte náš GitHub repozitář, začněte s FlowHunt CLI Toolkit ještě dnes a zažijte sílu LLM jako soudce na vlastní kůži.

Budoucnost vývoje AI je tady – a je open source.