用Python装饰器轻松追踪你的LLM应用：只需3行代码！

LLM应用就像一个复杂的黑盒，出现问题时，排查起来往往让人头疼。幸运的是，现在有了像deepeval这样的工具，可以帮助我们深入追踪、观察和评估 LLM应用 中的每一个组件，而这一切，只需要区区3行代码！本文将介绍如何利用Python装饰器，特别是@observe装饰器，来为你的 LLM应用 赋能，摆脱“黑盒”困境，精准定位问题根源。

LLM应用的“黑盒”困境：问题定位的挑战

LLM应用，尤其是基于大型语言模型的应用，通常包含多个组件，例如信息检索器（retriever）、工具调用（tool call）和LLM本身。当 LLM应用 出现问题时，我们很难确定问题究竟出在哪个环节。这就像在黑暗中摸索，效率低下，令人沮丧。传统的调试方法，例如打印日志，虽然能提供一些线索，但往往信息量庞大，难以从中提取关键信息。更糟糕的是，某些错误可能以一种隐蔽的方式发生，例如生成的内容质量下降，而没有任何明显的异常提示。这就对开发者提出了更高的要求，需要一种更智能、更便捷的调试和追踪方法。

举个例子，假设你构建了一个基于RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的问答系统。用户提问后，系统首先通过检索器从知识库中找到相关文档，然后将文档和问题一起输入LLM，生成最终答案。如果用户发现答案不准确，问题可能出在以下任何一个环节：

检索器：检索器可能未能找到与问题相关的文档，或者检索到的文档质量不高。
LLM：即使提供了正确的文档，LLM也可能由于自身的限制，未能从中提取关键信息，生成准确的答案。
数据质量：知识库本身可能存在错误或过时的信息，导致检索结果不准确。

如果没有有效的追踪工具，你可能需要花费大量时间，手动检查每一个环节，才能找到问题所在。而有了deepeval和@observe装饰器，你就可以轻松地追踪每一个环节的执行情况，快速定位问题根源。

`deepeval`：让LLM应用告别“黑盒”

deepeval 是一个开源工具，旨在为 LLM应用 提供可观察性、追踪和评估能力。它允许开发者以极低的成本，深入了解 LLM应用 中每一个组件的运行状态。deepeval 的核心理念是“观测驱动开发”，通过对每一个组件的观测，开发者可以更好地理解应用的运行机制，发现潜在问题，并不断优化性能。

deepeval 提供了以下关键功能：

追踪 (Tracing)：记录每一个组件的输入、输出和执行时间，帮助开发者了解数据的流动路径和性能瓶颈。
观测 (Observability)：提供可视化的界面，展示每一个组件的运行状态，例如成功率、错误率和延迟。
评估 (Evaluation)：允许开发者定义自定义的评估指标，对每一个组件的输出进行自动评估，例如准确率、流畅性和一致性。

deepeval 的核心优势在于其易用性。开发者无需对现有代码进行大幅修改，只需通过简单的装饰器，就可以为每一个组件添加追踪和观测能力。

Python装饰器：优雅的追踪利器

Python装饰器是一种强大的语言特性，它允许我们在不修改函数代码的前提下，为其添加额外的功能。装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。

例如，我们可以使用装饰器来记录函数的执行时间：

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"函数 {func.__name__} 执行时间：{end_time - start_time:.4f} 秒")
        return result
    return wrapper

@timer
def my_function(n):
    time.sleep(n)
    return n * 2

result = my_function(2)
print(f"结果：{result}")

在这个例子中，timer 函数是一个装饰器，它接受一个函数 func 作为参数，并返回一个新的函数 wrapper。wrapper 函数在执行 func 之前和之后，分别记录时间戳，并计算函数的执行时间。@timer 语法糖将 timer 装饰器应用到 my_function 函数上，使得每次调用 my_function 时，都会自动记录其执行时间。

