DeepEval：CI/CD 中 RAG 單元測試的自動化框架

隨著機器學習和自動化流程在軟件開發中的重要性日益凸顯，RAGOps（Resource-Aware Git Operations）成為了橋接資源生成與持續整合/持續部署（CI/CD）的新興趨勢。這一趨勢主要是因為 RAG 透過資源感知的方式來提高軟件開發和部署的效率，而 CI/CD 則提供了一個自動化的流程來持續集成和部署軟件。當這兩者結合時，便能夠創造出一個更加高效、更具彈性的開發環境。

RAGOps 介紹

RAGOps 是一種將 RAG（Resource-Aware Git）概念與現代軟件開發實踐結合的策略，特別是與 CI/CD 流程相結合。RAG 關注於利用 Git 的分佈式特性來優化資源使用和分配，從而提高開發和運維的效率。當 RAG 與 CI/CD 結合時，它們共同形成了 RAGOps，一種旨在透過自動化測試、集成和部署來提升軟件交付速度和質量的方法。

RAGOps 的核心價值

RAGOps 的核心價值在於它結合了 RAG 的資源感知能力和 CI/CD 的自動化流程，從而提供了以下幾方面的優勢：

• 資源優化：透過智能分配和利用資源，減少浪費，提高效率。
• 自動化流程：自動化的測試、集成和部署流程減少了人工錯誤的機會，加快了開發週期。
• 持續改進：RAGOps 提供了一個持續監控和優化的框架，幫助團隊不斷改進其軟件交付過程。

DeepEval 在 RAGOps 中的角色

DeepEval，作為一個開源的評估框架，能夠在 RAGOps 實踐中發揮關鍵作用。它允許開發團隊對 RAG 應用進行單元測試，確保每一次的提交都不會對應用造成破壞性的改變。DeepEval 的 Pytest 整合使得創建測試文件變得直觀易行，而其豐富的評估指標則能夠對 RAG 應用進行全面的評價。

RAGOps 的實踐步驟

實踐 RAGOps 涉及以下幾個關鍵步驟：

1. 安裝 DeepEval：首先需要安裝 DeepEval 框架，並進行適當的配置。
2. 創建測試文件：利用 DeepEval 的 Pytest 整合創建測試文件，這一步驟為後續的測試提供了基礎。
3. 定義輸入輸出與評估指標：接下來，需要定義測試的輸入與預期輸出，以及選擇合適的評估指標來評價 RAG 應用的效能。
4. 整合 CI/CD 流程：最後，將 DeepEval 測試整合進 CI/CD 流程中，確保每次提交或 PR 都能自動執行測試，從而持續保障 RAG 應用的質量。

結論

RAGOps 代表了一種將資源感知的 Git 操作與持續整合/持續部署流程相結合的新興策略。通過實踐 RAGOps，團隊能夠實現更加高效和可靠的軟件交付。DeepEval 作為這個過程中的關鍵工具，提供了強大的支持，使得 RAGOps 的實踐變得可行和高效。

在深入探討 RAGOps 實踐的下一步之前，讓我們聚焦於基礎設置：從安裝到創建測試文件。這是實現高效 RAGOps 的起點，涉及安裝 DeepEval 框架、（可選的）登入過程，以及測試文件的創建。這一階段不僅是整個流程的基石，也確保了後續測試能夠無縫進行。

安裝 DeepEval 框架

首先，我們需要在開發環境中安裝 DeepEval。這個開源評估框架是專為 RAG 應用設計，能夠進行單元測試並提供豐富的評估指標。安裝過程非常簡單，只需執行以下命令：

pip install deepeval
deepeval login

這一步不僅將 DeepEval 框架整合到你的開發環境中，還為後續的測試和評估提供了基礎。

創建測試文件

安裝 DeepEval 之後，下一步是創建測試文件。這一過程通過 DeepEval 的 Pytest 整合變得直觀易行。你可以使用下面的命令來創建一個新的測試文件：

touch test_rag.py

這個測試文件將作為定義測試用例和評估指標的容器，是後續進行單元測試和性能評估的基礎。

初始化測試環境

創建測試文件後，我們需要在其中初始化測試環境。這包括從 DeepEval 導入所需的評估指標和設定閾值。以下是一個初始化評估指標的示例代碼：

from deepeval.metrics.ragas import (
    RAGASContextualPrecisionMetric,
    RAGASFaithfulnessMetric,
    RAGASContextualRecallMetric,
    RAGASAnswerRelevancyMetric,
)
from deepeval.metrics import BiasMetric

bias = BiasMetric(threshold=0.5)
contextual_precision = RAGASContextualPrecisionMetric(threshold=0.5)
contextual_recall = RAGASContextualRecallMetric(threshold=0.5)
answer_relevancy = RAGASAnswerRelevancyMetric(threshold=0.5)
faithfulness = RAGASFaithfulnessMetric(threshold=0.5)

這些指標和閾值將用於後續測試中，以評估 RAG 應用的各項性能指標。

測試用例的定義

最後，我們需要在測試文件中定義測試用例。這涉及設定輸入數據和預期的輸出，從而為 RAG 應用提供一套具體的測試標準。以下是一個簡單的測試用例示例：

input_output_pairs = [
  {
    "input": "問題1",
    "expected_output": "答案1",
  },
  {
    "input": "問題2",
    "expected_output": "答案2",
  }
]

通過這些測試用例，我們可以對 RAG 應用進行全面的測試，從而確保其性能符合預期。

name: RAGOps Automated Testing

on: [push]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: '3.8'
      - name: Install Dependencies
        run: |
          pip install deepeval
      - name: Run RAGOps Tests
        run: pytest

此配置文件定義了一個名為 “RAGOps Automated Testing” 的工作流程，它會在每次向 GitHub 倉庫進行推送時觸發。它首先在虛擬機上安裝 Python 和所需的依賴包，然後執行測試。

自動化測試的關鍵優勢

將 RAGOps 的測試自動化並整合至 CI/CD 流程中，具有多項優勢：

• 迅速反饋：自動化測試提供了即時的反饋，幫助開發團隊快速識別並修復問題。
• 提高產品質量：透過持續執行測試，可以確保每次提交都不會破壞現有功能，從而提高產品的整體質量。
• 提升開發效率：減少了手動測試的需要，讓開發團隊可以專注於新功能的開發和現有功能的改進。

實踐建議

為了最大化自動化測試的效果，建議遵循以下最佳實踐：

• 測試覆蓋率：確保測試覆蓋你的 RAG 應用的主要功能和情境，提高測試的全面性。
• 持續優化測試案例：隨著應用的發展，持續審視和優化