FlowHunt CLI Toolkit: Open Source Flow Evaluatie met LLM als Rechter

We zijn verheugd om de release aan te kondigen van de FlowHunt CLI Toolkit – onze nieuwe open-source command-line tool die is ontworpen om de manier waarop ontwikkelaars AI-flows evalueren en testen te vernieuwen. Deze krachtige toolkit brengt enterprise-grade flow evaluatie naar de open-source community, compleet met geavanceerde rapportages en onze innovatieve “LLM als Rechter” implementatie.

Introductie van de FlowHunt CLI Toolkit

De FlowHunt CLI Toolkit betekent een grote stap vooruit in het testen en evalueren van AI-workflows. Nu beschikbaar op GitHub, biedt deze open-source toolkit ontwikkelaars uitgebreide tools voor:

• Flow Evaluatie: Geautomatiseerd testen en evalueren van AI-workflows
• Geavanceerde Rapportage: Gedetailleerde analyse met uitsplitsing van correcte/onjuiste resultaten
• LLM als Rechter: Geavanceerde AI-gestuurde evaluatie via ons eigen FlowHunt-platform
• Prestatiestatistieken: Inzicht in flow-gedrag en nauwkeurigheid

De toolkit onderstreept onze toewijding aan transparantie en community-gedreven ontwikkeling, zodat geavanceerde AI-evaluatietechnieken toegankelijk zijn voor ontwikkelaars wereldwijd.

De Kracht van LLM als Rechter

Een van de meest innovatieve functies van onze CLI toolkit is de implementatie van “LLM als Rechter”. Deze aanpak gebruikt kunstmatige intelligentie om de kwaliteit en juistheid van AI-gegenereerde antwoorden te beoordelen – feitelijk AI die AI-prestaties beoordeelt met geavanceerde redeneercapaciteiten.

Hoe we LLM als Rechter bouwden met FlowHunt

Wat onze implementatie uniek maakt, is dat we FlowHunt zelf gebruikten om de evaluatie-flow te creëren. Deze meta-aanpak toont de kracht en flexibiliteit van ons platform, terwijl het een robuust evaluatiesysteem biedt. De LLM als Rechter-flow bestaat uit verschillende onderling verbonden componenten:

1. Prompt-template: Stelt de evaluatieprompt samen met specifieke criteria
2. Gestructureerde Output Generator: Verwerkt de evaluatie via een LLM
3. Data Parser: Formatteert de gestructureerde output voor rapportage
4. Chat Output: Presenteert de uiteindelijke evaluatieresultaten

De Evaluatieprompt

Centraal in ons LLM als Rechter-systeem staat een zorgvuldig opgestelde prompt die zorgt voor consistente en betrouwbare evaluaties. Hier is de kernprompt die we gebruiken:

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}
===

Deze prompt zorgt ervoor dat onze LLM-rechter het volgende levert:

• Numerieke score (1-4 schaal) voor kwantitatieve analyse
• Binaire correctheid voor duidelijke pass/fail-metrics
• Gedetailleerde onderbouwing voor transparantie en debuggen

Flow Architectuur: Hoe Alles Samenwerkt

Onze LLM als Rechter-flow toont geavanceerde AI-workflowontwerp met behulp van FlowHunt’s visuele flowbuilder. Zo werken de onderdelen samen:

1. Inputverwerking

De flow start met een Chat Input component die het evaluatieverzoek ontvangt met zowel het werkelijke antwoord als het referentieantwoord.

2. Prompt-constructie

De Prompt-template component bouwt dynamisch de evaluatieprompt door:

• Het referentieantwoord in de {target_response} placeholder te plaatsen
• Het werkelijke antwoord in de {actual_response} placeholder te plaatsen
• De uitgebreide evaluatiecriteria toe te passen

3. AI Evaluatie

De Gestructureerde Output Generator verwerkt de prompt met een geselecteerde LLM en genereert gestructureerde output die bevat:

• total_rating: Numerieke score van 1-4
• correctness: Binaire correct/onjuist classificatie
• reasoning: Gedetailleerde uitleg van de evaluatie

4. Output Formatting

De Parse Data component formatteert de gestructureerde output naar een leesbaar formaat, en de Chat Output component presenteert de uiteindelijke evaluatieresultaten.

Geavanceerde Evaluatiecapaciteiten

Het LLM als Rechter-systeem biedt diverse geavanceerde mogelijkheden die het bijzonder effectief maken voor AI flow evaluatie:

Genuanceerd Inzicht

In tegenstelling tot eenvoudige stringvergelijking begrijpt onze LLM-rechter:

• Semantische gelijkwaardigheid: Herkennen wanneer verschillende formuleringen dezelfde betekenis hebben
• Feitelijke juistheid: Contradicties of weglatingen in details identificeren
• Volledigheid: Beoordelen of antwoorden alle benodigde informatie bevatten

Flexibele Beoordeling

De 4-puntsschaal biedt een verfijnde evaluatie:

• Score 4: Perfecte semantische match met alle feiten behouden
• Score 3: Dichtbij, met kleine verschillen; extra details toegestaan
• Score 2: Zelfde onderwerp, maar belangrijke details gewijzigd of weggelaten
• Score 1: Volledige tegenspraak of grote feitelijke fouten

