Bộ công cụ FlowHunt CLI: Đánh giá luồng AI mã nguồn mở với LLM làm Giám khảo

Chúng tôi rất vui mừng thông báo phát hành Bộ công cụ FlowHunt CLI – công cụ dòng lệnh mã nguồn mở mới của chúng tôi được thiết kế để cách mạng hóa cách các nhà phát triển đánh giá và kiểm thử luồng AI. Bộ công cụ mạnh mẽ này mang các khả năng đánh giá luồng cấp doanh nghiệp đến cộng đồng mã nguồn mở, với tính năng báo cáo nâng cao và triển khai “LLM làm Giám khảo” độc đáo.

Giới thiệu Bộ công cụ FlowHunt CLI

Bộ công cụ FlowHunt CLI đánh dấu một bước tiến lớn trong kiểm thử và đánh giá quy trình AI. Hiện đã có mặt trên GitHub, bộ công cụ mã nguồn mở này cung cấp cho nhà phát triển các công cụ toàn diện cho:

• Đánh giá Luồng: Kiểm thử và đánh giá tự động các quy trình AI
• Báo cáo nâng cao: Phân tích chi tiết với phân tách kết quả đúng/sai
• LLM làm Giám khảo: Đánh giá bằng AI tiên tiến sử dụng chính nền tảng FlowHunt
• Chỉ số hiệu suất: Thông tin tổng quan về hành vi và độ chính xác của luồng

Bộ công cụ thể hiện cam kết của chúng tôi với sự minh bạch và phát triển cộng đồng, giúp kỹ thuật đánh giá AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận với nhà phát triển trên toàn thế giới.

Sức mạnh của LLM làm Giám khảo

Một trong những tính năng sáng tạo nhất của bộ công cụ CLI của chúng tôi là triển khai “LLM làm Giám khảo”. Phương pháp này sử dụng trí tuệ nhân tạo để đánh giá chất lượng và tính chính xác của phản hồi do AI tạo ra – về cơ bản là để AI đánh giá hiệu suất AI với khả năng lý luận tinh vi.

Cách chúng tôi xây dựng LLM làm Giám khảo với FlowHunt

Điểm khác biệt của chúng tôi là sử dụng chính FlowHunt để tạo luồng đánh giá. Cách tiếp cận meta này chứng minh sức mạnh và tính linh hoạt của nền tảng, đồng thời tạo ra hệ thống đánh giá vững chắc. Luồng LLM làm Giám khảo bao gồm một số thành phần kết nối với nhau:

1. Mẫu Prompt: Soạn prompt đánh giá với tiêu chí cụ thể
2. Bộ sinh đầu ra có cấu trúc: Xử lý đánh giá bằng LLM
3. Bộ phân tích dữ liệu: Định dạng đầu ra có cấu trúc cho báo cáo
4. Đầu ra Chat: Trình bày kết quả đánh giá cuối cùng

Prompt đánh giá

Trọng tâm của hệ thống LLM làm Giám khảo là một prompt được thiết kế kỹ lưỡng để đảm bảo tính nhất quán và đáng tin cậy. Đây là mẫu prompt cốt lõi mà chúng tôi sử dụng:

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}
===

Prompt này đảm bảo giám khảo LLM của chúng tôi cung cấp:

• Chấm điểm số (thang 1-4) cho phân tích định lượng
• Phân loại đúng/sai nhị phân để xác định qua/trượt rõ ràng
• Giải thích chi tiết để minh bạch và hỗ trợ gỡ lỗi

Kiến trúc luồng: Cách các thành phần phối hợp

Luồng LLM làm Giám khảo thể hiện thiết kế quy trình AI tiên tiến bằng trình dựng luồng trực quan của FlowHunt. Các thành phần phối hợp như sau:

1. Xử lý đầu vào

Luồng bắt đầu với thành phần Chat Input nhận yêu cầu đánh giá bao gồm phản hồi thực tế và đáp án tham chiếu.

