Promptfoo: AIの信頼性向上を目指すオープンソースツールキット

#### AIと大規模言語モデルの進化 AIと大規模言語モデル(LLM)の進化は、プロンプトエンジニアリングの重要性を高めている。プロンプトの調整は複雑で時間がかかるため、定量的な評価基準に基づいて改善することが求められている。オープンソースツール「[promptfoo](https://github.com/typpo/promptfoo)」は、プログラミング、意味論、LLMベース、人間ベースの4つの評価システムを実装し、プロンプトの自動化された評価を可能にする。AIアプリケーションの脆弱性を発見・修正するための支援を行うことを目的としており、開発者がAIの信頼性を高めるための標準ツールとなることを目指している。[ChainForge](https://arxiv.org/html/2309.09128v3)などのビジュアルツールキットも登場し、LLMの振る舞いを迅速かつ体系的に検証する手段を提供している。これらのツールは、プロンプトエンジニアリングやAIセキュリティの課題に取り組むための重要なリソースとなっている。 #### プロンプトエンジニアリングのためのオープンソースフレームワーク - Ian Webster この記事では、体系的なプロンプトエンジニアリングのプロセスを概説し、4つのタイプの評価システム(プログラミング、意味論、LLMベース、人間ベース)を実装したオープンソースツール「promptfoo」を紹介しています。 #### プロンプトエンジニアリングの重要性 - プロンプトの調整は複雑で時間のかかる問題であり、多くのエンジニアが試行錯誤的なアプローチ(「blind prompting」)を取っている - 定量的な評価基準に基づいてプロンプトを改善することが重要 #### プロンプトエンジニアリングのプロセス 1. **テストケースの定義**: 関連シナリオとインプットを特定し、テストケースを作成 2. **仮説の作成と評価の準備**: プロンプトテンプレート、テストケース、モデルを指定 3. **評価の実行**: モデル出力とその他のメトリクスを記録 4. **採点基準の作成**: 定量的(精度、再現率など)または主観的(共感性、一貫性など)な基準を設定 5. **結果の分析**: メトリクスを比較し、最高得点のプロンプトを選択 #### promptfooによる自動化 - プログラミング、意味論、LLMベース、人間ベースの4つの評価システムを実装 - CLIツールで簡単に評価を実行し、結果をマトリックス形式で表示できる - 継続的インテグレーションシステムに組み込むことで、プロンプトの自動化された評価と展開が可能 #### Promptfoo: LLMアプリの脆弱性を発見・修正するためのミッション Promptfooは、Andreessen Horowitzが主導する500万ドルのシードラウンド調達を発表しました。Promptfooは、開発者がLLMアプリの脆弱性を体系的に発見・修正できるよう支援することを目的としています。 #### AI採用の課題 AI採用が重要な局面を迎えています。LLMを使ったアプリケーション構築に取り組む企業は、セキュリティリスクの増大、法的な不確実性、トレーニングデータの漏洩や不安定な統合などによる潜在的なブランドダメージに直面しています。 #### Promptfooのアプローチ Promptfooは、アプリケーション層でのデザイン選択が全システムのセキュリティを大きく左右すると考えています。そのため、アプリケーション層に焦点を当てた実用的なAIセキュリティアプローチを提唱しています。 #### Promptfooの使命 Promptfooは、開発者がLLMアプリの脆弱性を体系的に発見・修正できるよう支援することを使命としています。Promptfooは「敵対的AIの設計者」であり、AIアプリケーションを標的とした最初のペネトレーションテスト製品を構築しています。 #### オープンソースの重要性 Promptfooはオープンソースの原則であるトランスペアレンシーと相互運用性に基づいて開発されています。Promptfooは、開発者がAIの信頼性を高めるためのオープンソースの標準ツールとなることを目指しています。 #### 今後の展望 Promptfooは、開発者がAIアプリケーションの脆弱性を事前に発見・修正できるようサポートすることで、消費者への影響を最小限に抑えることを目指しています。Promptfooは、オープンソースコミュニティの協力を得ながら、AIセキュリティの課題に取り組み続けていきます。 #### ChainForge: LLMの機能検証とプロンプト設計のための視覚的ツールキット ##### 要約 本論文では、LLMの振る舞いを迅速かつ体系的に検証するためのオープンソースのビジュアルツールキット「ChainForge」を紹介しています。ChainForgeは、モデル選択、プロンプトテンプレートの設計、仮説検証などの課題に取り組むことができます。研究者や開発者が実際にChainForgeを使用した事例を基に、ユーザーがどのようにLLMの振る舞いを調査し、理解を深めていくかについて分析しています。また、プロンプトエンジニアリングやAIチェーンの構築における3つの主要なモードを見出しており、今後のツール設計に向けた示唆を提供しています。 ##### 1. はじめに 大規模言語モデル(LLM)の能力と限界を把握することは容易ではありません。開発者はプロンプトエンジニアリングに苦労し、監査者はプログラミングAPIを学ばなければなりません。ChainForgeは、コーディングなしでLLMの振る舞いを体系的に検証できるビジュアルツールキットです。オープンソースで開発されており、ユーザーが実験結果を共有できます。 ##### 2. 関連研究 LLMOpsの分野では、プロンプトエンジニアリングやシステマティックな評価を支援するツールが登場しつつあります。しかし、ユーザーが自由に仮説を立てて検証できるような柔軟性のあるツールは少ないのが現状です。ChainForgeは、複数のLLMを同時に比較したり、プロンプトテンプレートを階層的に構築したりできる機能を備えています。 ##### 3. 設計目標と動機 ChainForgeは、LLMの振る舞いに関する仮説検証を支援することを目的としています。具体的には、(1)モデル選択、(2)プロンプトテンプレートの設計、(3)体系的な評価、(4)即興的な探索の4つの目標を設定しています。また、ツールの使いやすさと、オープンソース開発によるユーザーフィードバックの取り入れにも注力しています。 ##### 4. ChainForge ChainForgeのメインインターフェイスは、ノードとエッジからなるデータフロープログラミング環境です。ユーザーは入力、生成、評価、可視化のノードを組み合わせて、LLMに対する仮説検証を行うことができます。特に、同じプロンプトを複数のLLMに送信したり、プロンプトテンプレートを階層的に構築したりする機能が特徴的です。 ##### 5. 評価の方法と背景 ChainForgeの評価には、ラボ実験とインタビュー調査の2つのアプローチを採用しました。ラボ実験では、参加者にプロンプトとモデルの選択課題を与え、自由探索課題にも取り組んでもらいました。インタビュー調査では、実際にChainForgeを使用した人々にその経験を聞きました。 ##### 6. プロンプトエンジニアリングとLLM仮説検証の3つのモード 参加者の行動を分析した結果、プロンプトエンジニアリングとLLM仮説検証には以下の3つのモードがあることが分かりました。 1. **機会的探索モード**: 即興的にプロンプトや入力データ、仮説を試行錯誤する段階 2. **限定的評価モード**: 小規模な評価パイプラインを構築し、効率的に検証する段階 3. **反復的洗練モード**: 確立した評価パイプラインを微調整しながら最適化を図る段階 これらのモードは必ずしも線形ではなく、ユーザーは状況に応じて行き来することがわかりました。 ##### 7. ラボ実験の知見 ラボ実験では、参加者がプロンプトやモデルを選択する際に、様々な基準を比較・検討していることが分かりました。また、ChainForgeは多様な用途に活用されており、参加者の理解にも影響を与えていました。一方で、ノードの操作性や概念的な理解の難しさなど、いくつかの課題も見つかりました。 ##### 8. 実際のユーザーとのインタビュー インタビューでは、ラボ実験とは異なる知見