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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

🗓 Created on 7/31/2024

📜 要約

主題と目的の要約

本調査は、Ian WebsterによるオープンソースのLLMテストスタートアップ「Promptfoo」の会社およびサービスについて分析することを目的としています。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ツールキットです。この調査では、Promptfooが提供する機能や目的、そしてAIアプリケーションの信頼性向上に果たす役割について詳しく検討します。

主要な内容と発見

Promptfooは、プロンプトエンジニアリングの複雑さと時間のかかる作業を解決するために開発されたオープンソースのツールキットです。4つの評価システムを備えており、プロンプトの有効性を定量的に分析し、最適化するための構造化されたアプローチを提供します。また、テストケースの定義から結果分析までの段階的なガイダンスも含まれています。

Promptfooの使用により、LLMに依存するアプリケーションの開発において、試行錯誤にかかる時間と労力を大幅に削減できます。さらに、Google Colabでの実験では、OpenAIのgpt-4やgpt-3.5モデルでのプロンプトテストが問題なく行えることが確認されました。

Promptfooは、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います。特に、アプリケーション層のセキュリティ強化に注力しており、設計上の選択がシステム全体のセキュリティに影響を与えると考えています。オープンソースの重要性を強調し、透明性と相互運用性を備えたツールがAIの健全な発展に不可欠であるとしています。

結果と結論のまとめ

Promptfooは、LLMアプリケーションの開発と評価を支援するための包括的なテストフレームワークであり、信頼性の高いAIアプリケーションの運用に向けた重要なツールとして注目されています。Promptfooの使用により、開発者自身がAIアプリケーションの脆弱性を積極的に発見・修正できるようサポートし、信頼性の高いAIの実現を目指しています。今後、ユーザビリティの向上や機能拡張に取り組み、LLM開発者コミュニティにおける信頼性と品質の向上に寄与することが期待されています。

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🔍 詳細

🏷AIと大規模言語モデルの進化

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」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。

arxiv.org

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

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
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
評価の実行: モデル出力とその他のメトリクスを記録
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
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。 ChainForgeのインターフェイス

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。

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
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
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

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getting started guide

set up

promptfoo

promptfoo.dev

Promptfoo raises $5M to fix vulnerabilities in AI applications

Promptfoo

https://www.promptfoo.dev/blog/#how-we-got-here

https://www.promptfoo.dev/blog/#every-ai-builder-needs-a-red-team

https://www.promptfoo.dev/blog/#the-future-of-ai-is-open-source

open-source

https://www.promptfoo.dev/blog/#take-control-of-ai-security-with-promptfoo

arxiv.org

the system] would be adopted and used in everyday practice” (Greenberg and Buxton, [2008

Before], I wasn’t doing these things efficiently… I [would] make minor modifications and rerun, and that would take hours… Here, since everything is laid out for me, I don’t want to give up”*, P4). Others less experienced with AI models learned about general behavior. P16, who had never prompted an AI model before, *“realized that different models have completely different ways of understanding my prompts and hence responding, they also have a completely different style of response.”* P15, covered in Case Study [A.1

https://www.aleph-alpha.com

https://pypi.org/project/langchain/

https://nat.dev/

https://doi.org/10.1145/1357054.1357074

https://jestjs.io/

https://doi.org/10.1145/3491101.3503564

https://doi.org/10.1145/3586183.3606737

https://doi.org/10.1145/3173574.3173734

https://doi.org/10.1145/3586183.3606833

https://doi.org/10.1145/3544548.3581290

https://doi.org/10.1145/3173574.3173610

https://doi.org/10.1145/3531146.3533182

https://www.langflow.org/

https://microsoft.github.io/promptflow/

https://doi.org/10.1145/1294211.1294256

https://platform.openai.com/playground

https://github.com/openai/evals

https://doi.org/10.1145/3411764.3445734

https://www.trulens.org/

https://www.vellum.ai/

https://vercel.com/

https://www.promptfoo.dev/

https://docs.wandb.ai/guides/prompts

https://doi.org/10.1145/3491101.3519729

https://doi.org/10.1145/3491102.3517582

https://doi.org/10.1145/3544548.3581388

2023

🏷Promptfooの概要と機能

Promptfooの概要と機能

Promptfooは、プロンプトエンジニアリングのプロセスを体系化し、効率化することを目的としたオープンソースのツールキットです。このツールキットは、プログラミング的、意味論的、LLMベース、人間ベースの4種類のグレーディングシステムを提供し、プロンプトの有効性を評価できます。また、テストケースの定義から結果分析までの段階的なガイダンスを提供し、プロンプトの品質を最適化するための構造化された定量的アプローチを可能にします。Promptfooを使用することで、LLMに依存するアプリケーションにおいて試行錯誤にかかる時間と労力を大幅に削減できます。さらに、Google Colabでの実験においても、OpenAIのgpt-4やgpt-3.5モデルでのプロンプトテストが問題なく行えました。

