FlowHunt CLI Araç Seti: LLM Hakemli Açık Kaynak Akış Değerlendirme

FlowHunt CLI Araç Seti’nin – geliştiricilerin yapay zeka akışlarını değerlendirme ve test etme biçimini dönüştürmek için tasarlanmış yeni açık kaynak komut satırı aracımızın – yayınlandığını duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Bu güçlü araç seti, ileri düzey raporlama ve yenilikçi “LLM Hakemi” uygulamamız ile birlikte kurumsal seviyede akış değerlendirme yeteneklerini açık kaynak topluluğuna getiriyor.

FlowHunt CLI Araç Seti ile Tanışın

FlowHunt CLI Araç Seti, yapay zeka iş akışı testleri ve değerlendirmelerinde önemli bir adımı temsil ediyor. Şu anda GitHub üzerinden erişilebilen bu açık kaynak araç seti, geliştiricilere kapsamlı araçlar sunuyor:

• Akış Değerlendirmesi: Yapay zeka iş akışlarında otomatik test ve değerlendirme
• Gelişmiş Raporlama: Doğru/yanlış sonuç dökümü ile ayrıntılı analiz
• LLM Hakemi: Kendi FlowHunt platformumuz ile AI destekli gelişmiş değerlendirme
• Performans Metrikleri: Akış davranışı ve doğruluğu üzerine kapsamlı içgörüler

Araç seti, şeffaflık ve topluluk odaklı geliştirme taahhüdümüzü yansıtıyor ve gelişmiş yapay zeka değerlendirme tekniklerini dünya genelindeki geliştiriciler için erişilebilir kılıyor.

LLM Hakeminin Gücü

CLI araç setimizin en yenilikçi özelliklerinden biri “LLM Hakemi” uygulamasıdır. Bu yaklaşım, yapay zekanın oluşturduğu yanıtların kalitesini ve doğruluğunu değerlendirmek için yapay zekadan yararlanır – yani AI’nın performansını yine AI’nın gelişmiş muhakeme yetenekleriyle yargılaması sağlanır.

FlowHunt ile LLM Hakemi Nasıl Kurduk?

Bizi farklı kılan yönümüz, değerlendirme akışını oluşturmak için bizzat FlowHunt’ı kullanmış olmamızdır. Bu meta-yaklaşım, platformumuzun gücünü ve esnekliğini gösterirken aynı zamanda sağlam bir değerlendirme sistemi sunar. LLM Hakemi akışı, birkaç birbiriyle bağlantılı bileşenden oluşur:

1. İstem Şablonu: Değerlendirme istemini belirli kriterlerle oluşturur
2. Yapılandırılmış Çıktı Üretici: Değerlendirmeyi bir LLM ile işler
3. Veri Ayrıştırıcı: Yapılandırılmış çıktıyı raporlama için biçimlendirir
4. Sohbet Çıktısı: Nihai değerlendirme sonuçlarını sunar

Değerlendirme İstemi

LLM Hakemi sistemimizin merkezinde, tutarlı ve güvenilir değerlendirmeler sağlayan özenle hazırlanmış bir istem yer alır. İşte kullandığımız temel istem şablonu:

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}
===

Bu istem sayesinde LLM hakemimiz:

• Sayısal puanlama (1-4 ölçeği) ile nicel analiz
• İkili doğruluk sınıflandırması ile net geçme/kalma ölçütü
• Ayrıntılı gerekçelendirme ile şeffaflık ve hata ayıklama sağlar

Akış Mimarisi: Bileşenler Nasıl Birlikte Çalışıyor?

LLM Hakemi akışımız, FlowHunt’ın görsel akış oluşturucusu kullanılarak gelişmiş yapay zeka iş akışı tasarımını gösteriyor. Bileşenlerin birlikte nasıl çalıştığı aşağıda açıklanmıştır:

1. Girdi İşleme

Akış, hem gerçek yanıtı hem de referans cevabı içeren değerlendirme isteğini alan bir Sohbet Girdisi bileşeniyle başlar.

