FlowHunt CLI Toolkit: Otwarte narzędzie do oceny przepływów z LLM jako Sędzią

Z radością ogłaszamy wydanie FlowHunt CLI Toolkit – naszego nowego otwartoźródłowego narzędzia wiersza poleceń, które rewolucjonizuje sposób, w jaki deweloperzy oceniają i testują przepływy AI. Ten potężny toolkit wnosi możliwości oceny przepływów na poziomie korporacyjnym do społeczności open source, oferując zaawansowane raportowanie oraz innowacyjną implementację „LLM jako Sędziego”.

Przedstawiamy FlowHunt CLI Toolkit

FlowHunt CLI Toolkit to duży krok naprzód w testowaniu i ocenie workflow AI. Dostępny już teraz na GitHubie, otwarty zestaw narzędzi zapewnia deweloperom kompleksowe możliwości:

• Ocena przepływów: Automatyczne testowanie i ocena workflow AI
• Zaawansowane raportowanie: Szczegółowa analiza z podziałem wyników poprawnych i niepoprawnych
• LLM jako Sędzia: Zaawansowana ocena oparta o AI wykorzystująca naszą platformę FlowHunt
• Metryki wydajności: Kompleksowe wglądy w zachowanie i dokładność przepływów

Toolkit odzwierciedla nasze zaangażowanie w transparentność i rozwój oparty na społeczności, udostępniając zaawansowane techniki oceny AI deweloperom na całym świecie.

Moc LLM jako Sędziego

Jedną z najbardziej innowacyjnych funkcji naszego toolkitu CLI jest implementacja „LLM jako Sędziego”. Podejście to wykorzystuje sztuczną inteligencję do oceny jakości i poprawności odpowiedzi generowanych przez AI – innymi słowy, AI ocenia AI z wykorzystaniem zaawansowanych zdolności rozumowania.

Jak zbudowaliśmy LLM jako Sędziego z FlowHunt

Nasza implementacja wyróżnia się tym, że do stworzenia przepływu oceniającego wykorzystaliśmy sam FlowHunt. To meta-podejście pokazuje siłę i elastyczność naszej platformy oraz zapewnia solidny system oceny. Przepływ LLM jako Sędzia składa się z kilku współpracujących komponentów:

1. Szablon promptu: Tworzy prompt oceniający z określonymi kryteriami
2. Generator wyjścia strukturalnego: Przetwarza ocenę za pomocą LLM
3. Parser danych: Formatuje strukturalne wyjście do raportowania
4. Wyjście czatu: Prezentuje końcowe wyniki oceny

Prompt oceniający

Sercem naszego systemu LLM jako Sędzia jest starannie przygotowany prompt zapewniający spójne i wiarygodne oceny. Oto podstawowy szablon promptu, którego używamy:

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}
===

Ten prompt sprawia, że nasz sędzia LLM zapewnia:

• Punktację liczbową (skala 1-4) do analizy ilościowej
• Binarną klasyfikację poprawności dla jednoznacznych wyników
• Szczegółowe uzasadnienie dla transparentności i debugowania

Architektura przepływu: jak to wszystko działa razem

Przepływ LLM jako Sędzia pokazuje zaawansowaną konstrukcję workflow AI z wykorzystaniem wizualnego kreatora FlowHunt. Oto, jak współpracują komponenty:

1. Przetwarzanie wejścia

Przepływ zaczyna się od komponentu Chat Input, który otrzymuje żądanie oceny zawierające zarówno rzeczywistą odpowiedź, jak i odpowiedź referencyjną.

2. Budowa promptu

Komponent Prompt Template dynamicznie tworzy prompt oceniający poprzez:

• Wstawienie odpowiedzi referencyjnej w miejsce {target_response}
• Wstawienie rzeczywistej odpowiedzi w {actual_response}
• Zastosowanie pełnych kryteriów oceny

3. Ocena AI

Structured Output Generator przetwarza prompt wybranym LLM i generuje strukturalne wyjście zawierające:

• total_rating: Wynik liczbowy od 1 do 4
• correctness: Binarna klasyfikacja poprawności/niepoprawności
• reasoning: Szczegółowe wyjaśnienie oceny

4. Formatowanie wyjścia

Komponent Parse Data formatuje strukturalne dane do czytelnej postaci, a Chat Output prezentuje końcowe wyniki oceny.

Zaawansowane możliwości oceny

System LLM jako Sędzia oferuje szereg zaawansowanych możliwości, dzięki czemu jest szczególnie skuteczny w ocenie przepływów AI:

Zniuansowane rozumienie

W przeciwieństwie do prostego dopasowania tekstu, nasz sędzia LLM rozumie:

• Równoważność semantyczną: Rozpoznaje, gdy różne sformułowania przekazują tę samą treść
• Poprawność faktów: Wykrywa sprzeczności lub pominięcia szczegółów
• Kompletność: Ocenia, czy odpowiedzi zawierają wszystkie potrzebne informacje

Elastyczna punktacja

Skala ocen 4-punktowa zapewnia szczegółową ewaluację:

• Ocena 4: Idealne dopasowanie semantyczne, wszystkie fakty zachowane
• Ocena 3: Bliskie dopasowanie z drobnymi rozbieżnościami, dopuszczalne dodatkowe szczegóły
• Ocena 2: Ten sam temat, lecz istotne zmiany lub pominięcia szczegółów
• Ocena 1: Całkowita sprzeczność lub poważne błędy merytoryczne