Promptfooの詳細

github.com

は、LLMアプリのテスト、評価、レッドチームのためのツールです。主な機能は以下の通りです:

用途に合わせたベンチマーク

信頼性の高いプロンプト、モデル、RAGを構築できます。

レッドチーミングとペネトレーションテスト

アプリのセキュリティを強化できます。

キャッシング、並列処理、ライブリロード

評価を高速化できます。

メトリクスの定義

出力を自動的にスコア化できます。

CLI、ライブラリ、CI/CDで使用可能

OpenAI、Anthropic、Azure、Google、HuggingFace、Llama等のモデルに対応しています。

任意のLLMAPIを統合可能

試行錯誤ではなく、テスト駆動型のLLM開発を目指しています。

promptfoo.dev

の使い方は以下の通りです:

```
npx promptfoo@latest init
```
を実行して、
```
promptfooconfig.yaml
```
のプレースホルダーを作成します。
プロンプトと変数を編集して、
```
npx promptfoo@latest eval
```
を実行してテストを実行します。
```
npx promptfoo@latest redteam init
```
を実行して、脆弱性スキャンを設定します。

詳細な設定方法はドキュメントを参照してください。

Promptfooを使うことで、プロンプトの改善を効率的に行え、LLMの出力品質を確実に向上させることができます。

youtube.com

theresanaiforthat.com

medium.com

GitHub here

https://www.ianww.com/blog/2023/05/21/prompt-engineering-framework.

promptfoo repo on GitHub

github.com

dagshub.com

www.promptfoo.dev

https://www.promptfoo.dev/docs/configuration/testing-llm-chains/#unit-testing-llm-chains

configuration

https://www.promptfoo.dev/docs/configuration/testing-llm-chains/#end-to-end-testing-for-llm-chains

https://www.promptfoo.dev/docs/configuration/testing-llm-chains/#using-a-script-provider

guide

full example on Github

https://www.promptfoo.dev/docs/configuration/testing-llm-chains/#using-a-custom-provider

custom provider

web view

continuous testing

https://www.promptfoo.dev/docs/configuration/testing-llm-chains/#retrieval-augmented-generation-rag

RAG evaluations

https://www.promptfoo.dev/docs/configuration/testing-llm-chains/#other-tips

. _conversation variable

🏷AIアプリケーションにおける脆弱性の重要性

AIアプリケーションにおける脆弱性の重要性

AIアプリケーションの脆弱性は、トレーニングデータの漏洩や不安定な統合など、セキュリティリスクや法的な不確定性、ブランドイメージへの悪影響を引き起こす可能性があります。

promptfoo.dev

は、開発者がAIアプリケーションの脆弱性を発見し、修正できるよう支援することを目的としています。特に、アプリケーション層のセキュリティ強化に注力し、設計上の選択がシステム全体のセキュリティに影響を与えると考えています。オープンソースの重要性を強調し、透明性と相互運用性を備えたツールがAIの健全な発展に不可欠であるとしています。Promptfooは、開発者自身がAIアプリケーションの脆弱性を積極的に発見・修正できるようサポートし、信頼性の高いAIの実現を目指しています。

LLMの脆弱性を発見して修正する

promptfoo.dev

は、オープンソースのLLMテストツールで、25,000人以上の開発者に利用されています。このツールを使うことで、アプリケーションのセキュリティ、法的、ブランドリスクを自動的に検出することができます。

npx promptfoo@latest redteam init

コマンドを実行することで、アプリケーション専用のペネトレーションテストを実行できます。このテストでは、個人情報の漏洩、安全性の低いツールの使用、ジェイルブレイク、有害なコンテンツ、競合他社の推奨、政治的な発言、専門的な医療や法的アドバイスなど、一般的な問題を検出します。

開発者に最適化された信頼性の高いツール

promptfoo.dev

は、アプリケーション専用のカスタムプローブを使用し、コマンドラインインターフェイス、ライブリロード、キャッシュ機能で開発を加速します。SDKやクラウドへの依存がなく、ログインも不要で、数百万人のユーザーに対応する企業で実績があり、オープンソースコミュニティに支えられています。

複雑なLLMテストを簡単に行える

promptfoo.dev

では、シンプルな宣言的な設定ファイルで、複数の言語や文書に対してプロンプトを比較したり、複数のLLMプロバイダ(OpenAI、Anthropic等)を比較したり、文字数、レイテンシ、コストなどの指標でテストを実行したりすることができます。