Transparante Onderbouwing

Elke evaluatie bevat een gedetailleerde redenatie, waardoor je:

• Begrijpt waarom bepaalde scores zijn toegekend
• Flow-prestatieproblemen kunt debuggen
• Prompt-engineering kunt verbeteren op basis van evaluatiefeedback

Uitgebreide Rapportagefuncties

De CLI toolkit genereert gedetailleerde rapportages die bruikbare inzichten bieden in de flow-prestaties:

Correctheidsanalyse

• Binaire classificatie van alle antwoorden als correct of onjuist
• Percentage nauwkeurigheid over testcases
• Identificatie van veelvoorkomende faalpatronen

Scoreverdeling

• Statistische analyse van scores (1-4 schaal)
• Gemiddelde prestatiestatistieken
• Variantieberekeningen om consistentieproblemen te identificeren

Gedetailleerde Redeneringslogs

• Volledige onderbouwing bij elke evaluatie
• Categorieën van veelvoorkomende issues
• Aanbevelingen voor flowverbeteringen

Aan de Slag met de FlowHunt CLI Toolkit

Klaar om je AI-flows te evalueren met professionele tools? Zo ga je van start:

Snelle Installatie

One-Line installatie (Aanbevolen) voor macOS en Linux:

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

Dit zal automatisch:

• ✅ Alle afhankelijkheden installeren
• ✅ FlowHunt Toolkit downloaden en installeren
• ✅ Het flowhunt commando aan je PATH toevoegen
• ✅ Alles automatisch instellen

Handmatige installatie:

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

# Installeer met pip
pip install -e .

Installatie verifiëren:

flowhunt --help
flowhunt --version

Snelstartgids

1. Authenticatie
Authenticeer eerst met je FlowHunt API:

flowhunt auth

2. Lijst je flows op

flowhunt flows list

3. Evalueer een flow Maak een CSV-bestand aan met je testdata:

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

Voer evaluatie uit met LLM als Rechter:

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

4. Batch-uitvoering van flows

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

Geavanceerde Evaluatiefuncties

Het evaluatiesysteem biedt uitgebreide analyse:

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

Functies zijn onder andere:

• 📊 Uitgebreide statistieken (gemiddelde, mediaan, std, kwartielen)
• 📈 Analyse van scoreverdeling
• 📋 Automatische CSV-resultaat export
• 🎯 Pass/fail-ratio berekening
• 🔍 Foutopsporing en rapportage

Integratie met FlowHunt Platform

De CLI toolkit integreert naadloos met het FlowHunt-platform, zodat je:

• Flows gebouwd in de FlowHunt visuele editor kunt evalueren
• Toegang krijgt tot geavanceerde LLM-modellen voor evaluatie
• Je bestaande rechter-flows kunt gebruiken voor automatische evaluatie
• Resultaten kunt exporteren voor verdere analyse

De Toekomst van AI Flow Evaluatie

De uitgave van onze CLI toolkit is meer dan alleen een nieuw hulpmiddel – het is een visie voor de toekomst van AI-ontwikkeling, waarin:

Kwaliteit Meetbaar Is: Geavanceerde evaluatietechnieken maken AI-prestaties kwantificeerbaar en vergelijkbaar.

Testen Geautomatiseerd Is: Uitgebreide testframeworks verminderen handmatig werk en vergroten betrouwbaarheid.

Transparantie de Standaard Is: Gedetailleerde redenaties en rapportages maken AI-gedrag begrijpelijk en debugbaar.

De Community Innovatie Aanstuurt: Open-source tools maken gezamenlijke verbetering en kennisdeling mogelijk.

Open Source Toewijding

Door de FlowHunt CLI Toolkit open source te maken, tonen we onze toewijding aan:

• Community Ontwikkeling: Ontwikkelaars wereldwijd in staat stellen bij te dragen en de toolkit te verbeteren
• Transparantie: Onze evaluatiemethodieken open en controleerbaar maken
• Toegankelijkheid: Enterprise-grade tools bieden aan ontwikkelaars, ongeacht hun budget
• Innovatie: Samen ontwikkelen van nieuwe evaluatietechnieken stimuleren

Conclusie

De FlowHunt CLI Toolkit met LLM als Rechter betekent een grote stap vooruit in AI flow evaluatie. Door geavanceerde evaluatielogica te combineren met uitgebreide rapportages en open-source toegankelijkheid, stellen we ontwikkelaars in staat om betere, betrouwbaardere AI-systemen te bouwen.

De meta-aanpak om FlowHunt te gebruiken om FlowHunt-flows te evalueren, toont de volwassenheid en flexibiliteit van ons platform, terwijl het een krachtig hulpmiddel biedt voor de bredere AI-ontwikkelgemeenschap.

Of je nu eenvoudige chatbots bouwt of complexe multi-agent systemen, de FlowHunt CLI Toolkit biedt de evaluatie-infrastructuur die je nodig hebt voor kwaliteit, betrouwbaarheid en voortdurende verbetering.

Klaar om je AI flow evaluatie naar een hoger niveau te tillen? Bezoek onze GitHub repository om vandaag nog aan de slag te gaan met de FlowHunt CLI Toolkit en ervaar zelf de kracht van LLM als Rechter.

De toekomst van AI-ontwikkeling is hier – en het is open source.