Evidently AI

Evidently AI的概述

Evidently AI是一个开源的机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）可观测性框架，专为数据科学家和机器学习工程师设计。它提供了一个全面的工具集，用于评估、测试和监控从实验阶段到生产环境的AI驱动系统和数据管道。

Evidently AI的主要功能

Evidently AI的主要功能可以归纳为以下几个方面：

1. 评估功能：

数据质量检查：可以对表格、文本数据和嵌入进行全面的质量分析，识别缺失值、异常值和数据分布的变化。
模型性能评估：提供详细的性能指标，如准确率、召回率、F1分数等，支持分类和回归任务，以及从分类到检索增强生成（RAG）等预测和生成系统。

2. 测试功能：

测试套件：提供丰富的测试套件，用于执行结构化数据和机器学习模型的质量检查。用户可以根据参考数据集手动设置条件，或让Evidently自动生成条件，返回明确的通过或失败结果。
数据漂移检测：通过对比不同时间点的数据，Evidently能够检测和报告数据漂移情况，帮助用户理解随时间变化的数据稳定性。

3. 监控功能：

实时监控：支持实时监控，用户可以自行托管机器学习监控仪表板，以随时间变化可视化指标和测试结果。
自动化监控：允许用户定期检查数据和模型性能，自动化生成报告，这对于生产环境中的持续监控至关重要。

Evidently AI的特点

Evidently AI的特点主要体现在以下几个方面：

1. 模块化设计：Evidently采用了模块化的设计，包括报告、测试套件和监控仪表板等组件，用户可以根据需要灵活选择和使用。
2. 丰富的内置指标：提供超过100个内置指标，涵盖从数据漂移检测到LLM评判等多个方面，满足用户多样化的需求。
3. 灵活的自定义能力：提供Python接口，允许用户创建自定义指标和测试，以适应特定的应用场景。
4. 支持多种数据类型：适用于表格、文本数据和嵌入，支持广泛的AI应用场景。
5. 离线评估和实时监控：支持离线评估和实时监控，满足用户在不同阶段的需求。
6. 开放式架构：具有开放的架构设计，便于数据导出和与现有工具集成，提升工作效率。

Evidently AI的适用人群

Evidently AI的目标受众是数据科学家、ML工程师和AI产品经理。它适合他们因为提供了从开发到生产的AI质量工具包，帮助他们系统地检查、测试和监控AI产品，确保模型的稳定性和数据的质量。

Evidently AI使用常见问题及解决方案

在使用Evidently AI时，新手可能会遇到一些常见问题。以下是一些常见问题及解决方案：

1. 安装问题：

确保系统上安装了Python 3.7或更高版本，以及pip包管理器。
在终端或命令行中运行`pip install evidently`命令来安装Evidently。
安装完成后，可以通过`python -c”import evidently; print(evidently.__version__)”`命令验证是否安装成功。

2. 生成报告问题：

导入Evidently的相关模块，如`from evidently.report import Report`和`from evidently.metric_preset import DataDriftPreset`。
准备两个数据集：基准数据集（reference dataset）和当前数据集（current dataset）。
使用`Report`类和预设的指标（如`DataDriftPreset`）创建报告，并运行报告以生成HTML格式的输出。

3. 依赖版本冲突：

Evidently依赖于一些常见的Python库，如Pandas、NumPy等。确保这些库的版本与Evidently兼容。
如果遇到依赖冲突，可以尝试更新相关库的版本，如使用`pip install –upgrade pandas numpy`命令。

4. 功能使用问题：

如果对Evidently的某个功能不太了解或不知道如何使用，建议查阅官方文档或GitHub Issues页面，以获取更详细的指导和解决方案。

通过以上步骤和解决方案，新手可以更好地理解和使用Evidently AI项目，解决常见的问题。