Promptfooを使ったLLMテストの方法

dev.to

は、LLM出力の品質を体系的かつ効率的に評価するためのツールです。開発者はPromptfooを使って、特定のアプリケーションに最適な組み合わせを見つけることができます。Promptfooの主な機能には、LLMの出力を比較し品質のばらつきや回帰を検出したり、事前定義された期待に基づいて出力を自動的に採点したりするものがあります。

LLM Vulnerability Scanner - Promptfoo

promptfoo.dev

は、LLMアプリケーションのリスクを測定するための無料のオープンソーススキャナーです。Promptfooは、お客様のアプリケーション向けに特別に設計された脆弱性プローブをカスタマイズします。このスキャナーは、PII漏洩、競合製品の推奨、意図しない契約、プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、過剰な自律性、過度の依存、ハイジャック、ホールシネーションなどの重大な障害を検出し、修正するための対策を提供します。

Promptfooは、包括的でデータ駆動のペネトレーションテストを提供し、お客様のアプリケーションとユースケースに特化した攻撃的なテストを自動生成します。また、詳細な脆弱性レポートと実用的な対策を提供し、

github.com

で主要テック企業の経験豊富な貢献者コミュニティがサポートしています。

promptfoo.dev

open source

dev.to

Promptfoo

companion GitHub repository

Nunjucks

Input and output files doc

www.promptfoo.dev

https://www.promptfoo.dev/blog/seed-announcement/#how-we-got-here

https://www.promptfoo.dev/blog/seed-announcement/#every-ai-builder-needs-a-red-team

https://www.promptfoo.dev/blog/seed-announcement/#the-future-of-ai-is-open-source

open-source

https://www.promptfoo.dev/blog/seed-announcement/#take-control-of-ai-security-with-promptfoo

www.promptfoo.dev

🏷Promptfooの未来と社会への影響

Promptfooの未来と社会への影響

Promptfooは、LLMアプリケーションの開発と評価を支援するための包括的なテストフレームワークであり、信頼性の高いAIアプリケーションの運用に向けた重要なツールとして注目されています。今後、Promptfooはユーザビリティの向上や機能拡張に取り組み、LLM開発者コミュニティにおける信頼性と品質の向上に寄与することが期待されています。また、AIエンジニアリングの最新動向においては、評価、モニタリング、信頼性、安全性の確保が重要な課題として浮上しており、Promptfooはこれらの課題に対処するための手段としても機能します。AIの活用が広がる中で、PromptfooはAIシステムの脆弱性を発見し、信頼性を高めるための重要な役割を果たすでしょう。

Promptfooの概要

promptfoo.dev

は、OpenAI、Anthropic、Azure、Google、HuggingFaceなど、さまざまなLLMAPIをサポートする、オープンソースのプロジェクトです。946件のコミット、30件の未解決の問題、129件のフォークを持つ活発なプロジェクトで、2219件のスター、17件のウォッチャーを獲得しており、LLM開発者コミュニティから高い注目を集めています。

Promptfooの最近の開発動向

Promptfooは、新機能の追加、バグ修正、さまざまなLLMプロバイダーのサポート拡大に取り組んでいます。例えば、CLI watch機能の追加、Gemini設定の修正、Azure OpenAIとの統合改善などが行われています。また、依存関係の管理にも注力しており、dependabotによる依存関係の更新が行われています。ドキュメンテーションの更新にも力を入れており、ユーザビリティの向上に努めています。

Promptfooの主な課題と改善点

Promptfooには以下のような課題と改善点があります:

アサーション柔軟性の向上: 予期せぬマークアップ形式への対応など、アサーションの柔軟性を高める必要があります。
CLIの機能拡張: CSV形式でのデータ出力など、CLIの使いやすさを高める要望があります。
レポート機能の改善: テストスイートごとの個別レポートなど、レポート機能の細かい制御が求められています。
テストデータ管理の改善: 外部ファイルからの変数読み込みなど、テストデータ管理の課題があります。
他テストフレームワークとの統合: Viestなどの他フレームワークとの統合要望があります。
会話履歴の管理: 会話型AIモデルのテストにおける、会話履歴の管理の課題があります。

結論

Promptfooは、LLM開発者にとって重要なツールとして注目されており、活発な開発が行われています。ユーザビリティの向上、機能拡張、課題への対応など、プロジェクトの成長に向けた取り組みが続けられています。今後も、LLM開発の効率化と品質向上に貢献していくことが期待されます。

promptfoo.dev

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#use-case-travel-agent-chat-bot

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#use-case-startup-pitch-generator

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#use-case-it-helpdesk

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#quickstart

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#prerequisites

Node 18 or later

override the provider

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#initialize-the-project

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#set-the-prompt--models-to-test

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#generate-adversarial-test-cases

plugins

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#overriding-the-provider

providers

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#run-the-eval

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#view-the-results

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#detailed-guide

the full guide

https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/#configuration-file

the configuration guide

medium.com

. Created by the team at AI Engineering World’s Fair

, it brings together leading AI companies, founders, VPs of AI, and AI Engineers for three days of workshops, showcases, and other talks centered around sharing ideas and insights on building and deploying AI-powered applications. Hundreds of developers, leaders, and representatives from company sponsors like Microsoft, Anthropic, OpenAI, and AWS converged on San Francisco to attend the conference to share and learn more from one another.