2. İstem Oluşturma

İstem Şablonu bileşeni değerlendirme istemini dinamik olarak oluşturur:

• Referans cevabı {target_response} yerine yerleştirir
• Gerçek yanıtı {actual_response} yerine yerleştirir
• Kapsamlı değerlendirme kriterlerini uygular

3. AI Değerlendirmesi

Yapılandırılmış Çıktı Üretici, istemi seçili bir LLM ile işler ve yapılandırılmış çıktıyı üretir:

• total_rating: 1-4 arasında sayısal puan
• correctness: Doğru/yanlış ikili sınıflandırma
• reasoning: Değerlendirmenin ayrıntılı açıklaması

4. Çıktı Biçimlendirme

Veri Ayrıştırıcı bileşeni yapılandırılmış çıktıyı okunabilir formata dönüştürür ve Sohbet Çıktısı bileşeni nihai değerlendirme sonuçlarını sunar.

Gelişmiş Değerlendirme Yetkinlikleri

LLM Hakemi sistemi, yapay zeka akış değerlendirmelerinde onu özellikle etkili kılan çeşitli gelişmiş yetenekler sunar:

Nüanslı Anlayış

Basit dize eşleştirmeden farklı olarak LLM hakemimiz şunları anlar:

• Anlamsal eşdeğerlik: Farklı ifadelerin aynı anlamı taşıyıp taşımadığını fark eder
• Gerçeklere uygunluk: Çelişkileri veya atlanan ayrıntıları tespit eder
• Tamlık: Yanıtlarda gerekli tüm bilgilerin olup olmadığını değerlendirir

Esnek Puanlama

4 puanlık değerlendirme ölçeği ayrıntılı analiz sunar:

• Puan 4: Tüm gerçeklerin korunduğu mükemmel anlamsal eşleşme
• Puan 3: Küçük farklılıklarla yakın eşleşme, ek ayrıntılar kabul edilebilir
• Puan 2: Aynı konu fakat önemli ayrıntı değişiklikleri veya eksiklikler
• Puan 1: Tam çelişki veya büyük gerçek hataları

Şeffaf Gerekçelendirme

Her değerlendirme ayrıntılı gerekçelendirme içerir, böylece:

• Belirli puanların neden verildiğini anlayabilirsiniz
• Akış performansı sorunlarını ayıklayabilirsiniz
• Değerlendirme geri bildirimleriyle istem mühendisliğini iyileştirebilirsiniz

Kapsamlı Raporlama Özellikleri

CLI araç seti, akış performansı ile ilgili uygulanabilir içgörüler sağlayan ayrıntılı raporlar üretir:

Doğruluk Analizi

• Tüm yanıtların doğru veya yanlış olarak ikili sınıflandırılması
• Test vakaları genelinde yüzde doğruluk
• Yaygın hata kalıplarının belirlenmesi

Puan Dağılımı

• Puanların (1-4 ölçeği) istatistiksel analizi
• Ortalama performans metrikleri
• Tutarlılık sorunlarını belirlemek için varyans analizi

Ayrıntılı Gerekçelendirme Kayıtları

• Her değerlendirme için tam gerekçelendirme
• Yaygın sorunların kategorize edilmesi
• Akış iyileştirmeleri için öneriler

FlowHunt CLI Araç Seti ile Başlarken

Yapay zeka akışlarınızı profesyonel seviyede değerlendirmeye hazır mısınız? İşte başlama adımları:

Hızlı Kurulum

Tek Satırlık Kurulum (Önerilen) macOS ve Linux için:

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

Bu adım aşağıdakileri otomatik olarak yapar:

• ✅ Tüm bağımlılıkları kurar
• ✅ FlowHunt Araç Setini indirip kurar
• ✅ flowhunt komutunu PATH’inize ekler
• ✅ Her şeyi otomatik olarak ayarlar

Manuel Kurulum:

# Depoyu klonlayın
git clone https://github.com/yasha-dev1/flowhunt-toolkit.git
cd flowhunt-toolkit

# pip ile kurulum
pip install -e .

Kurulumu Doğrulayın:

flowhunt --help
flowhunt --version

Hızlı Başlangıç Rehberi

1. Kimlik Doğrulama Önce FlowHunt API’niz ile kimlik doğrulaması yapın:

flowhunt auth

2. Akışlarınızı Listeleyin

flowhunt flows list

3. Bir Akışı Değerlendirin Test verilerinizle bir CSV dosyası oluşturun:

flow_input,expected_output
"2+2 kaçtır?","4"
"Fransa'nın başkenti nedir?","Paris"

