Promptfoo é uma interface de linha de comando (CLI) e uma biblioteca projetada para melhorar o teste e a segurança de aplicativos de modelo de linguagem grande (LLM). Ele permite que os usuários criem dados robustos, configurações de modelo e sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG) por meio de benchmarks específicos de casos de uso. Esta ferramenta suporta redação automática e testes de penetração para garantir a segurança do aplicativo. Além disso, o promptfoo acelera os processos de teste com recursos como cache, simultaneidade e recarga ao vivo, ao mesmo tempo que fornece pontuação automatizada com métricas personalizáveis. Promptfoo é compatível com várias plataformas e APIs, incluindo OpenAI, Anthropic e HuggingFace, e integra-se perfeitamente a fluxos de trabalho de CI/CD.
Promptfoo oferece muitos benefícios em testes rápidos, priorizando uma experiência amigável ao desenvolvedor com processamento rápido, recarregamento ao vivo e armazenamento em cache. Robusto, flexível e eficaz nos programas de LLM mais exigentes que oferecem milhões. A abordagem simples e descritiva da ferramenta permite aos usuários interpretar análises sem códigos complexos ou cadernos volumosos. Ele promove a colaboração e o compartilhamento integrados ao visualizador da web, oferecendo suporte a várias linguagens de programação. Além disso, o Promptfoo é totalmente de código aberto, focado na privacidade e funciona para garantir a segurança dos dados, ao mesmo tempo que permite uma interação direta e contínua com LLMs na máquina do usuário.
Começar a usar o promptfoo envolve um processo de configuração simples. Primeiro, os usuários devem executar o comando npx promptfoo@init mais recente que inicializa o arquivo de configuração YAML e executa as seguintes etapas:
- Os usuários precisam abrir um arquivo YAML e escrever as informações que desejam testar. Eles devem usar chaves duplas como espaços reservados para variáveis.
- Adicione fornecedores e especifique os modelos que desejam testar.
- Os usuários precisam adicionar entrada de exemplo aos comandos de teste. Opcionalmente, pode-se adicionar uma asserção para definir requisitos de saída que são verificados automaticamente.
- Finalmente, a execução do teste testará todas as especificações, o modelo e o caso de teste. Assim que o teste for concluído, o resultado poderá ser revisado abrindo um visualizador da web.
Nos testes LLM, a qualidade do conjunto de dados afeta diretamente o desempenho, tornando importantes dados de entrada realistas. Promptfoo permite que os usuários estendam e particionem seus conjuntos de dados com o comando de geração de conjunto de dados promptfoo, criando casos de teste completos que correspondem à entrada real do aplicativo. Para começar, os usuários devem completar suas informações e, em seguida, começar a gerar um conjunto de dados para combinar informações existentes e casos de teste para produzir testes exclusivos. O Promptfoo também permite customização durante a geração do conjunto de dados, dando aos usuários a capacidade de adaptar o processo a diversos cenários de teste, melhorando a robustez do modelo e a precisão do teste.
Os aplicativos Red Teaming Retrieval-Augmented Generation (RAG) são essenciais para proteger produtos de IA baseados em conhecimento, pois esses sistemas são vulneráveis a vários tipos de ataques graves. Promptfoo, uma ferramenta de código aberto para a equipe vermelha do LLM, permite que os desenvolvedores detectem vulnerabilidades, como injeção rápida, onde entradas maliciosas podem desencadear ações não autorizadas ou expor dados confidenciais. Ao combinar técnicas de injeção de prompt e plug-ins, o promptfoo ajuda a detectar tais ataques. Também resolve o problema de envenenamento de dados, onde informações prejudiciais no banco de dados podem distorcer a saída. Além disso, para problemas de estouro da janela de conteúdo, o promptfoo fornece políticas e plug-ins personalizados para proteger a precisão e integridade da resposta. O resultado é um relatório parecido com este:
Concluindo, Promptfoo é uma CLI e uma ferramenta versátil para testar, proteger e otimizar aplicativos LLM. Ele permite que os desenvolvedores criem conteúdo robusto, integrem vários provedores de LLM e realizem testes automatizados com uma CLI fácil de usar. Seu design de código aberto oferece suporte a implementações locais de privacidade de dados e fornece recursos de colaboração para equipes. Para geração de conjuntos de dados, promptfoo valida condições de teste que correspondem à entrada do mundo real. Além disso, fortalece os aplicativos de geração aumentada de recuperação (RAG) contra ataques como injeção rápida e envenenamento de dados, detectando vulnerabilidades. Com políticas e plug-ins personalizados, o promptfoo protege a saída do LLM, tornando-o uma solução completa para implantações seguras do LLM.
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Sajjad Ansari se formou no último ano do IIT Kharagpur. Como entusiasta da tecnologia, ele examina as aplicações da IA com foco na compreensão do impacto das tecnologias de IA e suas implicações no mundo real. Seu objetivo é transmitir conceitos complexos de IA de maneira clara e acessível.
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