The Rise of the AI Engineer

that project here

powering our chatbot with a knowledge graph

for red-teaming LLMs and strategies for mitigating toxic inputs and outputs. promptfoo

quantization

LoRA

Extended Mind Transformers

constructing domain-specific LLM evaluation systems

their GraphRAG solution

thedispatch.ai

ianww.com

🖍 考察

調査の結果

Promptfooは、オープンソースのLLMテストスタートアップであり、プロンプトエンジニアリングの自動化された評価を可能にするツールキットです。主な特徴は以下の通りです:

4つの評価システム(プログラミング的、意味論的、LLMベース、人間ベース)を実装し、プロンプトの有効性を定量的に評価できる
テストケースの定義から結果分析までの段階的なガイダンスを提供し、プロンプトの品質を最適化するための構造化されたアプローチを可能にする
LLMに依存するアプリケーションの開発と評価を支援し、AIの信頼性を高めることを目的としている
Google Colabでのgpt-4やgpt-3.5モデルでのプロンプトテストが問題なく行える

推定

Promptfooは、プロンプトエンジニアリングの課題に取り組むための重要なツールと考えられます。LLMの振る舞いを迅速かつ体系的に検証する手段を提供することで、AIアプリケーションの脆弱性を発見・修正するのに役立つと推定されます。

具体的には以下のような点が考えられます:

プロンプトの有効性を定量的に評価することで、試行錯誤にかかる時間と労力を大幅に削減できる
テストケースの定義から結果分析までの構造化されたアプローチにより、プロンプトの品質を最適化できる
LLMに依存するアプリケーションの信頼性を高めることで、セキュリティリスクや法的な不確定性、ブランドイメージへの悪影響を軽減できる
オープンソースのツールとして、透明性と相互運用性を備えることで、AIの健全な発展に寄与できる

分析

Promptfooは、プロンプトエンジニアリングの課題に取り組むための重要なツールであると考えられます。LLMの振る舞いを迅速かつ体系的に検証する手段を提供することで、AIアプリケーションの脆弱性を発見・修正するのに役立つと評価できます。

特に以下の点が評価できます:

定量的な評価基準に基づいてプロンプトを改善できるため、試行錯誤にかかる時間と労力を大幅に削減できる
テストケースの定義から結果分析までの構造化されたアプローチにより、プロンプトの品質を最適化できる
LLMに依存するアプリケーションの信頼性を高めることで、セキュリティリスクや法的な不確定性、ブランドイメージへの悪影響を軽減できる
オープンソースのツールとして、透明性と相互運用性を備えることで、AIの健全な発展に寄与できる

一方で、Promptfooの機能拡張やユーザビリティの向上など、さらなる改善の余地があると考えられます。また、AIエンジニアリングにおける評価、モニタリング、信頼性、安全性の確保といった課題に対して、Promptfooがどのように貢献できるかについても検討の余地があります。

今後の調査

今回の調査では、Promptfooの概要と主な特徴について理解することができました。今後さらに調査すべき事項は以下のようなものが考えられます:

Promptfooの具体的な使用事例や導入事例について調査し、実際の効果や課題を把握する
Promptfooの4つの評価システムの詳細な仕組みや特徴について調査し、各システムの長所と短所を分析する
Promptfooの今後の開発計画や機能拡張の方向性について調査し、ツールの発展可能性を検討する
PromptfooがどのようにAIエンジニアリングの課題に貢献できるかについて調査し、その位置づけを明確にする
Promptfooと同様のプロンプトエンジニアリング支援ツールについて調査し、Promptfooの特徴や優位性を比較検討する

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📖 レポートに利用された参考文献

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156件の参考文献から18件の情報を精査し、約90,000語の情報を整理しました。あなたは約8時間の調査時間を削減したことになります🎉

調査された文献

156件

精査された情報

18件

整理された情報量

約90,000語

削減された時間

約8時間

🏷 AIと大規模言語モデルの進化

An open-source framework for prompt engineering - Ian Webster

In this post, I outline a general process for systematic prompt engineering and introduce promptfoo, an open-source tool that implements four ...

ianww.com

Blog | promptfoo

Our mission: Empower every builder to systematically find and fix vulnerabilities in their LLM apps. · We are the architects of adversarial AI.