LLM Hakemi ile değerlendirme çalıştırın:

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

4. Akışları Toplu Çalıştırma

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

Gelişmiş Değerlendirme Özellikleri

Değerlendirme sistemi kapsamlı analizler sunar:

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

Özellikler arasında şunlar bulunur:

• 📊 Kapsamlı istatistikler (ortalama, medyan, standart sapma, çeyrekler)
• 📈 Puan dağılımı analizi
• 📋 Otomatik CSV sonuç dışa aktarımı
• 🎯 Geçme/kalma oranı hesaplama
• 🔍 Hata izleme ve raporlama

FlowHunt Platformu ile Entegrasyon

CLI araç seti, FlowHunt platformu ile sorunsuz entegre olur ve size şunları sağlar:

• FlowHunt görsel editöründe oluşturulan akışları değerlendirme
• Değerlendirme için gelişmiş LLM modellerine erişim
• Var olan hakem akışlarınızı otomatik değerlendirmede kullanma
• Sonuçları daha fazla analiz için dışa aktarma

Yapay Zeka Akış Değerlendirmesinin Geleceği

CLI araç setimizin yayınlanması yalnızca yeni bir araçtan fazlasını temsil ediyor – bu, yapay zeka geliştirmede bir vizyon:

Kalite Ölçülebilir: Gelişmiş değerlendirme teknikleriyle yapay zeka performansı nicelenebilir ve karşılaştırılabilir.

Testler Otomatikleşiyor: Kapsamlı test çerçeveleri manuel çabayı azaltır ve güvenilirliği artırır.

Şeffaflık Standart: Ayrıntılı gerekçelendirme ve raporlama ile yapay zeka davranışı anlaşılır ve hata ayıklanabilir olur.

Topluluk Yeniliği Yönlendirir: Açık kaynak araçlar işbirliğine dayalı gelişime ve bilgi paylaşımına olanak tanır.

Açık Kaynak Taahhüdü

FlowHunt CLI Araç Setini açık kaynak yaparak şunlara bağlılığımızı gösteriyoruz:

• Topluluk Gelişimi: Geliştiricilerin dünya çapında katkı sağlayıp araç setini geliştirmesine olanak tanıma
• Şeffaflık: Değerlendirme metodolojilerimizi açık ve denetlenebilir kılma
• Erişilebilirlik: Bütçeden bağımsız olarak geliştiricilere kurumsal düzeyde araçlar sağlama
• Yenilik: Yeni değerlendirme tekniklerinin işbirliğine dayalı geliştirilmesini teşvik etme

Sonuç

LLM Hakemi ile FlowHunt CLI Araç Seti, yapay zeka akış değerlendirme yetkinliklerinde önemli bir ilerlemeye işaret ediyor. Gelişmiş değerlendirme mantığını kapsamlı raporlama ve açık kaynak erişilebilirliği ile birleştirerek, geliştiricilere daha iyi, daha güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturma gücü veriyoruz.

FlowHunt’ı FlowHunt akışlarını değerlendirmek için kullanmak, platformumuzun olgunluğunu ve esnekliğini gösterirken, daha geniş yapay zeka geliştirme topluluğu için güçlü bir araç sunar.

İster basit sohbet robotları, ister karmaşık çoklu ajan sistemleri geliştiriyor olun, FlowHunt CLI Araç Seti kalite, güvenilirlik ve sürekli iyileştirme için ihtiyacınız olan değerlendirme altyapısını sağlar.

Yapay zeka akış değerlendirmesini bir üst seviyeye taşımaya hazır mısınız? GitHub depomuzu ziyaret ederek FlowHunt CLI Araç Seti ile bugün başlayın ve LLM Hakemi’nin gücünü bizzat deneyimleyin.

Yapay zeka geliştirmenin geleceği burada – ve açık kaynak.