[Open Source] Promptfoo 助你應用安全，上線倒數計時！

讓你的 AI 應用更聰明、更安全：Promptfoo 初學者指南

哈囉，各位熱愛 AI 科技的台灣朋友們！隨著大型語言模型（LLM）的快速發展，我們越來越常使用 AI 來協助完成各種任務。無論你是開發者、內容創作者，還是單純對 AI 應用感興趣，都可能會遇到一個共同的挑戰：如何確保你的 AI 應用程式能穩定、可靠、並且避免產生有害或不準確的內容？

今天，我要向大家介紹一個超棒的工具：Promptfoo。它就像是 AI 應用的「品質檢測員」，能幫助你評估、測試你的 AI 提示詞（prompt）和模型，確保你的應用程式在各種情況下都能表現出色。

什麼是 Promptfoo？ 為什麼你需要它？

Promptfoo 是一個命令行介面（CLI）和程式庫，主要功能是評估和紅隊測試（red-teaming）你的 LLM 應用程式。 簡單來說，它可以幫助你：

• 測試你的提示詞和模型： 透過自動化評估，找出你的提示詞在不同輸入下的表現，確保它能產生你預期的輸出。
• 強化 AI 應用程式的安全性： 使用紅隊測試來模擬惡意攻擊，找出應用程式的弱點，防止潛在的風險。
• 比較不同的模型： 輕鬆比較不同 LLM（如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 等）的性能，選擇最適合你的應用程式的模型。
• 自動化 CI/CD 流程： 將測試整合到持續整合/持續交付（CI/CD）流程中，確保每次程式碼更新都能進行測試。

為什麼你需要 Promptfoo？

想像一下，你開發了一個 AI 寫作助手，但它偶爾會產生不恰當或錯誤的內容。如果不加以測試和調整，你的使用者可能會受到誤導，甚至造成負面影響。Promptfoo 就像是你的「守門員」，在應用程式上線前，幫你把關，確保你的 AI 應用程式既好用又安全。

Promptfoo 的核心概念：評估與紅隊測試

Promptfoo 的核心功能主要圍繞兩個方面：

1. 評估 (Evaluation)：
   • 核心功能： 針對你的提示詞，設計一系列的輸入（稱為「測試案例」），然後觀察 AI 模型的輸出。
   • 評估方式： 可以定義不同的評估指標，例如：
     • 正確性： 模型的回答是否正確？
     • 流暢性： 模型的回答是否自然易懂？
     • 安全性： 模型是否避免了有害或不恰當的內容？
     • 風格一致性： 模型的回答是否符合預期風格？
   • 產出結果： Promptfoo 會生成評估報告，顯示不同提示詞和模型的表現，幫助你做出更好的決策。
2. 紅隊測試 (Red Teaming)：
   • 核心功能： 模擬惡意使用者或攻擊者，嘗試找出 AI 模型的弱點。
   • 測試方式： 設計一些「惡意輸入」，例如：
     • 提示詞注入 (Prompt Injection)： 試圖改變模型的行為，例如讓它洩漏機密資訊。
     • 越獄 (Jailbreaking)： 試圖繞過模型的安全限制，產生不適當的回覆。
     • 模糊測試 (Fuzzing)： 輸入隨機或異常的文字，觀察模型是否會崩潰或產生錯誤結果。
   • 產出結果： Promptfoo 會生成安全漏洞報告，幫助你修補漏洞，提升應用程式的安全性。

Promptfoo 初學者入門：快速上手指南

現在，讓我們開始動手試試吧！以下是 Promptfoo 的安裝和基本使用步驟：

1. 安裝 Promptfoo

你可以使用 npm、brew 或 pip 安裝 Promptfoo。 建議使用 npm，因為這是最常用的 JavaScript 套件管理工具。

npm install -g promptfoo
# 或是使用 npx (無需安裝)
npx promptfoo@latest  # 這樣可以隨時使用最新版的 Promptfoo

2. 設定 API 金鑰

大多數 LLM 供應商都需要你提供 API 金鑰才能使用他們的模型。 你需要將你的 API 金鑰設定為環境變數。

export OPENAI_API_KEY=sk-你的API金鑰

3. 初始化範例專案

為了讓你更快上手，Promptfoo 提供了範例專案。

promptfoo init --example getting-started
cd getting-started

4. 執行評估

在範例專案的目錄中，執行以下指令開始評估。

promptfoo eval

5. 查看結果

評估完成後，你可以使用以下指令查看結果。

promptfoo view

這將會在你的預設瀏覽器中開啟一個互動式的網頁，顯示評估結果，包括模型表現、測試案例的輸出等等。

更深入的實作：探索 Promptfoo 的用法

1. 設定檔（promptfoo.yaml）

   Promptfoo 的行為主要由 promptfoo.yaml 檔案控制。在這個檔案中，你可以定義：

   • prompts： 你的提示詞，可以有多個版本，方便比較。
   • models： 你要測試的 LLM，例如 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo。
   • tests： 測試案例，包括輸入和期望的輸出。
   • metrics： 評估指標，例如「是否符合期待」、「是否安全」等。