promptfoo.dev

A Visual Toolkit for Prompt Engineering and LLM Hypothesis Testing

We present ChainForge, an open-source visual toolkit for prompt engineering and on-demand hypothesis testing of text generation LLMs. ChainForge provides a ...

arxiv.org

Promptfoo Raises $5M in Seed Funding - FinSMEs

Promptfoo, a San Francisco, CA-based open-source LLM testing company, raised $5M in Seed funding. ... Led by CEO Ian Webster, Promptfoo ...

finsmes.com

🏷 Promptfooの概要と機能

promptfoo/promptfoo: Test your prompts, agents, and RAGs ... - GitHub

Test your prompts, agents, and RAGs. Redteaming, pentesting, vulnerability scanning for LLMs. Improve your app's quality and catch problems.

github.com

PromptFoo: An Open-Source Toolkit for Prompt Engineering - Medium

It offers four types of grading systems — programmatic, semantic, LLM-based, and human-based — to evaluate the effectiveness of prompts. The ...

medium.com

nirbarazida/promptfoo - DagsHub

Systematically test prompts against predefined test cases; Evaluate quality and catch regressions by comparing LLM outputs side-by-side; Speed up evaluations ...

dagshub.com

Promptfoo And 2 Other AI Alternatives For Prompt testing

#### Promptfoo: LLMプロンプトの品質評価ツール Promptfooは、Language Model Mathematics (LLM)プロンプトの品質を自動的に評価し、高品質な出力を生み出すためのツールです。主な特徴は以下の通りです: ##### プロンプトのテストと評価 - ユーザーが代表的なサンプルの入力を使ってテストケースを作成できる - 組み込みの評価メトリクスや、ユーザー独自のカスタムメトリクスを使って評価できる - プロンプトと出力を並べて比較できる ##### ワークフローへの統合 - 既存のテストやCI (継続的インテグレーション)ワークフローに組み込めるため、プロンプトの品質を継続的に確保できる ##### 幅広いユーザー層に対応 - Webビューアーとコマンドラインインターフェイスを提供 - 10万人以上のユーザーに利用されている信頼性の高いツール Promptfooを使えば、LLMプロンプトの品質を客観的に評価し、最適なプロンプトとモデルを選択できます。ドキュメントを参考に[Promptfoo](https://promptfoo.com/)の使用を開始しましょう。

theresanaiforthat.com

Testing LLM chains | promptfoo

#### LLMチェーンのテスト | promptfoo LLMチェーンは、LLMを使ってより複雑な推論を行うための一般的なパターンです。[LangChain](https://langchain.readthedocs.io/)などのライブラリで使用されており、OpenAIは[OpenAI functions](https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates)を通じて組み込みのサポートを提供しています。「チェーン」は、順次(時には条件付きで)実行される一連のLLMプロンプトのリストとして定義されます。各LLMコールの出力は解析/操作/実行され、その結果が次のプロンプトに渡されます。このページでは、LLMチェーンをテストする方法について説明します。大まかには以下のようなオプションがあります: #### ユニットテストでLLMチェーンをテストするチェーンを個別のコールに分割し、それらをテストする方法です。これは、テスト戦略がエンドツーエンドテストではなくユニットテストに近い場合に便利です。 #### エンドツーエンドでLLMチェーンをテストする入力と出力が1つずつのチェーン全体をテストする方法です。結果のみに関心があり、LLMチェーンがどのように到達したかには興味がない場合に適しています。 #### その他のヒント前のテストケースの出力を参照するには、組み込みの[._conversation変数](https://www.promptfoo.dev/docs/configuration/chat/#using-the-conversation-variable)を使用できます。

promptfoo.dev

Using Promptfoo to COMPARE Prompts, LLMs, and Providers.

... LLM testing and evaluation. Promptfoo even has support for testing the new OpenAI ...

youtube.com

🏷 AIアプリケーションにおける脆弱性の重要性

Secure & reliable LLMs | promptfoo

#### Secure & reliable LLMs | promptfoo promptfooは、オープンソースのLLMテストツールで、25,000人以上の開発者に利用されています。このツールを使うことで、アプリケーションのセキュリティ、法的、ブランドリスクを自動的に検出することができます。 #### LLMの脆弱性を発見して修正する npx promptfoo@latest redteam initコマンドを実行することで、アプリケーション専用のペネトレーションテストを実行できます。このテストでは、以下のような一般的な問題を検出します: - 個人情報の漏洩 - 安全性の低いツールの使用 - ジェイルブレイク - 有害なコンテンツ - 競合他社の推奨 - 政治的な発言 - 専門的な医療や法的アドバイス - その他多数 #### 開発者に最適化された信頼性の高いツール - アプリケーション専用のカスタムプローブを使用 - コマンドラインインターフェイス、ライブリロード、キャッシュ機能で開発を加速 - SDKやクラウドへの依存がなく、ログインも不要 - 数百万人のユーザーに対応する企業で実績があり、オープンソースコミュニティに支えられている #### 複雑なLLMテストを簡単に行えるシンプルな宣言的な設定ファイルで、以下のことができます: - 複数の言語や文書に対してプロンプトを比較 - 複数のLLMプロバイダ(OpenAI、Anthropic等)を比較 - 文字数、レイテンシ、コストなどの指標でテストを実行 [promptfoo公式サイト](https://www.promptfoo.dev/) [promptfooのGitHubリポジトリ](https://github.com/promptfoo/promptfoo)