2. Xây dựng Prompt

Thành phần Prompt Template xây dựng động prompt đánh giá bằng cách:

• Chèn đáp án tham chiếu vào vị trí {target_response}
• Chèn phản hồi thực tế vào vị trí {actual_response}
• Áp dụng tiêu chí đánh giá toàn diện

3. Đánh giá bằng AI

Structured Output Generator xử lý prompt bằng LLM đã chọn và tạo đầu ra có cấu trúc gồm:

• total_rating: Điểm số từ 1-4
• correctness: Phân loại đúng/sai nhị phân
• reasoning: Giải thích chi tiết cho đánh giá

4. Định dạng đầu ra

Thành phần Parse Data định dạng đầu ra có cấu trúc thành dạng dễ đọc, và Chat Output trình bày kết quả đánh giá cuối cùng.

Khả năng đánh giá nâng cao

Hệ thống LLM làm Giám khảo cung cấp nhiều khả năng nâng cao giúp đánh giá luồng AI hiệu quả:

Hiểu biết sâu sắc

Khác với so khớp chuỗi đơn giản, giám khảo LLM của chúng tôi hiểu:

• Tương đương ngữ nghĩa: Nhận ra các cách diễn đạt khác nhau cùng ý nghĩa
• Độ chính xác thực tế: Xác định mâu thuẫn hoặc thiếu sót về chi tiết
• Tính đầy đủ: Đánh giá câu trả lời có đủ thông tin cần thiết không

Chấm điểm linh hoạt

Thang điểm 4 mức cho phép đánh giá chi tiết:

• Điểm 4: Khớp ngữ nghĩa hoàn hảo, giữ nguyên tất cả thông tin
• Điểm 3: Gần đúng, sai lệch nhỏ, chi tiết bổ sung được chấp nhận
• Điểm 2: Cùng chủ đề nhưng thay đổi hoặc thiếu nhiều chi tiết
• Điểm 1: Mâu thuẫn hoàn toàn hoặc sai sót lớn

Lý do minh bạch

Mỗi đánh giá đều kèm giải thích chi tiết, cho phép:

• Hiểu lý do gán điểm số cụ thể
• Gỡ lỗi các vấn đề hiệu suất luồng
• Cải thiện kỹ thuật prompt dựa trên phản hồi đánh giá

Tính năng báo cáo toàn diện

Bộ công cụ CLI tạo ra các báo cáo chi tiết cung cấp thông tin thực tiễn về hiệu suất luồng:

Phân tích đúng/sai

• Phân loại nhị phân tất cả phản hồi là đúng hay sai
• Tính phần trăm chính xác trên các bộ kiểm thử
• Xác định các mẫu lỗi phổ biến

Phân phối điểm số

• Phân tích thống kê điểm số (thang 1-4)
• Các chỉ số hiệu suất trung bình
• Phân tích phương sai để phát hiện vấn đề nhất quán

Nhật ký lý do chi tiết

• Toàn bộ lý do cho từng đánh giá
• Phân loại các vấn đề phổ biến
• Khuyến nghị cải tiến luồng

Bắt đầu với Bộ công cụ FlowHunt CLI

Sẵn sàng đánh giá các luồng AI của bạn với công cụ chuyên nghiệp? Làm theo hướng dẫn sau:

Cài đặt nhanh

Cài đặt một dòng lệnh (Khuyến nghị) cho macOS và Linux:

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

Lệnh này sẽ tự động:

• ✅ Cài đặt tất cả phụ thuộc
• ✅ Tải về và cài đặt FlowHunt Toolkit
• ✅ Thêm lệnh flowhunt vào PATH
• ✅ Thiết lập mọi thứ tự động

Cài đặt thủ công:

# Sao chép kho lưu trữ
git clone https://github.com/yasha-dev1/flowhunt-toolkit.git
cd flowhunt-toolkit

# Cài đặt bằng pip
pip install -e .

Kiểm tra cài đặt:

flowhunt --help
flowhunt --version

Hướng dẫn khởi động nhanh

1. Xác thực Đầu tiên, xác thực với API FlowHunt của bạn:

flowhunt auth

2. Liệt kê các luồng của bạn

flowhunt flows list

3. Đánh giá một luồng Tạo file CSV với dữ liệu kiểm thử:

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

Chạy đánh giá với LLM làm Giám khảo:

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

4. Thực thi hàng loạt các luồng

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

Tính năng đánh giá nâng cao

Hệ thống đánh giá cung cấp phân tích toàn diện:

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

Tính năng bao gồm:

• 📊 Thống kê tổng hợp (mean, median, std, quartiles)
• 📈 Phân tích phân phối điểm số
• 📋 Xuất kết quả CSV tự động
• 🎯 Tính tỷ lệ qua/trượt
• 🔍 Theo dõi và báo cáo lỗi

Tích hợp với nền tảng FlowHunt

Bộ công cụ CLI tích hợp liền mạch với nền tảng FlowHunt, cho phép bạn:

• Đánh giá các luồng xây dựng trong trình dựng trực quan FlowHunt
• Truy cập các mô hình LLM nâng cao để đánh giá
• Sử dụng các luồng giám khảo sẵn có cho đánh giá tự động
• Xuất kết quả để phân tích thêm

Tương lai của đánh giá luồng AI

Phát hành bộ công cụ CLI của chúng tôi không chỉ là một công cụ mới – đó là tầm nhìn về tương lai phát triển AI nơi:

Chất lượng được đo lường: Kỹ thuật đánh giá tiên tiến giúp hiệu suất AI có thể định lượng và so sánh.

Kiểm thử được tự động hóa: Khung kiểm thử toàn diện giảm bớt thao tác thủ công, tăng độ tin cậy.

Minh bạch là tiêu chuẩn: Báo cáo lý do chi tiết giúp hành vi AI dễ hiểu và dễ gỡ lỗi.

Cộng đồng thúc đẩy đổi mới: Công cụ mã nguồn mở khuyến khích cải tiến hợp tác và chia sẻ tri thức.

Cam kết mã nguồn mở

Bằng việc mở mã nguồn Bộ công cụ FlowHunt CLI, chúng tôi thể hiện cam kết với:

• Phát triển cộng đồng: Cho phép nhà phát triển toàn cầu đóng góp và cải thiện bộ công cụ
• Minh bạch: Công khai và kiểm toán phương pháp đánh giá của chúng tôi
• Tiếp cận: Cung cấp công cụ cấp doanh nghiệp cho nhà phát triển không phân biệt ngân sách
• Đổi mới: Thúc đẩy phát triển hợp tác các kỹ thuật đánh giá mới

Kết luận

Bộ công cụ FlowHunt CLI với LLM làm Giám khảo đánh dấu một bước tiến lớn trong khả năng đánh giá luồng AI. Kết hợp logic đánh giá tinh vi, báo cáo toàn diện và tính mở mã nguồn, chúng tôi trao quyền cho nhà phát triển xây dựng hệ thống AI tốt hơn, tin cậy hơn.

Cách tiếp cận meta sử dụng FlowHunt để đánh giá chính các luồng FlowHunt minh chứng sự trưởng thành và linh hoạt của nền tảng, đồng thời cung cấp công cụ mạnh mẽ cho cộng đồng phát triển AI rộng lớn.

Dù bạn đang xây dựng chatbot đơn giản hay hệ thống đa tác nhân phức tạp, Bộ công cụ FlowHunt CLI cung cấp hạ tầng đánh giá cần thiết để đảm bảo chất lượng, độ tin cậy và cải tiến liên tục.

Sẵn sàng nâng tầm đánh giá luồng AI của bạn? Truy cập kho GitHub của chúng tôi để bắt đầu với Bộ công cụ FlowHunt CLI ngay hôm nay và trải nghiệm sức mạnh của LLM làm Giám khảo.

Tương lai phát triển AI đã đến – và nó là mã nguồn mở.