Genflux Python SDK
Genflux Platform 公式 Python SDK。RAG システムの回答品質スコアリング、セキュリティテスト、ポリシーチェックを Python から実行できます。

ドキュメント

詳細な API 仕様・ワークフロー例は以下を参照してください。

• API リファレンス — 全メソッド・モデル・例外の詳細
• クイックスタート — Config 不要で今すぐ試せるサンプル
• ワークフロー — バッチ評価、CI/CD 統合、エラーハンドリング

Why Genflux

RAG システムを本番運用する際、「回答品質が十分か」「安全性に問題はないか」を継続的に検証する仕組みが不可欠です。

Genflux は RAG の品質・安全性を数値で可視化 するプラットフォームです。この SDK を使って Python から直接評価を実行できます。

• 8 種類の評価メトリック — Faithfulness、Hallucination、Toxicity など、RAG に必要な品質指標をワンライナーで計測
• CI/CD 統合 — テストパイプラインに組み込み、品質劣化を自動検知（ワークフロー例）
• セキュリティテスト — Genflux Platform 上で Red Teaming による攻撃シミュレーションを実行し、脆弱性を事前に検出
• ポリシーチェック — Genflux Platform 上で AI 事業者ガイドライン準拠を自動検証

from genflux import GenFlux

client = GenFlux()
result = client.evaluation().faithfulness(
    question="What is RAG?",
    answer="RAG is Retrieval-Augmented Generation.",
    contexts=["RAG combines retrieval and generation..."],
)
print(f"Faithfulness: {result.score}")  # 0.92

できること

RAG 回答品質の評価

8 種類のメトリックで RAG システムの回答品質をスコアリングできます。

evaluator = client.evaluation()

# 回答が文脈に基づいているか（忠実性）
result = evaluator.faithfulness(question, answer, contexts)
print(result.score)   # 0.92
print(result.reason)  # スコアの根拠

# 幻覚（ハルシネーション）検出
result = evaluator.hallucination(question, answer, contexts)

# 有害性・偏見チェック
result = evaluator.toxicity(question, answer)
result = evaluator.bias(question, answer)

評価設定の管理

RAG API の接続情報・評価条件を Config として保存し、繰り返し利用できます。

from genflux.models import ConfigCreate

config = client.configs.create(ConfigCreate(
    name="本番 RAG API",
    api_endpoint="https://your-rag-api.example.com/chat",
    auth_type="bearer",
    auth_token="your-token",
))

# 一覧取得・更新・削除
configs = client.configs.list()
client.configs.update(config.id, ConfigUpdate(name="新しい名前"))
client.configs.delete(config.id)

非同期ジョブの実行・監視

大規模な評価やセキュリティテストは非同期ジョブとして実行し、進捗をリアルタイムで追跡できます。

job = client.jobs.create(
    execution_type="evaluation",
    config_id=config.id,
)

# 完了まで待機（プログレスバー付き）
completed = client.jobs.wait(job.id, timeout=600)
print(completed.results)

# ジョブの一覧・キャンセル
running = client.jobs.list(status="running")
client.jobs.cancel(job.id)

評価レポートの取得

ジョブ完了後、サマリーと詳細の 2 段階でレポートを取得できます。

# サマリー: CI/CD ゲーティング向け
report = client.reports.get(report_id, view="summary")
print(report.summary.evaluation.success_rate)  # 0.95

# 詳細: 失敗ケースの分析・改善提案
report = client.reports.get(report_id, view="details")
for case in report.details.failed_cases:
    print(f"{case.category}: {case.reason}")

CI/CD パイプライン統合

品質スコアに閾値を設定し、パイプラインの pass/fail を自動判定できます。

result = evaluator.faithfulness(question, answer, contexts)
if result.score < 0.8:
    raise SystemExit(f"品質基準未達: faithfulness={result.score}")

アーキテクチャ

graph TB
    User["Your Code"] --> GF["Genflux Client"]