promptfoo.dev

Promptfoo raises $5M to fix vulnerabilities in AI applications ...

#### Promptfooが5百万ドルの資金調達に成功、AI アプリケーションの脆弱性を解決へ [Promptfoo](https://www.promptfoo.dev/)は、Andreessen Horowitzが主導する5百万ドルのシードラウンド資金調達に成功しました。Promptfooは、開発者がAIアプリケーションの脆弱性を発見し、修正できるようサポートすることを目的としています。 #### AIの採用が重要な転換点に AI の採用が急速に進む中、企業は新たな課題に直面しています。トレーニングデータの漏洩や不安定な統合など、LLMを使ったアプリケーションにはセキュリティリスクや法的な不確定性、ブランドイメージへの悪影響などの問題があります。 #### アプリケーション層のセキュリティ強化に注力 Promptfooは、モデルと現実世界の接点であるアプリケーション層に着目し、設計上の選択がシステム全体のセキュリティを左右すると考えています。開発者が系統的にLLMアプリの脆弱性を発見・修正できるよう支援することが同社の使命です。 #### オープンソースによる透明性と説明責任の実現 Promptfooは、AIセキュリティの分野でオープンソースの重要性を強調しています。透明性と相互運用性を備えたツールこそが、AI の健全な発展に不可欠だと考えています。Promptfooは、オープンソースプロジェクトとして開発を進めており、コミュニティの協力を得ながら成長を遂げています。 #### 開発者がAIセキュリティを主導する従来のセキュリティ手法ではAIシステムの複雑さに対応できません。一方、規制では実際のリスクに対処できていません。Promptfooは、開発者自身がAIアプリケーションの脆弱性を積極的に発見・修正できるようサポートすることで、信頼性の高いAIの実現を目指しています。

promptfoo.dev

LLM Vulnerability Scanner - Promptfoo

Measure LLM risk with this free, open-source scanner. Promptfoo customizes vulnerability probes specifically for your application.

promptfoo.dev

How to Use Promptfoo for LLM Testing - DEV Community

#### Promptfooを使ったLLMテストの方法 - DEV Community "テストされていないソフトウェアは壊れたソフトウェアである"というプリンシプルを深く受け入れている開発者にとって、大規模言語モデル(LLM)の出力を体系的に評価する能力は不可欠です。Promptfooは、LLM開発におけるテスト駆動型のフレームワークを提供し、従来の試行錯誤アプローチの非効率さを解消します。 #### Promptfooとは [Promptfoo](https://Promptfoo.dev/docs/intro)は、LLM出力の品質を体系的かつ効率的に評価するためのツールです。開発者はPromptfooを使って、特定のアプリケーションに最適な組み合わせを見つけることができます。Promptfooの主な機能は以下の通りです: - LLMの出力を比較し、品質のばらつきや回帰を検出 - キャッシュや並列テストを活用して評価を高速化 - 事前定義された期待に基づいて出力を自動的に採点 - CLIやライブラリとしてワークフローに統合 - OpenAI、Anthropic、Azure、Google、HuggingFace、Llama、カスタムAPIなど、幅広いLLMプロバイダに対応 #### デモプロジェクト: Promptfooを使った創造的な物語作りこのデモプロジェクトでは、Promptfooを使って、謎の島、未来都市、古代エジプトの文明などを舞台とした日記エントリーを生成するテストを行います。 ##### プロジェクトの設定 `promptfooconfig.yaml`ファイルでは、プロジェクトの概要、使用するプロンプト、LLMプロバイダの設定、出力の品質を評価するためのテストを定義しています。 ##### プロンプトの作成 `prompt1.txt`ファイルには、LLMに対して日記エントリーを生成するよう指示するプロンプトが記述されています。出力はJSONオブジェクトで、メタデータ(名前、場所、日付)と日記エントリー本文が含まれます。 ##### アサーションの説明 Promptfooには、LLM出力を評価するための様々なアサーションが用意されています: - **Cost Assertion**: 出力生成のコストが事前に定めた閾値を下回ることを確認 - **Contains-JSON Assertion**: 出力がJSONフォーマットに準拠していることを確認 - **Answer-Relevance Assertion**: 出力がプロンプトの内容に関連していることを確認 - **LLM-Rubric Assertion**: LLMによる出力の質的評価(創造性、詳細さ、テーマ適合性など)を実行 - **Model-Graded-ClosedQA Assertion**: 出力が特定の基準(古代エジプトへの言及など)を満たしているかを確認 ##### 評価の実行と結果の分析 PromptfooのコマンドラインツールやWebUIを使って、LLMの出力を比較・分析することができます。これにより、特定のアプリケーションに最適なLLMを見つけ出すことができます。 #### Promptfooを選ぶ理由 Promptfooは、LLMアプリケーションの開発において以下のような特徴を持っています: - 実績のある堅牢なツール - シンプルで宣言的な設定 - 言語非依存 - チームでの共同作業に適したツール - オープンソースかつプライベートに実行可能 #### 結論 Promptfooは、LLMアプリケーションのテストに"Jest"のようなツールとなる可能性を秘めています。Promptfooをワークフローに組み込むことで、LLMアプリケーションの効率、品質、信頼性を大幅に向上させることができます。

