QAGenerationChain从知识库生成大模型应用测试的问题对

背景

在开发大语言模型（LLM）应用时，我们常需要从知识库中生成问题-答案对（QA pairs）来测试模型的表现。比如，我们想看看模型对某个领域的理解是否准确。然而，这个过程并不简单，可能会遇到以下问题：

1. 模型生成的内容格式不统一，难以直接解析成想要的JSON结构。
2. 代码中用到的库可能过时，导致运行出错。
3. 如果模型输出异常，程序可能直接崩溃，缺乏应对措施。

解决思路

为了搞定这些问题，我们用了LangChain的QAGenerationChain，核心思路是：

• 用最新的库来避免兼容性问题。
• 设计一个清晰的提示模板，强制模型按指定格式输出。
• 加入完善的错误处理，确保程序更稳定。
• 把代码写得模块化，方便以后改动或扩展。

问题对生成

from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain.chains.qa_generat