   以下是一個簡單的 promptfoo.yaml 範例：

   prompts:
     - id: "prompt-1"
       value: "請用五個字以內描述{{topic}}"
     - id: "prompt-2"
       value: "請用簡潔的描述，告訴我{{topic}}是什麼？"
   
   models:
     - id: gpt-3.5-turbo
       provider: openai
       model: gpt-3.5-turbo
     - id: gpt-4
       provider: openai
       model: gpt-4
   
   tests:
     - vars:
         topic: 台灣
       assert:
         - type: contains
           value: 台灣
           # 這個測試案例期望模型的回覆包含"台灣"
     - vars:
         topic: 台北101
       assert:
         - type: not_contains
           value: 美國
           # 這個測試案例期望模型的回覆不包含"美國"
   
   metrics:
     - id: is_correct
       type: contains
       value: "{{vars.topic}}" # 評估模型的回覆是否包含測試案例的主題
       # 這個指標將檢查模型的回覆是否包含了測試案例中指定的主題
   

2. 建立你的測試案例

   測試案例是 Promptfoo 的核心。 好的測試案例應該涵蓋：

   • 多樣的輸入： 不同的提問方式、不同的輸入資料、不同的情境。
   • 預期的輸出： 預先定義你希望模型產生的輸出，方便比較。
   • 邊緣情況： 測試模型在極端情況下的表現，例如異常輸入、邊界值等。
   • 安全性測試： 針對潛在的風險，設計惡意輸入來測試。
3. 定義評估指標

   評估指標決定了如何衡量模型的表現。 你可以選擇內建的指標，也可以自訂指標。 常見的指標包括：

   • contains： 判斷輸出是否包含指定的字串。
   • not_contains： 判斷輸出是否不包含指定的字串。
   • regex： 使用正則表達式匹配輸出。
   • similarity： 計算輸出與參考答案的相似度。
   • json_valid： 驗證輸出是否為有效的 JSON 格式。
   • 自訂指標： 你可以撰寫 JavaScript 函數來定義更複雜的評估邏輯。
4. 紅隊測試實作技巧

   紅隊測試的重點在於模擬攻擊。 這裡有一些常用的技巧：

   • 提示詞注入： 在提示詞中加入惡意指令，試圖控制模型的行為。
   • 越獄： 使用特殊的提示詞，繞過模型的安全限制，例如要求模型產生不適當的內容。
   • 角色扮演： 讓模型扮演特定角色，並誘導它做出不恰當的回應。
   • 模糊測試： 輸入隨機的字元或異常的輸入，觀察模型是否會崩潰或產生錯誤的結果。

個人實作心得與錯誤排除指南

在使用 Promptfoo 的過程中，我遇到了一些小小的挑戰，也分享給大家：

• API 金鑰問題： 確保你的 API 金鑰設定正確，並且沒有過期。 建議將 API 金鑰儲存在環境變數中，而不是直接寫在程式碼裡，以提高安全性。
• 模型選擇： 不同的 LLM 有不同的能力和限制。 建議根據你的應用程式的需求，選擇合適的模型。 例如，如果你的應用程式需要處理大量的文字，GPT-3.5-turbo 可能會更經濟實惠。 如果你的應用程式對回答的準確性有較高要求，GPT-4 可能會是更好的選擇。
• 測試案例的設計： 好的測試案例是 Promptfoo 的核心。 建議花時間設計多樣的、覆蓋不同情境的測試案例，以確保你的應用程式的穩定性。
• 評估指標的選擇： 不同的評估指標適用於不同的場景。 建議根據你的應用程式的需求，選擇合適的評估指標。 如果你需要更複雜的評估，可以考慮自訂指標。
• 紅隊測試的倫理： 在進行紅隊測試時，務必遵守相關的倫理規範。 不要利用測試來惡意攻擊他人或洩漏敏感資訊。

Promptfoo 的優點與潛力

• 開源且活躍的社群： Promptfoo 是一個開源專案，擁有活躍的社群。 你可以在 Discord 上尋求幫助，與其他開發者交流。
• 高度彈性： Promptfoo 可以與任何 LLM API 或程式語言搭配使用。
• 快速且本地化： Promptfoo 的評估在本地端執行，你的提示詞和資料不會離開你的機器，保護你的隱私。
• CI/CD 整合： Promptfoo 可以輕鬆整合到你的 CI/CD 流程中，實現自動化的測試。
• 數據驅動的決策： 透過數據化的評估結果，你可以更精確地衡量模型的表現，做出更好的決策。

結論：擁抱 Promptfoo，打造更棒的 AI 應用！

Promptfoo 是一個強大且易於使用的工具，可以幫助你更好地評估和保護你的 AI 應用程式。 透過 Promptfoo，你可以：

• 提升 AI 應用程式的品質與可靠性。
• 確保 AI 應用程式的安全性，降低潛在風險。
• 比較不同的模型，選擇最適合你的應用程式。
• 加速 AI 應用程式的開發與部署流程。

我相信，Promptfoo 將會成為你在 AI 應用開發中不可或缺的利器。 趕快開始使用 Promptfoo，打造更聰明、更安全、更令人驚豔的 AI 應用吧！

最後，如果你有任何問題或想法，歡迎在下方留言，一起交流討論！

參考閱讀

https://github.com/promptfoo/promptfoo

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