dev.to

🏷 Promptfooの未来と社会への影響

promptfoo/promptfoo - The Dispatch Demo

It facilitates test-driven development for LLM applications through features such as side-by-side output comparison, automatic scoring based on ...

thedispatch.ai

Posts - Ian Webster

In this post, I outline a general process for systematic prompt engineering and introduce promptfoo ... js is open source but the documentation ...

ianww.com

LLM red teaming - Promptfoo

Imagine you're building an AI customer service agent. It will detect behavioral failures like recommending a competitor or helping the user with unrelated tasks ...

promptfoo.dev

Reflections on the 2024 AI Engineering World's Fair - Medium

Ian Webster from Discord shared valuable lessons from deploying Clyde AI to millions of users. He emphasized the importance of security ...

medium.com

📖 レポートに利用されていない参考文献

検索結果: 25件追加のソース: 0件チャット: 0件

Who Validates the Validators? Aligning LLM-Assisted Evaluation of ...

We present a mixed-initiative approach to “validate the validators”— aligning LLM-generated evaluation functions (be it prompts or code) with human requirements ...

bytez.com

nirbarazida/promptfoo - DagsHub

Systematically test prompts & models against predefined test cases; Evaluate quality and catch regressions by comparing LLM outputs side-by-side; Speed up ...

dagshub.com

Ian Webster on X: "Tonight I updated promptfoo to support Google ...

Tonight I updated promptfoo to support Google Gemini... promptfoo is a nice devtool for LLM evals. Open source, runs locally, no middleman ...

twitter.com

Ian Webster on X: "promptfoo has passed 250,000 evals + ...

promptfoo has passed 250000 evals + thousands of users from companies like Microsoft, Salesforce, Intel. Open source, developer-first, ...

twitter.com

Ian Webster - Product Range Selection

heavychef.com

Sponsor @typpo on GitHub Sponsors

Become a sponsor to Ian Webster · @typpo · Ian Webster · typpo. My open source work. promptfoo is a CLI & package for setting up evals & testing LLM outputs.

github.com

Intro | promptfoo

Intro. promptfoo is a CLI and library for evaluating and red-teaming LLM apps. With promptfoo, you can: Build reliable prompts, models, and RAGs with ...

promptfoo.dev

AI-App/PromptFoo: Test your prompts. Evaluate and ... - GitHub

Systematically test prompts & models against predefined test cases; Evaluate quality and catch regressions by comparing LLM outputs side-by-side; Speed up ...

github.com

How to Use Promptfoo for LLM Testing - Stephen Collins.tech

In this blog post, I explore Promptfoo, a CLI and library that transforms LLM development with its test-driven approach.

stephencollins.tech

promptfoo/README.md at main · promptfoo/promptfoo · GitHub

github.com

How to build unit tests for LLMs using Prompt Testing | by Devansh

Promptfoo is a powerful open-source framework that makes it easy to write and run prompt tests. It provides a familiar testing structure and a ...

medium.com

nirbarazida/promptfoo - DagsHub

promptfoo is a tool for testing and evaluating LLM prompt quality. With promptfoo, you can: Systematically test prompts against predefined test cases ...

dagshub.com

How to red team LLM applications - Promptfoo

Promptfoo is a popular open source evaluation framework that includes LLM red team and penetration testing capabilities.

promptfoo.dev

Evaluating LLM-Powered Applications : Concept and Examples (using ...