Transparentne uzasadnienia

Każda ocena zawiera szczegółowe uzasadnienie, co pozwala:

• Zrozumieć, dlaczego przyznano określone oceny
• Debugować problemy z wydajnością przepływów
• Ulepszać prompty na podstawie feedbacku z oceny

Rozbudowane możliwości raportowania

Toolkit CLI generuje szczegółowe raporty, które dostarczają praktycznych wniosków dotyczących wydajności przepływów:

Analiza poprawności

• Binarna klasyfikacja wszystkich odpowiedzi jako poprawne lub niepoprawne
• Procentowa dokładność w przypadkach testowych
• Identyfikacja typowych wzorców błędów

Rozkład ocen

• Analiza statystyczna wyników (skala 1-4)
• Średnie metryki wydajności
• Analiza wariancji w celu wykrycia problemów ze spójnością

Szczegółowe logi uzasadnień

• Pełne uzasadnienia dla każdej oceny
• Kategoryzacja najczęstszych problemów
• Rekomendacje usprawnień przepływów

Pierwsze kroki z FlowHunt CLI Toolkit

Chcesz zacząć oceniać swoje przepływy AI profesjonalnymi narzędziami? Oto jak wystartować:

Szybka instalacja

Jednolinijkowa instalacja (zalecana) dla macOS i Linux:

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

Automatycznie zostanie:

• ✅ Zainstalowane wszystkie zależności
• ✅ Pobrany i zainstalowany FlowHunt Toolkit
• ✅ Dodana komenda flowhunt do PATH
• ✅ Wszystko skonfigurowane automatycznie

Instalacja manualna:

# Sklonuj repozytorium
git clone https://github.com/yasha-dev1/flowhunt-toolkit.git
cd flowhunt-toolkit

# Instalacja przez pip
pip install -e .

Weryfikacja instalacji:

flowhunt --help
flowhunt --version

Szybki start

1. Uwierzytelnienie Najpierw zaloguj się do swojego FlowHunt API:

flowhunt auth

2. Lista przepływów

flowhunt flows list

3. Oceń przepływ Przygotuj plik CSV z danymi testowymi:

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

Uruchom ocenę z LLM jako Sędzią:

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

4. Wykonanie wsadowe przepływów

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

Zaawansowane funkcje oceny

System oceny zapewnia kompleksową analizę:

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

Funkcje obejmują:

• 📊 Kompleksowe statystyki (średnia, mediana, odchylenie std, kwartyle)
• 📈 Analiza rozkładu punktacji
• 📋 Automatyczny eksport wyników CSV
• 🎯 Obliczanie wskaźnika zdawalności
• 🔍 Śledzenie i raportowanie błędów

Integracja z platformą FlowHunt

Toolkit CLI bezproblemowo integruje się z platformą FlowHunt, umożliwiając:

• Ocenę przepływów zbudowanych w edytorze wizualnym FlowHunt
• Dostęp do zaawansowanych modeli LLM do oceny
• Użycie własnych przepływów sędziowskich do automatycznej oceny
• Eksport wyników do dalszej analizy

Przyszłość oceny przepływów AI

Wydanie naszego toolkitu CLI to coś więcej niż nowe narzędzie – to wizja przyszłości rozwoju AI, gdzie:

Jakość jest mierzalna: Zaawansowane techniki oceny sprawiają, że wydajność AI można ilościowo porównywać.

Testowanie jest zautomatyzowane: Kompleksowe frameworki testowe ograniczają ręczną pracę i zwiększają niezawodność.

Transparentność to standard: Szczegółowe uzasadnienia i raportowanie sprawiają, że zachowanie AI jest zrozumiałe i możliwe do debugowania.

Społeczność napędza innowacje: Narzędzia open source umożliwiają wspólne ulepszanie i dzielenie się wiedzą.

Otwartoźródłowe zobowiązanie

Udostępniając FlowHunt CLI Toolkit jako open source, pokazujemy nasze zaangażowanie w:

• Rozwój społecznościowy: Umożliwianie deweloperom na całym świecie współtworzenia i ulepszania toolkitu
• Transparentność: Ujawnianie i udostępnianie naszych metod oceny
• Dostępność: Zapewnianie narzędzi klasy enterprise niezależnie od budżetu
• Innowacyjność: Wspieranie współtworzenia nowych technik oceny

Podsumowanie

FlowHunt CLI Toolkit z LLM jako Sędzią to znaczący postęp w możliwościach oceny przepływów AI. Łącząc zaawansowaną logikę oceny z kompleksowym raportowaniem i otwartoźródłową dostępnością, umożliwiamy deweloperom budowanie lepszych i bardziej niezawodnych systemów AI.

Meta-podejście, w którym FlowHunt ocenia przepływy FlowHunt, pokazuje dojrzałość i elastyczność naszej platformy, stanowiąc jednocześnie potężne narzędzie dla całej społeczności rozwoju AI.

Niezależnie od tego, czy tworzysz proste chatboty, czy złożone systemy multi-agentowe, FlowHunt CLI Toolkit dostarcza infrastrukturę oceny niezbędną do zapewnienia jakości, niezawodności i ciągłego rozwoju.

Chcesz podnieść poziom oceny swoich przepływów AI? Odwiedź nasze repozytorium na GitHubie, aby rozpocząć pracę z FlowHunt CLI Toolkit już dziś i samodzielnie doświadczyć mocy LLM jako Sędziego.

Przyszłość rozwoju AI zaczyna się tu – i jest otwarta.