Para o LM Studio, este fluxo automatizado permite testar múltiplos modelos de linguagem local, coletando e analisando métricas de desempenho, como contagem de palavras, contagem de frases e pontuação de legibilidade. Com 21 nós, ele integra ferramentas como Google Sheets para registrar resultados, facilitando a comparação de respostas e a otimização de configurações de modelo. Ideal para aprimorar a clareza e a concisão das respostas geradas, garantindo que atendam a padrões de legibilidade específicos.
Este fluxo de trabalho é ideal para:
- Desenvolvedores que desejam integrar modelos de linguagem em suas aplicações.
- Pesquisadores que precisam analisar e comparar a eficácia de diferentes modelos de LLM.
- Empresas que buscam automatizar processos de análise de texto e feedback.
- Educadores que desejam avaliar a legibilidade e a clareza de respostas geradas por IA em contextos de aprendizado.
- Analistas de Dados que precisam de insights sobre a performance de modelos de linguagem em relação a métricas específicas.
Este fluxo de trabalho resolve o problema de análise e comparação de respostas geradas por modelos de linguagem. Ele permite:
- Obter uma lista atualizada de modelos LLM disponíveis para teste.
- Capturar e analisar o tempo de resposta e a eficiência das respostas geradas.
- Registrar métricas como contagem de palavras, contagem de frases e pontuação de legibilidade, facilitando a avaliação da qualidade das respostas.
- Salvar resultados em uma planilha do Google, permitindo fácil acesso e análise posterior.
O fluxo de trabalho é composto por várias etapas:
1. Receber mensagem de chat: O fluxo é acionado quando uma mensagem é recebida.
2. Obter modelos: Faz uma solicitação para recuperar a lista de modelos LLM disponíveis.
3. Atualizar configurações do LLM: Permite ajustar parâmetros como temperatura e penalidade de presença para personalizar as respostas.
4. Analisar resposta do LLM: A resposta gerada é analisada para métricas como contagem de palavras, contagem de frases e pontuação de legibilidade.
5. Salvar resultados: Os resultados da análise são salvos em uma planilha do Google para registro e análise futura.
Os usuários podem personalizar este fluxo de trabalho da seguinte maneira:
- Modificar a URL do servidor: Atualize o 'Base URL' para o endereço IP do seu servidor LM Studio.
- Ajustar parâmetros do modelo: Altere os valores de temperatura, topP e penalidade de presença para atender às suas necessidades específicas.
- Editar prompts do sistema: Ajuste o prompt do sistema para guiar as respostas dos modelos conforme necessário.
- Alterar a planilha do Google: Atualize os campos e a estrutura da planilha para atender aos requisitos de coleta de dados específicos que você deseja acompanhar.