medium.com

Promptfoo - Enhance LLM Prompt Quality & Testing Made Easy

toolspedia.io

nirbarazida/promptfoo - DagsHub

Systematically test prompts against predefined test cases; Evaluate quality and catch regressions by comparing LLM outputs side-by-side; Speed up evaluations ...

dagshub.com

Ian Webster - X.com

promptfoo is a nice devtool for LLM evals. Open source, runs locally ... eval comparing gemini vs gpt 3.5 vs gpt 4. read image ...

x.com

Ian Webster typpo - GitHub

Test your prompts, agents, and RAGs. Use LLM evals to improve your app's quality and catch problems. Compare performance of GPT, Claude, Gemini, Llama, ...

github.com

5 open source tools for effective ML Testing | by Bap | Medium

It's built to streamline evaluations with side-by-side comparisons, caching, and concurrency. You can leverage promptfoo for various known LLM ...

medium.com

Testing AI – How to create Automated Prompt Testing With Playwright

Trulens is similar to promptfoo. It offers a way to assess the quality fo your LLM, rather than being a strict test tool. At the time of writing ...

thequalityduck.co.uk

Assertion Prompts - Scalable Quality Control for LLMs - LinkedIn

The design of your assertion prompts needs to be qualitatively different from the original prompt you are testing. ... SWOT analysis because it ...

linkedin.com

The best prompters of language models are well ... - Medium

Evaluations with LLM's are broad and weird, should Evals be considered unit tests, output structure assertions, qualitative assessments, tool ...

medium.com

Assertions & metrics | promptfoo

promptfoo.dev

Testing framework for LLM Part. Back from vacation and the ...

medium.com

/r/freemediaheckyeah, in one single file (view raw) · GitHub

Note - Monthly prices are based on annual plans. 2TB prices are halved for comparison if a 1TB plan doesn't exist for a service. ⭐ Cloud Storage Comparisions - ...

github.com

📊 ドメイン統計

参照ドメイン数: 19引用済み: 11総文献数: 156

promptfoo.dev

引用: 6件/ 総数: 38件

引用率: 15.8%

ianww.com

引用: 2件/ 総数: 25件

引用率: 8.0%

medium.com

引用: 2件/ 総数: 17件

引用率: 11.8%

arxiv.org

引用: 1件/ 総数: 26件

引用率: 3.8%

github.com

引用: 1件/ 総数: 15件

引用率: 6.7%

dagshub.com

引用: 1件/ 総数: 8件

引用率: 12.5%

dev.to

引用: 1件/ 総数: 4件

引用率: 25.0%

thedispatch.ai

引用: 1件/ 総数: 3件

引用率: 33.3%

theresanaiforthat.com

引用: 1件/ 総数: 3件

引用率: 33.3%

youtube.com

引用: 1件/ 総数: 2件

引用率: 50.0%

finsmes.com

引用: 1件/ 総数: 1件

引用率: 100.0%

twitter.com

引用: 0件/ 総数: 5件

引用率: 0.0%

bytez.com

引用: 0件/ 総数: 2件

引用率: 0.0%

x.com

引用: 0件/ 総数: 2件

引用率: 0.0%

heavychef.com

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

stephencollins.tech

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

toolspedia.io

引用: 0件/ 総数: 1件

引用率: 0.0%

thequalityduck.co.uk

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linkedin.com

引用: 0件/ 総数: 1件

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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

📜 要約

主題と目的の要約

主要な内容と発見

結果と結論のまとめ

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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

プロンプトエンジニアリングの重要性

プロンプトエンジニアリングのプロセス

promptfooによる自動化

Promptfoo: LLMアプリの脆弱性を発見・修正するためのミッション

AI採用の課題

Promptfooのアプローチ

Promptfooの使命

オープンソースの重要性

今後の展望

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

1. はじめに

2. 関連研究

3. 設計目標と動機

4. ChainForge

5. 評価の方法と背景

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

7. ラボ実験の知見

8. 実際のユーザーとのインタビュー

🏷Promptfooの概要と機能

Promptfooの概要と機能

Promptfooの詳細

用途に合わせたベンチマーク

レッドチーミングとペネトレーションテスト

キャッシング、並列処理、ライブリロード

メトリクスの定義

CLI、ライブラリ、CI/CDで使用可能

任意のLLMAPIを統合可能

🏷AIアプリケーションにおける脆弱性の重要性

AIアプリケーションにおける脆弱性の重要性

LLMの脆弱性を発見して修正する

開発者に最適化された信頼性の高いツール

複雑なLLMテストを簡単に行える

Promptfooを使ったLLMテストの方法

LLM Vulnerability Scanner - Promptfoo

🏷Promptfooの未来と社会への影響

Promptfooの未来と社会への影響

Promptfooの概要

Promptfooの最近の開発動向

Promptfooの主な課題と改善点

結論

🖍 考察

調査の結果

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分析

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