TruLens项目中使用Azure OpenAI时遇到的反馈函数实现问题解析

问题背景

在使用TruLens评估框架与Azure OpenAI服务集成时，开发者经常会遇到反馈函数无法正常工作的问题。特别是在尝试使用context_relevance_with_cot_reasons和groundedness_measure_with_cot_reasons这两个关键评估指标时，系统会抛出属性错误或选择器不存在的异常。

核心问题分析

1. 反馈函数缺失问题

最初的问题表现为AzureOpenAI类中缺少context_relevance_with_cot_reasons和groundedness_measure_with_cot_reasons方法。这是因为：

• 这些方法原本设计为OpenAI类的一部分
• AzureOpenAI虽然继承自OpenAI，但并未完全实现所有方法
• 文档与实际实现存在差异

2. 参数传递问题

当开发者尝试自定义实现这些方法时，会遇到参数传递错误：

• groundedness_measure_with_cot_reasons方法需要接收source和statement两个参数
• 但Feedback函数尝试传递了不匹配的参数组合
• 这导致类型错误和选择器不存在的警告

3. 提示模板缺失问题

更深层次的问题在于trulens_eval.feedback.prompts模块中缺少必要的提示模板：

• CONTEXT_RELEVANCE_SYSTEM等关键模板未定义
• 这导致自定义实现的方法无法找到所需的系统提示
• 最终引发属性错误

解决方案

1. 正确实现自定义反馈类

开发者需要创建一个继承自AzureOpenAI的自定义类，完整实现所有需要的反馈方法：

class Custom_AzureOpenAI(AzureOpenAI):
    def context_relevance_with_cot_reasons(self, question: str, context: str):
        # 自定义实现逻辑
        pass
    
    def groundedness_measure_with_cot_reasons(self, source: str, statement: str):
        # 自定义实现逻辑
        pass

2. 确保参数匹配

在定义Feedback函数时，必须确保参数传递正确：

f_groundedness = (
    Feedback(provider.groundedness_measure_with_cot_reasons, name="Groundedness")
    .on(context.collect())  # 对应source参数
    .on_output()           # 对应statement参数
)

3. 提供完整的提示模板

开发者需要自行定义或获取所有必需的提示模板：

CONTEXT_RELEVANCE_SYSTEM = """
在此定义您的系统提示...
"""

GROUNDEDNESS_SYSTEM = """
在此定义您的groundedness系统提示...
"""

最佳实践建议

1. 版本控制：确保使用TruLens 1.1.0或更高版本，许多相关问题已在后续版本中修复

2. 环境配置：正确设置所有必要的环境变量，包括Azure OpenAI的部署名称、API密钥等

3. 错误处理：实现完善的错误处理机制，捕获并记录反馈函数执行过程中的异常

4. 测试验证：在集成前单独测试每个反馈函数，确保其按预期工作

5. 监控日志：密切关注执行日志，及时发现并解决潜在问题

总结

TruLens与Azure OpenAI的集成虽然功能强大，但在实际使用中可能会遇到各种实现细节上的挑战。通过理解底层机制、正确实现自定义反馈类、确保参数匹配以及提供完整的提示模板，开发者可以成功构建稳定可靠的评估流程。随着TruLens项目的持续发展，这些问题有望在未来的版本中得到更完善的解决。