能够与 AI 语言模型进行良好沟通对任何人来说都越来越重要，无论您是个人、开发人员还是企业，都依赖于我们根据严格的要求创建特定的提示。但是，我们怎么知道我们是否创建了最好的提示呢？是否可以进一步改进以节省金钱、时间并改善结果？Promptfoo 框架是该领域的一个很好的工具。它有助于创建清晰、经济高效且可靠的提示。对于制作 AI 应用程序的人来说，良好的提示是人类与 AI 之间良好沟通的关键。Promptfoo 旨在使这种沟通更容易评估和改进。
创建高质量的提示是利用语言模型的应用程序的可伸缩性的基本要求。这些提示会带来更准确和相关的响应，这对于用户满意度和应用程序的整体成功至关重要。但是，创建有效提示的过程非常复杂，需要深入了解语言模型的功能以及使用它的特定上下文。
一种越来越受到关注的创新方法是测试驱动的提示工程。此方法涉及在创建提示本身之前为提示编写测试，确保每个测试都符合预定义的成功标准。通过采用这种方法，开发人员不仅可以提高提示的质量，还可以加快开发过程，从而加快语言模型的迭代速度。
评估和改进 AI 提示
有许多不同的方法可以评估提示。以下是考虑 promptfoo 的一些原因：
- 久经考验：promptfoo 旨在评估和改进 LLM 应用程序，在生产环境中为超过 10 万用户提供服务。该工具非常灵活，可以适应多种设置。
- 简单的声明性测试用例：无需编写代码或使用繁重的笔记本即可定义评估。
- 与语言无关：使用 Javascript、Python 或您正在使用的任何其他语言。
- 共享和协作：内置的共享功能和 Web 查看器，用于与队友合作。
- 开源：LLM 评估是一种商品，应该由 100% 的开源项目提供服务，没有任何附加条件。
- 私有：该软件完全在本地运行。您的评估在您的机器上运行，并直接与 LLM 对话。
Promptfoo AI 框架
要开始使用 Promptfoo，开发人员需要经历一个简单的安装和配置过程。设置完成后，Promptfoo 可顺利集成到开发工作流程中，从而实现对保持高标准至关重要的快速评估和测试。使用 promptfoo，您可以：
- 使用预定义的测试用例系统地测试提示、模型和 RAG
- 通过并排比较 LLM 输出来评估质量并捕获回归
- 通过缓存和并发性加快评估速度
- 通过定义测试用例自动对输出进行评分
- 用作 CLI、库或 CI/CD
- 使用 OpenAI、Anthropic、Azure、Google、HuggingFace、Llama 等开源模型，或为任何 LLM API 集成自定义 API 提供程序
使用 Promptfoo 的好处是多方面的。它允许对语言模型进行快速迭代，帮助开发人员根据测试结果快速优化提示。此外，它还提供了一种衡量即时质量的方法，提供了对性能的见解并突出了可能需要改进的领域。
Promptfoo 的一个显着优势是它能够帮助优化性能，同时降低成本。通过比较不同的提示和语言模型，开发人员可以找到最有效的配对，这对于提高性能和降低运营费用至关重要。这可确保每个提示使用最合适的语言模型，从而避免不必要的资源支出。
Promptfoo 测试的机制被设计为强大而灵活。测试是围绕变量和断言构建的。变量允许开发人员设置各种输入方案，而断言则用于验证输出是否满足预期条件。这些测试对于防止回归和保持提示随时间推移的可靠性至关重要。断言在验证语言模型的响应是否符合开发人员的期望方面起着至关重要的作用。此验证过程对于保持应用程序的完整性和确保 AI 按预期运行至关重要。
选择正确的语言模型是 Promptfoo 被证明无价的另一个领域。正确的选择可以大大节省成本和时间。Promptfoo 提供了一个框架，用于评估具有不同语言模型和各种提示的性能，帮助开发人员做出明智的决策。
为了保证提示在部署之前是可靠的，防止回归至关重要。Promptfoo 的测试框架允许开发人员在开发过程的早期识别和解决问题，从而增强提示在实际场景中按预期执行的信心。
Promptfoo 框架是参与提示工程领域的任何人的必备工具。它简化了开发过程，提高了提示的质量，并确保了与语言模型的有效通信。通过将 Promptfoo 集成到他们的工作流程中，开发人员和企业可以节省大量时间、降低成本，并达到使他们的应用程序与众不同的精度和可靠性水平。随着人工智能继续渗透到各个领域，高效、准确地与之交互的能力将成为人工智能驱动解决方案成功的决定性因素。Promptfoo 旨在确保开发人员能够正面应对这一挑战。
