无论您是个人、开发人员还是企业，能够与AI语言模型进行良好沟通对于任何人来说都越来越重要，并且依赖于我们根据严格要求创建特定的提示。但我们如何知道我们是否已经创建了最好的提示呢?是否可以进一步完善以节省金钱、时间并改善结果?Promptfoo框架是这个领域的一个很棒的工具。它有助于创建清晰、经济高效且可靠的提示。对于制作人工智能应用的人来说，良好的提示是人与人工智能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。

创建高质量提示是利用语言模型的应用程序可扩展性的基本要求。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。然而，创建有效提示的过程很复杂，需要深入了解语言模型的功能及其使用的特定上下文。

一种越来越受到关注的创新方法是测试驱动的即时工程。此方法涉及在创建提示本身之前编写提示测试，以确保每个提示都满足预定义的成功标准。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。

评估和改进您的AI提示

有许多不同的方法来评估提示。以下是考虑promptfoo的一些原因：

经过实战检验：promptfoo旨在评估和改进在生产环境中为超过1000万用户提供服务的LLM应用程序。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：定义您的评估，无需编写代码或使用笨重的笔记本。

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：内置共享功能和网络查看器，可与队友合作。

开源：LLM评估是一种商品，应该由100%开源项目提供，不附加任何条件。

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法学硕士交谈。

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要开始使用Promptfoo，开发人员需要经历简单的安装和配置过程。设置完成后，Promptfoo会顺利集成到开发工作流程中，从而实现及时评估和测试，这对于维持高标准至关重要。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

通过缓存和并发加速评估

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LLMAPI集成自定义API提供程序

使用Promptfoo的好处是多方面的。它允许语言模型的快速迭代，帮助开发人员根据测试结果快速完善提示。此外，它还提供了一种衡量即时质量的方法，提供对绩效的见解并突出显示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，同时削减成本。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。这确保了每个提示都使用最合适的语言模型，避免不必要的资源消耗。

Promptfoo测试的机制被设计为稳健且灵活。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场景，而断言用于验证输出是否满足预期标准。这些测试对于防止回归和随着时间的推移保持提示的可靠性至关重要。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发挥着关键作用。此验证过程对于保持应用程序的完整性并确保人工智能按预期运行至关重要。

选择正确的语言模型是Promptfoo被证明非常有价值的另一个领域。正确的选择可以显着节省成本和时间。Promptfoo提供了一个框架，可以通过各种提示来评估不同语言模型的性能，帮助开发人员做出明智的决策。

为了保证部署前提示的可靠性，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，从而让他们相信提示将在现实场景中按预期执行。

Promptfoo框架是任何参与提示工程领域的人的必备工具。它简化了开发流程，提高了提示质量，并确保与语言模型的有效沟通。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，并获得使其应用程序脱颖而出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的目的是确保开发人员有能力正面应对这一挑战。

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