装饰器在 LLM应用 的追踪中发挥着关键作用。通过使用装饰器，我们可以轻松地为 LLM应用 中的每一个组件添加追踪和观测能力，而无需修改组件本身的代码。

使用`@observe`装饰器追踪你的LLM应用

deepeval 提供了一个名为 @observe 的装饰器，可以帮助开发者轻松地追踪 LLM应用 中的每一个组件。使用 @observe 装饰器非常简单，只需要将其添加到你想要追踪的函数或方法上即可。

from deepeval.decorators import observe

@observe
def retrieve_documents(query):
    # 你的检索逻辑
    documents = ["文档1", "文档2", "文档3"]
    return documents

@observe
def generate_answer(query, documents):
    # 你的生成逻辑
    answer = "根据文档，答案是..."
    return answer

在这个例子中，我们分别使用 @observe 装饰器装饰了 retrieve_documents 和 generate_answer 两个函数。这意味着，每次调用这两个函数时，deepeval 都会自动记录其输入、输出和执行时间，并将这些信息展示在可视化的界面上。

除了基本的追踪功能，@observe 装饰器还允许开发者附加自定义的评估指标到每一个组件上。例如，你可以定义一个评估指标来衡量检索器返回的文档的相关性，或者衡量LLM生成的答案的准确性。

from deepeval.metrics import RelevanceMetric, SummarizationMetric

@observe(metrics=[RelevanceMetric()])
def retrieve_documents(query):
    # 你的检索逻辑
    documents = ["文档1", "文档2", "文档3"]
    return documents

@observe(metrics=[SummarizationMetric()])
def generate_answer(query, documents):
    # 你的生成逻辑
    answer = "根据文档，答案是..."
    return answer

在这个例子中，我们分别使用 RelevanceMetric 和 SummarizationMetric 来评估 retrieve_documents 和 generate_answer 函数的输出。deepeval 会自动计算这些指标的值，并将结果展示在可视化的界面上。

通过使用 @observe 装饰器，你可以轻松地为你的 LLM应用 添加追踪、观测和评估能力，从而更好地理解应用的运行机制，发现潜在问题，并不断优化性能。正如原文所说，只需要 3 行代码，你就可以让你的 LLM应用 告别“黑盒”困境。

实际案例：优化RAG问答系统的检索器

假设你构建了一个基于RAG的问答系统，用户反馈答案不够准确。通过使用 deepeval 和 @observe 装饰器，你发现检索器返回的文档相关性较低。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

优化检索算法：尝试使用不同的检索算法，例如 BM25、TF-IDF 或向量相似度搜索。
调整检索参数：调整检索算法的参数，例如检索结果的数量或相似度阈值。
改进索引质量：检查知识库中的数据质量，确保数据准确、完整和一致。

你可以使用 deepeval 提供的评估指标，例如 RelevanceMetric，来衡量不同方法的效果。通过不断迭代和优化，你可以显著提高检索器的性能，从而提升整个问答系统的准确性。

例如，你尝试将检索算法从 TF-IDF 切换到向量相似度搜索，并使用 deepeval 提供的 RelevanceMetric 来评估两种算法的性能。经过测试，你发现向量相似度搜索的平均相关性得分比 TF-IDF 高出 20%。这表明向量相似度搜索更适合你的应用场景，能够提供更相关的文档，从而提升问答系统的准确性。

结尾：告别LLM应用“黑盒”，拥抱可观察性

LLM应用 的开发和调试是一个复杂的过程，但有了像 deepeval 这样的工具，我们可以更加自信地应对挑战。通过使用 Python 装饰器，特别是 @observe 装饰器，我们可以轻松地为 LLM应用 赋能，摆脱“黑盒”困境，精准定位问题根源。拥抱可观察性，让你的 LLM应用 更加健壮、高效和可靠！现在就去尝试 deepeval，开启你的 LLM应用 追踪之旅吧！

相信通过上述介绍，您已经了解了如何使用 Python 装饰器和 deepeval 来追踪您的 LLM应用。希望本文能够帮助您更好地理解和优化您的 LLM应用，构建更加智能、高效的应用。

用Python装饰器轻松追踪你的LLM应用：只需3行代码！