    GF --> CC["client.configs<br/><small>ConfigClient</small>"]
    GF --> JC["client.jobs<br/><small>JobsClient</small>"]
    GF --> RC["client.reports<br/><small>ReportsClient</small>"]
    GF --> EC["client.evaluation()<br/><small>EvaluationClient</small>"]

    CC --> API["Genflux Backend API"]
    JC --> API
    RC --> API
    EC --> API

    API --> Queue["Job Queue"]
    Queue --> Result["MetricResult<br/><small>score / reason</small>"]

    style GF fill:#4A90D9,color:#fff
    style EC fill:#7B68EE,color:#fff
    style API fill:#2E8B57,color:#fff

Loading

クライアント	アクセス方法	説明
GenFlux	GenFlux()	メインクライアント（認証・サブクライアント管理）
EvaluationClient	client.evaluation()	8 種類のメトリックによる評価実行
ConfigClient	client.configs	RAG API 設定の CRUD
JobsClient	client.jobs	非同期ジョブの作成・監視・キャンセル
ReportsClient	client.reports	評価レポートの取得（サマリー/詳細）

インストール

pip install genflux

クイックスタート

from genflux import GenFlux

client = GenFlux()  # 環境変数 GENFLUX_API_KEY を使用

evaluator = client.evaluation()
result = evaluator.faithfulness(
    question="What is Python?",
    answer="Python is a programming language.",
    contexts=["Python is a high-level programming language."],
)

print(result.score)   # 0.95
print(result.reason)  # "The answer is based on the provided context."

API Key は明示的に渡すこともできます。

client = GenFlux(api_key="pk_xxx")

評価メトリック

evaluator = client.evaluation()

# 個別に実行
result = evaluator.faithfulness(question, answer, contexts)

# 複数メトリックをまとめて実行
faith    = evaluator.faithfulness(question, answer, contexts)
halluc   = evaluator.hallucination(question, answer, contexts)
toxicity = evaluator.toxicity(question, answer)

メトリック	説明	contexts	ground_truth	スコア
faithfulness	回答が提供された文脈に基づいているか	必須	—	0〜1（高いほど良い）
answer_relevancy	回答が質問に適切に答えているか	任意	—	0〜1（高いほど良い）
contextual_relevancy	取得された文脈が質問に関連しているか	必須	—	0〜1（高いほど良い）
contextual_precision	関連性の高い文脈が上位にランクされているか	必須	—	0〜1（高いほど良い）
contextual_recall	回答の情報が文脈に帰属できるか	必須	必須	0〜1（高いほど良い）
hallucination	回答が文脈にない情報を含んでいるか	必須	—	0〜1（低いほど良い）
toxicity	回答に有害なコンテンツが含まれるか	任意	—	0〜1（低いほど良い）
bias	回答に偏見が含まれるか	任意	—	0〜1（低いほど良い）

エラーハンドリング

from genflux.exceptions import (
    AuthenticationError,
    RateLimitError,
    TimeoutError,
    JobFailedError,
)

try:
    result = evaluator.faithfulness(question, answer, contexts)
except AuthenticationError:
    # API Key が無効または未設定
    pass
except RateLimitError as e:
    # レート制限。e.retry_after 秒後にリトライ
    pass
except TimeoutError:
    # ジョブがタイムアウト
    pass
except JobFailedError as e:
    # ジョブ実行失敗。e.error_message で詳細を確認
    pass

例外	発生条件
AuthenticationError	API Key が無効・未設定
RateLimitError	リクエスト制限超過
ValidationError	パラメータ不正
NotFoundError	リソースが見つからない
TimeoutError	ジョブのタイムアウト
JobFailedError	ジョブ実行の失敗
ConfigNotFoundError	指定した Config が存在しない

設定

環境変数	説明	デフォルト
GENFLUX_API_KEY	認証用 API Key	(必須)
GENFLUX_ENVIRONMENT	"local" / "dev" / "prod"	"prod"
GENFLUX_API_BASE_URL	ベース URL の上書き（最優先）	—

API Key は Genflux Platform から発行してください。

サポート

• GitHub Issues
• Email: genflux-support@elith.jp

ライセンス

MIT License — 詳細は LICENSE を参照してください。