Agenta LLM 应用评估入门教程

这是一个完整的 Agenta 入门教程，包含详细的讲义和示例代码。

📚 内容

• Agenta入门讲义.md - 完整的教程文档，包含：

  • Agenta 介绍和核心概念
  • 环境准备指南
  • 代码详细讲解
  • 运行和查看结果的方法
  • 练习题

• agenta_tutorial.py - 完整的示例脚本，包含：

  • LLM 应用定义
  • 评估器定义
  • 测试集创建
  • 结果格式化输出（表格、JSON、图表）

🚀 快速开始

1. 安装依赖

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv agenta_env
source agenta_env/bin/activate  # Windows: agenta_env\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install agenta python-dotenv litellm matplotlib

2. 配置环境变量

创建 .env 文件（参考 .env.example，如果提供）：

# Agenta API Key（从 https://cloud.agenta.ai 获取）
AGENTA_API_KEY=your_agenta_api_key_here

# LLM API 配置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_API_BASE=https://your-api-endpoint/v1

3. 运行脚本

python agenta_tutorial.py

📖 使用说明

1. 首先阅读 Agenta入门讲义.md 了解 Agenta 的基本概念
2. 按照讲义中的步骤配置环境
3. 运行 agenta_tutorial.py 查看示例
4. 完成讲义末尾的练习题

⚠️ 重要提示

• API Key 安全：不要将包含真实 API Key 的 .env 文件提交到 Git
• Web 界面查看：详细的评估结果建议通过 Agenta Web 界面查看
• 依赖安装：matplotlib 是可选的，但建议安装以获得完整功能

📝 文件说明

• agenta_tutorial.py - 主脚本，包含完整的评估示例
• Agenta入门讲义.md - 详细的教程文档
• README.md - 本文件，快速开始指南

🔗 相关链接

• Agenta 官方文档
• Agenta GitHub
• Agenta 云平台

📄 许可证

本教程采用 MIT 许可证，可自由使用和修改。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进本教程！