1. 培训总体介绍

LangChain框架Evaluations使用培训是一套全面的学习资源，旨在帮助开发者掌握如何评估和优化基于LangChain框架构建的AI应用程序，特别是RAG（检索增强生成）系统。本培训涵盖了从基础评估方法到高级评估技术的完整知识体系，包括多种评估工具、平台和方法论。

培训内容主要围绕以下几个核心方面展开：

• 数据集生成与管理：学习如何创建高质量的评估数据集
• 评估指标与方法：掌握多种评估技术和指标
• 专业评估平台：熟悉LangSmith、RAGAS、LangFuse等评估工具
• 实际应用案例：通过实践案例理解评估技术的应用

通过本培训，开发者将能够系统性地评估AI应用的性能，识别潜在问题，并进行针对性优化，从而提升应用质量和用户体验。

2. 培训材料介绍

基础评估技术

701-GenerateSyntheticTestDataset.html

简介：本材料介绍如何使用RAGAS框架生成RAG系统的合成测试数据集。内容涵盖案例目标、技术栈（Python、LangChain、RAGAS等）、环境配置及实现步骤，帮助开发者创建高质量的评估数据集，为后续系统评估奠定基础。

702-Evaluation-using-RAGAS.html

简介：详细讲解如何使用RAGAS评估RAG系统的性能。内容包括评估指标（如忠实度、答案相关性、上下文精确度等）、数据集准备和结果解读，帮助开发者全面了解RAG系统的表现。

703-HF-Upload.html

简介：提供Hugging Face数据集上传的完整教程。内容包括CSV格式转换为Dataset格式、API令牌配置和上传流程，帮助开发者将评估数据集共享到Hugging Face平台。

LangSmith评估平台

704-LangSmith-Dataset.html

简介：介绍如何使用LangSmith创建RAG评估数据集。内容包括案例目标、技术栈（Python 3.11.11、LangSmith、LangChain等）、环境配置和实现步骤，展示LangSmith平台在数据集管理方面的强大功能。

705-LangSmith-LLM-as-Judge.html

简介：深入讲解LLM-as-Judge评估方法的原理与应用。内容包括评估原理、技术栈（Python 3.11.9、LangSmith等）和评估器使用，展示如何利用大型语言模型作为评估器来评估AI系统输出。

706-LangSmith-Embedding-Distance-Evaluation.html

简介：介绍基于嵌入距离的评估方法。内容包括评估原理、技术栈和多种嵌入模型与距离度量的应用，帮助开发者理解如何通过向量空间中的距离来评估文本相似度和质量。

707-LangSmith-Custom-LLM-Evaluation.html

简介：展示如何使用LangSmith创建自定义LLM评估器来评估RAG系统性能。内容包括案例目标、技术栈（LangSmith、LangChain、OpenAI等）和实现步骤，帮助开发者根据特定需求定制评估标准。

708-LangSmith-Heuristic-Evaluation.html

简介：讲解启发式评估方法，涵盖ROUGE、BLEU等传统NLP指标在RAG系统评估中的应用。内容帮助开发者理解如何使用基于规则的评估方法来快速评估文本质量。

709-CompareEvaluation.html

简介：展示模型比较评估方法，包括使用LangSmith比较不同LLM模型在RAG系统中的表现及回测方法。内容帮助开发者选择最适合其应用场景的模型。

710-LangSmith-Summary-Evaluation.html

简介：介绍使用LangSmith摘要评估器评估RAG系统性能的方法。内容包括案例目标、技术栈（LangChain、LangSmith、OpenAI API、Ollama等）和实验级别评估指标计算，帮助开发者评估摘要质量。

711-Groundedness-Evaluation.html

简介：讲解基础性评估方法，涵盖Upstage API和自定义检查器的使用。内容帮助开发者评估AI生成内容的真实性和可靠性，减少幻觉现象。

712-LangSmith-Pairwise-Evaluation.html

简介：介绍成对评估技术，包括模型比较方法和LangSmith集成流程。内容帮助开发者通过直接比较两种模型输出来评估相对性能。

713-LangSmith-Repeat-Evaluation.html

简介：展示如何使用LangSmith进行重复评估，以评估RAG系统的稳定性和一致性。内容包括多次运行相同实验的方法，帮助开发者了解系统在不同运行中的表现差异。

714-LangSmith-Online-Evaluation.html

简介：介绍LangSmith的在线评估功能，包括实时评估RAG系统性能、幻觉检测和上下文召回评估。内容帮助开发者在生产环境中持续监控系统性能。

LangFuse评估平台

715-LangFuse-Online-Evaluation.html

简介：展示如何使用LangFuse平台对LangGraph应用程序进行观察和跟踪。内容包括LangFuse的跟踪、日志记录和评估功能，帮助开发者实现LLM应用程序的全面可观察性。

3. 培训总结

LangChain框架Evaluations使用培训提供了一套全面、系统的评估知识体系，涵盖了从基础评估技术到高级评估平台的完整内容。通过本培训，开发者能够：

1. 掌握评估基础：理解RAG系统评估的基本概念、指标和方法，学会使用RAGAS等工具进行基础评估。
2. 熟练使用专业平台：掌握LangSmith和LangFuse等专业评估平台的使用，包括数据集管理、在线评估、自定义评估器创建等高级功能。
3. 应用多种评估技术：学习LLM-as-Judge、嵌入距离评估、启发式评估、成对评估等多种评估技术，能够根据不同场景选择合适的评估方法。
4. 实现持续优化：通过重复评估和在线评估，实现AI应用的持续监控和优化，确保系统在生产环境中的稳定性和可靠性。
5. 提升开发效率：通过系统化的评估流程，快速识别和解决AI应用中的问题，提高开发效率和产品质量。

本培训不仅提供了理论知识，还包含了大量实践案例和代码示例，帮助开发者将所学知识直接应用于实际项目中。通过掌握这些评估技术，开发者能够构建更加可靠、高效和用户友好的AI应用程序，推动AI技术的实际应用和价值实现。