elmes 0.1.7

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elmes - 教育场景评测系统

Education Language Model Evaluation System (elmes) 是一个 Python 框架，旨在为LLM不同场景下的各种任务提供代理编排和自动评估的功能。它采用模块化架构，基于 YAML 配置，可扩展的实体使得该框架适用于构建、配置和评估复杂的基于代理的工作流。系统采用现代 Python 编程实践。

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目录

• 概述
• 安装
• 命令行接口
• 核心组件
  • 配置管理
  • 实体定义
  • 评估框架
• 扩展 elmes

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概述

elmes 使用户能够通过灵活的 YAML 配置系统配置、管理和评估 AI 代理和工作流。应用的核心功能包括：

• 可配置组件：描述代理、模型、任务、评估和工作流方向。
• 动态评估与工具：允许将结果导出并通过工具和数据库进行操作。
• 模块化、可扩展的实体：便于快速原型设计和新评估策略的实验。

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安装

环境要求

• Python 3.10+
• 支持OpenAI、Anthropic等主流AI模型
• uv 包管理器（推荐）或 pip

快速开始

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd elmes

2. 安装依赖

# 使用 uv (推荐)
uv sync

# 或使用 pip
pip install -e .

3. 配置教育场景

cp config.yaml.example config.yaml

4. 设置AI模型

编辑 config.yaml 文件，配置您的AI模型：

models:
  math_teacher:
    type: openai
    api_key: your_openai_api_key
    api_base: https://api.openai.com/v1
    model: gpt-4o-mini
    kargs:
      temperature: 0.7

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命令行接口

elmes 提供了一个方便的 CLI 工具，定义在 pyproject.toml 中：

[project.scripts]
elmes = "elmes.cli:main"

CLI 功能包括：

• generate(config: str, debug: bool)：根据 YAML 配置文件初始化并运行工作流。
• export_json(input_dir: str, debug: bool)：导出生成结果为 JSON 格式。
• eval(config: str, debug: bool)：评估生成结果。导出JSON及CSV
• pipeline(config: str, debug: bool)：执行上述所有步骤。

例如使用方式：

elmes generate --config config.yaml --debug
elmes export_json --config config.yaml --debug
elmes eval --config config.yaml --debug 
elmes pipeline --config config.yaml --debug 

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核心组件

实体定义

实体（src/elmes/entity.py）为系统的主要概念提供了强类型和模块化支持。关键实体包括：

• ElmesConfig：根配置，封装所有工作流、任务、代理、模型和评估配置。

  class ElmesConfig(BaseModel):
      globals: GlobalConfig
      models: Dict[str, ModelConfig]
      agents: Dict[str, AgentConfig]
      directions: List[str]
      tasks: TaskConfig
      evaluation: Optional[EvalConfig] = None
      context: ElmesContext = ElmesContext(conns=[])
  

• EvalConfig：描述如何执行评估，支持动态模式生成和多种评估方式。

  class EvalConfig(BaseModel):
      model: str
      prompt: List[Prompt]
      format: List[FormatField]
      format_mode: Literal["tool", "prompt"] = "tool"
      def format_to_json_schema(self) -> str: ...
      def get_prompts(self) -> Tuple[str, List[Prompt]]: ...
      def format_to_pydantic(self) -> BaseModel: ...
  

评估框架

评估工具包封装在 src/elmes/evaluation.py 中。核心功能 generate_evaluation_tool 动态构建用于处理和存储评估结果的工具。

• 动态工具生成：使用当前评估配置，在运行时定义工具模式，支持可扩展的评估格式。
• 持久化支持：设计为序列化评估结果（作为 Pydantic 模型），并将其保存到数据库或存储后端（默认逻辑可以扩展以支持其他后端）。

评估工具示例：

def generate_evaluation_tool() -> BaseTool:
    ...
    @tool(
        name_or_callable="save_result_to_database",
        description="Save the evaluation results to a database.",
        return_direct=True,
        args_schema=CONFIG.evaluation.format_to_pydantic(),
    )
    def save_to_db(**kwargs):
        ...
        return kwargs

    return save_to_db

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扩展 elmes

• 添加新代理或模型类型：通过扩展实体类并更新 YAML 配置。
• 集成新评估格式：通过 EvalConfig 模式和工具生成实用程序。
• 自定义工作流：编辑配置文件，并根据需要组合代理和工作流。