FlowHunt CLI Toolkit: Open Source Flow-evaluering med LLM som Dommer

Vi er glade for at kunne annoncere lanceringen af FlowHunt CLI Toolkit – vores nye open source kommandolinjeværktøj, der er designet til at revolutionere, hvordan udviklere evaluerer og tester AI-flows. Dette kraftfulde toolkit bringer enterprise-grade flow-evalueringsmuligheder til open source-fællesskabet, komplet med avanceret rapportering og vores innovative “LLM som Dommer”-implementering.

Introduktion til FlowHunt CLI Toolkit

FlowHunt CLI Toolkit repræsenterer et markant skridt fremad inden for test og evaluering af AI-arbejdsgange. Værktøjet er nu tilgængeligt på GitHub, og dette open source-toolkit giver udviklere omfattende værktøjer til:

• Flow-evaluering: Automatiseret test og evaluering af AI-arbejdsgange
• Avanceret rapportering: Detaljeret analyse med korrekt/ukorrekt resultatopdeling
• LLM som Dommer: Sofistikeret AI-drevet evaluering via vores egen FlowHunt-platform
• Performance-målinger: Omfattende indsigt i flow-adfærd og nøjagtighed

Værktøjet er et udtryk for vores engagement i gennemsigtighed og fællesskabsdrevet udvikling, og gør avancerede AI-evalueringsmetoder tilgængelige for udviklere verden over.

Styrken ved LLM som Dommer

En af de mest innovative funktioner i vores CLI-toolkit er implementeringen af “LLM som Dommer”. Denne tilgang bruger kunstig intelligens til at evaluere kvaliteten og korrektheden af AI-genererede svar – altså lader vi AI vurdere AI’s præstation med sofistikerede begrundelsesmuligheder.

Sådan byggede vi LLM som Dommer med FlowHunt

Det unikke ved vores implementering er, at vi brugte FlowHunt selv til at skabe evaluerings-flowet. Denne meta-tilgang demonstrerer platformens styrke og fleksibilitet, samtidig med at den leverer et robust evalueringssystem. LLM som Dommer-flowet består af flere sammenhængende komponenter:

1. Prompt-skabelon: Udarbejder evalueringsprompten med specifikke kriterier
2. Struktur-outputgenerator: Behandler evalueringen med en LLM
3. Dataparsing: Formaterer det strukturerede output til rapportering
4. Chat-output: Præsenterer de endelige evalueringsresultater

Evalueringsprompten

Kernen i vores LLM som Dommer-system er en omhyggeligt udformet prompt, der sikrer ensartede og pålidelige evalueringer. Her er den centrale prompt-skabelon, vi bruger:

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}
===

Denne prompt sikrer, at vores LLM-dommer leverer:

• Numerisk scoring (1-4 skala) til kvantitativ analyse
• Binær korrekthedsklassificering for tydelige bestået/ikke-bestået-metrikker
• Detaljeret begrundelse for gennemsigtighed og fejlfinding

Flow-arkitektur: Sådan spiller det hele sammen

Vores LLM som Dommer-flow demonstrerer sofistikeret AI-arbejdsgangsdesign gennem FlowHunts visuelle flow-builder. Sådan arbejder komponenterne sammen:

1. Inputbehandling

Flowet starter med en Chat Input-komponent, der modtager evalueringsanmodningen med både faktiske og reference-svar.

2. Promptkonstruktion

Prompt-skabelonen bygger dynamisk evalueringsprompten ved at:

• Indsætte referencesvaret i {target_response}-pladsen
• Indsætte det faktiske svar i {actual_response}-pladsen
• Anvende de omfattende evalueringskriterier

3. AI-evaluering

Struktur-outputgeneratoren behandler prompten med en valgt LLM og genererer struktureret output med:

• total_rating: Numerisk score fra 1-4
• correctness: Binær korrekt/ukorrekt-klassificering
• reasoning: Detaljeret forklaring på evalueringen

4. Outputformatering

Parse Data-komponenten formaterer det strukturerede output til et læsbart format, og Chat Output-komponenten præsenterer de endelige evalueringsresultater.

Avancerede evalueringsmuligheder

LLM som Dommer-systemet tilbyder en række avancerede muligheder, der gør det særligt effektivt til AI flow-evaluering:

Nuanceret forståelse

I modsætning til simpel strengsammenligning forstår vores LLM-dommer:

• Semantisk ækvivalens: Anerkender når forskellig formulering formidler samme betydning
• Faktuel nøjagtighed: Identificerer modsigelser eller udeladelser i detaljer
• Fuldstændighed: Evaluerer om svarene indeholder al nødvendig information

Fleksibel scoring

Den 4-punktsskala giver granulær evaluering:

• Score 4: Perfekt semantisk match med alle fakta bevaret
• Score 3: Næsten match med mindre uoverensstemmelser, men ekstra detaljer accepteres
• Score 2: Samme emne, men væsentlige ændringer eller udeladelser i detaljerne
• Score 1: Fuldstændig modsigelse eller store faktuelle fejl

Gennemsigtig begrundelse

Hver evaluering indeholder detaljeret begrundelse, hvilket gør det muligt at:

• Forstå hvorfor specifikke scores er givet
• Fejlsøge flow-præstationsproblemer
• Forbedre prompt-engineering baseret på evalueringsfeedback

Omfattende rapporteringsfunktioner

CLI-toolkit’et genererer detaljerede rapporter, der giver konkrete indsigter i flow-præstation:

Korrekthedsanalyse

• Binær klassificering af alle svar som korrekte eller ukorrekte
• Procentvis nøjagtighed på tværs af testcases
• Identifikation af typiske fejlmønstre

Score-fordeling

• Statistisk analyse af bedømmelsesscorer (1-4-skala)
• Gennemsnitlige performance-målinger
• Variansanalyse for at identificere konsistensproblemer

Detaljerede begrundelseslogs

• Fuldstændig begrundelse for hver evaluering
• Kategorisering af typiske problemer
• Anbefalinger til flowforbedringer

Kom godt i gang med FlowHunt CLI Toolkit

Klar til at evaluere dine AI-flows med professionelle værktøjer? Sådan kommer du i gang:

Hurtig installation

One-line installation (anbefalet) til macOS og Linux:

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

Dette vil automatisk:

• ✅ Installere alle afhængigheder
• ✅ Downloade og installere FlowHunt Toolkit
• ✅ Tilføje flowhunt-kommandoen til din PATH
• ✅ Sætte det hele op automatisk

Manuel installation:

# Klon repository
git clone https://github.com/yasha-dev1/flowhunt-toolkit.git
cd flowhunt-toolkit

# Installer med pip
pip install -e .

Verificér installationen:

flowhunt --help
flowhunt --version

Kom hurtigt i gang

1. Autentificering
Først skal du autentificere med din FlowHunt API:

flowhunt auth

2. List dine flows

flowhunt flows list

3. Evaluer et flow Opret en CSV-fil med dine testdata:

flow_input,expected_output
"Hvad er 2+2?","4"
"Hvad er hovedstaden i Frankrig?","Paris"

Kør evaluering med LLM som Dommer:

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

4. Batchkør flows

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

Avancerede evalueringsfunktioner

Evalueringssystemet giver omfattende analyse:

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

Funktioner inkluderer:

• 📊 Omfattende statistik (mean, median, std, kvartiler)
• 📈 Score-fordelingsanalyse
• 📋 Automatisk CSV-resultateksport
• 🎯 Beregning af bestået/ikke-bestået-rate
• 🔍 Fejlsporing og rapportering

Integration med FlowHunt-platformen

CLI-toolkit’et integrerer problemfrit med FlowHunt-platformen, så du kan:

• Evaluere flows bygget i FlowHunts visuelle editor
• Få adgang til avancerede LLM-modeller til evaluering
• Bruge dine eksisterende dommer-flows til automatisk evaluering
• Eksportere resultater til yderligere analyse

Fremtiden for AI flow-evaluering

Lanceringen af vores CLI-toolkit er mere end blot et nyt værktøj – det er en vision for fremtidens AI-udvikling, hvor:

Kvalitet kan måles: Avancerede evalueringsmetoder gør AI-ydelse målbar og sammenlignelig.

Test er automatiseret: Omfattende testframeworks reducerer manuelt arbejde og øger pålideligheden.

Gennemsigtighed er standard: Detaljeret begrundelse og rapportering gør AI-adfærd forståelig og let at fejlfinde.

Fællesskabet driver innovation: Open source-værktøjer muliggør samarbejdende forbedring og vidensdeling.

Open source-engagement

Ved at open source FlowHunt CLI Toolkit viser vi vores engagement i:

• Fællesskabsudvikling: Gøre det muligt for udviklere globalt at bidrage til og forbedre værktøjet
• Gennemsigtighed: Gøre vores evalueringsmetoder åbne og auditerbare
• Tilgængelighed: Give enterprise-grade værktøjer til udviklere uanset budget
• Innovation: Fremme samarbejdende udvikling af nye evalueringsmetoder

Konklusion

FlowHunt CLI Toolkit med LLM som Dommer markerer en betydelig fremgang inden for AI flow-evalueringsmuligheder. Ved at kombinere avanceret evalueringslogik med omfattende rapportering og open source-tilgængelighed, giver vi udviklere mulighed for at bygge bedre og mere pålidelige AI-systemer.

Meta-tilgangen med at bruge FlowHunt til at evaluere FlowHunt-flows demonstrerer modenheden og fleksibiliteten i vores platform, samtidig med at det leverer et stærkt værktøj til det bredere AI-udviklingsfællesskab.

Uanset om du bygger simple chatbots eller komplekse multi-agent-systemer, leverer FlowHunt CLI Toolkit den evalueringsinfrastruktur, du har brug for, så du sikrer kvalitet, pålidelighed og kontinuerlig forbedring.

Klar til at løfte din AI flow-evaluering? Besøg vores GitHub-repository for at komme i gang med FlowHunt CLI Toolkit i dag, og oplev styrken ved LLM som Dommer selv.

Fremtiden for AI-udvikling er her – og den er open source.