Azure SDK for Python 中评估器版本问题的分析与解决方案

问题背景

在使用Azure SDK for Python进行AI模型评估时，开发者可能会遇到评估器无法正确处理输入数据的问题。具体表现为某些评估指标（如Groundedness、Relevance等）无法完成计算，而相似度指标(Similarity)却能正常工作。

问题现象

当开发者使用SDK提供的评估器ID（如GroundednessEvaluator.id）时，系统会返回错误提示"Only text conversation inputs are supported"。然而，同样的数据文件在使用UI界面进行评估时却能正常工作。这表明问题并非出在数据格式本身，而是与评估器的版本选择有关。

根本原因

经过分析，我们发现问题的根源在于：

1. SDK中内置的评估器ID指向的可能是较旧的模型版本
2. 这些旧版本评估器对输入数据的解析方式与新版本存在差异
3. 评估器接口在迭代过程中可能发生了不兼容的变更

解决方案

开发者可以通过显式指定评估器的最新版本来解决此问题。以下是各评估器推荐使用的版本号：

• 相似度评估器(Similarity)：版本4
• 基础性评估器(Groundedness)：版本6
• 相关性评估器(Relevance)：版本6
• 暴力内容评估器(Violence)：版本4
• 专业基础性评估器(GroundednessPro)：版本2

实现示例

evaluators={
    "Similarity": EvaluatorConfiguration(
        id="azureml://registries/azureml/models/Similarity-Evaluator/versions/4",
        init_params={"model_config": model_config}
    ),
    "Groundedness": EvaluatorConfiguration(
        id="azureml://registries/azureml/models/Groundedness-Evaluator/versions/6",
        init_params={"model_config": model_config}
    ),
    # 其他评估器配置...
}

注意事项

1. 建议定期检查评估器是否有新版本发布
2. 不同版本的评估器可能在评分标准上存在细微差异
3. 生产环境中建议固定使用特定版本以确保结果一致性
4. 评估器版本更新可能会引入新的功能或改进评估算法

最佳实践

对于生产环境，我们建议：

1. 建立评估器版本管理机制
2. 在升级评估器版本时进行充分的回归测试
3. 记录每次评估使用的评估器版本信息
4. 考虑构建评估结果的历史对比分析工具

总结

Azure SDK for Python的评估器功能为AI模型评估提供了便利，但开发者需要注意评估器版本的选择。通过显式指定最新版本的评估器，可以避免因版本不匹配导致的数据解析问题。未来，随着SDK的持续更新，这一问题有望得到根本解决。在此之前，采用本文推荐的解决方案可以确保评估工作的顺利进行。