YiVal开发者指南：如何扩展自定义评估器和生成器

YiVal开发者指南如何扩展自定义评估器和生成器【免费下载链接】YiValYour Automatic Prompt Engineering Assistant for GenAI Applications项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yi/YiValYiVal作为Your Automatic Prompt Engineering Assistant for GenAI Applications提供了灵活的扩展机制允许开发者根据具体需求自定义评估器和生成器。本文将详细介绍如何扩展这两种核心组件帮助你快速上手YiVal的插件开发。YiVal架构概览评估器与生成器的核心地位YiVal的实验流程遵循数据生成→组合创建→结果分析→评估→选择→增强的完整闭环。在这个流程中评估器Evaluator和生成器Variation Generator扮演着关键角色评估器负责量化实验结果的质量生成器则负责创建多样化的输入组合。图1YiVal架构流程图展示了评估器和生成器在实验流程中的位置扩展自定义评估器从基础到实践评估器基类解析所有评估器都继承自BaseEvaluator抽象类位于src/yival/evaluators/base_evaluator.py。该类定义了三个核心方法evaluate()评估单个实验结果aevaluate()异步评估接口evaluate_comparison()比较多个实验结果自定义评估器实现步骤创建评估器类继承BaseEvaluator并实现evaluate()方法定义配置类继承BaseEvaluatorConfig注册评估器使用BaseEvaluator.register装饰器from yival.evaluators.base_evaluator import BaseEvaluator from yival.schemas.evaluator_config import BaseEvaluatorConfig, EvaluatorOutput class CustomAccuracyEvaluator(BaseEvaluator): default_config BaseEvaluatorConfig(namecustom_accuracy) def evaluate(self, experiment_result): # 实现自定义准确率计算逻辑 prediction experiment_result.output expected experiment_result.expected_output accuracy 1.0 if prediction expected else 0.0 return EvaluatorOutput( namecustom_accuracy, valueaccuracy, scoreaccuracy )评估器应用示例自定义评估器可用于各种场景如代码质量评估、创意评分等。下图展示了使用不同评估器对实验结果进行分析的界面图2YiVal实验结果分析界面展示了多种评估指标的可视化效果开发自定义生成器创建多样化输入生成器基类详解生成器的基类BaseVariationGenerator位于src/yival/variation_generators/base_variation_generator.py核心方法是generate_variations()生成迭代器产生WrapperVariation对象列表自定义生成器开发流程创建生成器类继承BaseVariationGenerator实现generate_variations()方法返回WrapperVariation迭代器注册生成器使用register_variation_generator()方法from yival.variation_generators.base_variation_generator import BaseVariationGenerator from yival.schemas.varation_generator_configs import BaseVariationGeneratorConfig from yival.schemas.experiment_config import WrapperVariation class RandomPromptGenerator(BaseVariationGenerator): def generate_variations(self): prompts [ Write a story about a dragon, Explain quantum physics in simple terms, Create a marketing slogan for eco-friendly products ] for prompt in prompts: yield [WrapperVariation( valueprompt, variation_typeprompt )]生成器应用场景自定义生成器可用于创建特定领域的提示词、参数组合等。下图展示了使用不同生成器创建的动物故事实验结果图3使用自定义生成器创建的动物故事实验结果展示了多样化的输出效果配置与使用自定义组件配置文件设置创建自定义评估器和生成器后需要在配置文件中指定使用experiment: evaluators: - name: custom_accuracy config: threshold: 0.8 variation_generators: - name: random_prompt config: num_variations: 10注册与发现机制YiVal使用注册表模式管理所有组件确保系统能够自动发现和加载自定义实现。注册逻辑位于基类的register和register_variation_generator方法中。最佳实践与常见问题评估器开发建议保持评估逻辑无状态便于并行执行提供清晰的评分标准和解释实现异步评估方法以提高性能生成器开发建议控制生成空间大小避免组合爆炸确保生成的变体具有多样性和代表性考虑使用种子机制保证可复现性调试与测试利用YiVal提供的测试框架进行组件测试git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/yi/YiVal cd YiVal pytest tests/evaluators/ pytest tests/variation_generators/总结通过扩展自定义评估器和生成器开发者可以将YiVal适配到各种特定场景从代码生成评估到创意内容生成。遵循本文介绍的方法你可以快速开发自己的插件丰富YiVal的功能生态。如需了解更多细节请参考官方文档docs/architecture.md 和 docs/custom_classes/evaluators.md。【免费下载链接】YiValYour Automatic Prompt Engineering Assistant for GenAI Applications项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yi/YiVal创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考