如何评估该应用有多好呢？

[ClayGminx]

如题，有什么评估方案可推荐吗？

[dosubot[bot]]

🤖

嗨，@ClayGminx！很高兴再次看到你。希望你最近一切都好！

为了评估Langchain-Chatchat应用的效果，你可以采用以下几种方案：

1. 用户反馈：通过/chat/feedback接口，用户可以对llm模型的对话进行评分。这是一种直接的评估方式，可以收集用户对于聊天质量的直接反馈。具体来说，这个接口接受三个参数：message_id（聊天记录ID），score（用户评分，满分100，越大表示评价越高）和reason（用户评分理由，比如不符合事实等）。如果反馈成功保存到数据库，接口会返回200的响应码和"已反馈聊天记录 {message_id}"的消息。如果出现错误，接口会返回500的响应码和包含错误详情的消息。你可以参考这里的代码。

2. 对话质量：通过/chat/chat和/chat/search_engine_chat接口，可以分别与llm模型和搜索引擎进行对话。你可以设计一些测试用例，通过比较模型和搜索引擎的回答，评估模型的对话质量。

3. 知识库的使用：通过/chat/knowledge_base_chat接口，可以与知识库进行对话。你可以设计一些测试用例，通过比较模型和知识库的回答，评估模型对知识库的利用效果。

4. 模型的切换：通过/llm_model/change接口，可以切换不同的LLM模型。你可以设计一些测试用例，通过比较不同模型的回答，评估不同模型的效果。

以上就是一些可能的评估方案，具体的评估方法可能需要根据你的具体需求进行设计和调整。你可以参考这里的代码来了解更多关于这些接口的信息。

Sources

• server/api.py
• server/chat/feedback.py

---

This response is meant to be useful and save you time. It is not meant to be a precise solution, but rather a starting point for your own research.

Help me be more useful! Please leave a 👍 if this is helpful and 👎 if it is irrelevant.

If you want to continue the conversation, start your reply with @dosu-bot.

[zRzRzRzRzRzRzR]

暂时没有对应的benchmark