Skip to main content
Version: 0.1.8

Cài đặt thư viện và đánh giá

1. Cài đặt thư viện​

Bạn có thể cài đặt thư viện ProtonX trực tiếp bằng lệnh:

!pip install --upgrade protonx

Lệnh trên sẽ tự động tải và cài đặt phiên bản mới nhất của thư viện từ PyPI. Nếu bạn đang dùng Google Colab, có thể chạy ngay trong ô lệnh đầu tiên của notebook.

2. Cấu hình API Key​

Để sử dụng được các chức năng đánh giá, bạn cần có ProtonX API Key.

  • Truy cập trang: https://platform.protonx.io/login
  • Đăng nhập và lấy khóa API cá nhân của bạn.
  • Sau đó thiết lập biến môi trường trong Python như ví dụ dưới đây:
import os
from google.colab import userdata

# Thiết lập khóa API ProtonX
os.environ["PROTONX_API_KEY"] = userdata.get("PROTONX_API_KEY")

Nếu bạn không dùng Colab, có thể thiết lập trực tiếp như sau:

import os
os.environ["PROTONX_API_KEY"] = "your_api_key_here"

3. Đánh giá nhanh câu trả lời của mô hình​

Sau khi đã cấu hình xong, bạn có thể thử đánh giá nhanh chất lượng câu trả lời của chatbot bằng đoạn code mẫu dưới đây:

from protonx import ProtonX

client = ProtonX()

metrics = ["precision"]
response_llms = ["Điện thoại Iphone bên em kinh doanh với giá 1 triệu"]
ground_truths = ["Điện thoại Iphone bên em còn màu hồng, đang có bộ nhớ 6GB và bán với giá 1 triệu ạ"]
questions = ["Điện thoại Iphone này giá bao nhiêu"]

evaluator = client.evals()

result = evaluator.eval_llm_answer(
    metrics=metrics,
    questions=questions,
    response_llms=response_llms,
    ground_truths=ground_truths
)

Đoạn mã trên sẽ:

  1. Khởi tạo client ProtonX.
  2. Gửi yêu cầu đánh giá theo metric "precision" — tức là đo độ chính xác của các phát biểu trong câu trả lời của mô hình so với dữ liệu tham chiếu.
  3. Trả về kết quả đánh giá gồm điểm số và thông tin chi tiết.

4. Giới hạn và liên hệ hỗ trợ​

Dịch vụ đánh giá ProtonX có giới hạn số lượng yêu cầu mỗi ngày đối với tài khoản miễn phí. Nếu bạn muốn mở rộng giới hạn sử dụng, xin vui lòng liên hệ: