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# 如何使用重复进行评估

运行多次重复可以更准确地估计系统的性能，因为大语言模型（LLM）的输出并非确定性的。每次重复的输出可能有所不同。重复是一种减少高可变性系统（例如智能体）中噪声的方法。

## 在实验中配置重复

在 `evaluate` / `aevaluate` 函数中添加可选的 `num_repetitions` 参数（[Python](https://docs.smith.langchain.com/reference/python/evaluation/langsmith.evaluation._runner.evaluate), [TypeScript](https://docs.smith.langchain.com/reference/js/interfaces/evaluation.EvaluateOptions#numrepetitions)），以指定对数据集中每个示例进行评估的次数。例如，如果数据集中有 5 个示例，并设置 `num_repetitions=5`，则每个示例将运行 5 次，总共运行 25 次。

<CodeGroup>
  ```python Python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
  from langsmith import evaluate

  results = evaluate(
      lambda inputs: label_text(inputs["text"]),
      data=dataset_name,
      evaluators=[correct_label],
      experiment_prefix="Toxic Queries",
      num_repetitions=3,
  )
  ```

  ```typescript TypeScript theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
  import { evaluate } from "langsmith/evaluation";

  await evaluate((inputs) => labelText(inputs["input"]), {
    data: datasetName,
    evaluators: [correctLabel],
    experimentPrefix: "Toxic Queries",
    numRepetitions: 3,
  });
  ```
</CodeGroup>

## 查看使用重复运行的实验结果

如果您使用[重复](/langsmith/repetition)运行了实验，输出结果列中会显示箭头，以便您在表格中查看输出。要查看每次重复的运行结果，请将鼠标悬停在输出单元格上，然后点击展开视图。当您使用重复运行实验时，LangSmith 会在表格中显示每个反馈分数的平均值。点击反馈分数可以查看单次运行的反馈分数，或查看重复之间的标准差。

<img src="https://mintcdn.com/hhh-8c10bf0c/PHzfKFWRV-Ltob7s/langsmith/images/repetitions.png?fit=max&auto=format&n=PHzfKFWRV-Ltob7s&q=85&s=241b112602771b161db41351da693e90" alt="重复" width="1592" height="922" data-path="langsmith/images/repetitions.png" />

***

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