vizeval 0.1.1

SDK para integração com Vizeval - Avaliação especializada de LLMs na área da saúde

Vizeval SDK

SDK Python para integração transparente com a API Vizeval - Avaliação especializada de LLMs na área da saúde.

🎯 Visão Geral

A Vizeval SDK permite integrar facilmente a avaliação especializada de respostas de LLMs em aplicações Python, com foco particular em conteúdo médico e de saúde. A SDK oferece:

• Integração transparente com OpenAI
• Retry automático baseado em threshold configurável
• Avaliação especializada por evaluators médicos
• Implementação simples com mudanças mínimas no código existente

📦 Instalação

pip install vizeval

🚀 Uso Rápido

Integração Transparente com OpenAI

from vizeval import OpenAI
import os

# Substitua OpenAI padrão por Vizeval OpenAI
client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    vizeval_config={
        "api_key": os.getenv("VIZEVAL_API_KEY"),
        "evaluator": "medical",
        "threshold": 0.8,
        "max_retries": 3
    }
)

# Chamada normal - será automaticamente avaliada e retriada se necessário
result = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Você é um assistente médico especializado."},
        {"role": "user", "content": "Quais são os sintomas da gripe?"}
    ]
)

# Resultado contém informações de avaliação
print(f"Score: {result.final_evaluation.score}")
print(f"Tentativas: {result.total_attempts}")
print(f"Resposta: {result.final_response.choices[0].message.content}")

Uso Direto da API

from vizeval import VizevalClient

client = VizevalClient(api_key=os.getenv("VIZEVAL_API_KEY"))

evaluation = client.evaluate(
    system_prompt="Você é um assistente médico especializado.",
    user_prompt="Quais são os sintomas da gripe?",
    response="Os sintomas incluem febre, dor de cabeça, fadiga...",
    evaluator="medical"
)

print(f"Score: {evaluation.score}")
print(f"Feedback: {evaluation.feedback}")

🔧 Configuração

VizevalConfig

from vizeval import VizevalConfig, Evaluator

config = VizevalConfig(
    api_key="sua_vizeval_api_key",
    evaluator=Evaluator.MEDICAL,  # ou "medical"
    threshold=0.8,                # Score mínimo aceitável
    max_retries=3,                # Máximo de tentativas
    base_url="https://api.vizeval.com",
    metadata={"user_id": "123"}   # Metadados opcionais
)

🔄 Sistema de Retry

A SDK implementa retry automático inteligente:

1. Avaliação inicial: Resposta é avaliada automaticamente
2. Verificação de threshold: Se score < threshold, nova tentativa

Exemplo de Retry Customizado

from vizeval import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    vizeval_config={
        "api_key": os.getenv("VIZEVAL_API_KEY"),
        "evaluator": "medical",
        "threshold": 0.9,     # Threshold alto
        "max_retries": 5,     # Mais tentativas
    }
)

result = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Pergunta médica complexa"}],
    temperature=0.3  # Começar com baixa temperature
)

# Analisar tentativas
for attempt in result.attempts:
    print(f"Tentativa {attempt.attempt_number}: Score {attempt.score}")

🔍 Funcionalidades Avançadas

Configuração Dinâmica

client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

# Configurar dinamicamente
client.set_vizeval_config({
    "api_key": os.getenv("VIZEVAL_API_KEY"),
    "evaluator": "medical",
    "threshold": 0.8,
    "max_retries": 3
})

# Desabilitar temporariamente
client.disable_vizeval()

Análise de Resultados

result = client.chat.completions.create(...)

# Informações detalhadas
print(f"Total de tentativas: {result.total_attempts}")
print(f"Passou do threshold: {result.passed_threshold}")
print(f"Melhor score: {result.best_score}")
print(f"Score final: {result.final_evaluation.score}")
print(f"Feedback: {result.final_evaluation.feedback}")

# Histórico de tentativas
for i, attempt in enumerate(result.attempts):
    print(f"Tentativa {i+1}: {attempt.score}")

Tratamento de Erros

from vizeval.exceptions import VizevalThresholdError, VizevalAPIError

try:
    result = client.chat.completions.create(...)
except VizevalThresholdError as e:
    print(f"Threshold não atingido após {e.attempts} tentativas")
    print(f"Melhor score: {e.best_score}")
except VizevalAPIError as e:
    print(f"Erro na API: {e}")

📊 Exemplos Práticos

Exemplo 1: Avaliação Médica Básica

from vizeval import OpenAI, Evaluator

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    vizeval_config={
        "api_key": os.getenv("VIZEVAL_API_KEY"),
        "evaluator": Evaluator.MEDICAL,
        "threshold": 0.8,
        "max_retries": 3
    }
)

result = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Você é um médico especialista."},
        {"role": "user", "content": "Quais são os sintomas de diabetes?"}
    ]
)

🔧 Desenvolvimento

Instalação para Desenvolvimento

git clone https://github.com/vizeval/python-sdk
cd python-sdk
pip install -e ".[dev]"

Executar Testes

pytest tests/

Formatação de Código

black src/
isort src/
flake8 src/

🌟 Recursos Principais

• ✅ Integração Transparente: Substitui OpenAI sem mudanças no código
• ✅ Retry Inteligente: Ajusta parâmetros automaticamente
• ✅ Avaliação Especializada: Evaluators médicos especializados
• ✅ Configuração Flexível: Threshold e retries configuráveis
• ✅ Análise Detalhada: Histórico completo de tentativas
• ✅ Tratamento de Erros: Exceções específicas e informativas
• ✅ Logging Completo: Visibilidade total do processo
• ✅ Fallback Inteligente: Sempre retorna a melhor resposta

🔗 Links Úteis

• Exemplos no GitHub
• Issues

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