prompt提示词调优工具介绍-promptfoo

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认识promptfoo

promptfoo是一款开源的prompt调优工具，该工具支持如下功能：

支持常见OpenAI、Anthropic、Azure、Google、HuggingFace、开源模型（如 Llama），或自定义 API 程序以用于任何 LLM模型提示词调优。
支持批量跑提示词；
支持提示词文件导入，模型应答结果导出；

还有更多功能，可以参考官方文档：https://www.promptfoo.dev/docs/intro/

今天我们来介绍如何使用promptfoo来调试百度千帆大模型。

快速上手

安装

npm install -g promptfoo

如果安装进度较慢，可以使用国内源。

npm install -g promptfoo --registry=https://registry.npm.taobao.org

初始化

执行如下命令，开启工具使用之路。

promptfoo  init

选择2，我们来进行提示词调优，

如下会显示内置支持的大模型，如果您有对应模型的API Key，您可以选择其中之一。我们今天来调优百度千帆大模型，没有在内置模型中，所以先跳过。

会在当前目录下生成一个promptfooconfig.yaml文件，这个文件也就是我们的工程文件或者叫测试集文件。

熟悉promptfooconfig.yaml

文件中最核心有三部分：prompts，providers和tests，分别为测试的提示词，调用模型和测试用例。

# Learn more about building a configuration: https://promptfoo.dev/docs/configuration/guide

description: "My eval"

prompts:   
  - "Write a tweet about {{topic}}"
  - "Write a concise, funny tweet about {{topic}}"
  
providers:
  - "openai:gpt-4o-mini"
  - "openai:gpt-4o"

tests:
  - vars:
      topic: bananas
  - vars:
      topic: avocado toast
    assert:
      # For more information on assertions, see https://promptfoo.dev/docs/configuration/expected-outputs
      # Make sure output contains the word "avocado"
      - type: icontains
        value: avocado

prompts

这一部分用来插入提示词，支持一条或多条，支持通过文件导入。

prompts:
  - 'Translate the following text to French: "{{name}}: {{text}}"'
  - 'Translate the following text to German: "{{name}}: {{text}}"'

通过文件导入

prompts:
  - file://path/to/prompt1.txt
  - file://path/to/prompt.yaml
  - file://path/to/personality1.json

providers

这一部分用来指定要测试的大模型，支持常见的模型比如ChatGPT，Llama, Gemini，也可以脚本语言或者Http API来自定义一个模型。

比如我们今天要测试的百度千帆大模型不在内置模型列表，我们需要使用Python来自定义，接下来我们将会介绍。

providers:
  - id: openai:gpt-4o-mini
    config:
      temperature: 0
      max_tokens: 1024
      
  - id: 'python:ERNIE-Lite-8K.py'
    label: ERNIE-Lite-8K
    config:
      pythonExecutable: /usr/local/bin/python3

tests

这一部分来录入测试用例，可以通过vars设置不同的参数变量，来对prompts进行测试，同时通过assert断言来校验输出结果。

tests:
  - vars:
      topic: 苹果
      city: 成都
    assert:
      - type: starts-with
        value: '```json'

自定义千帆大模型

我们通过Python脚本来实现千帆大模型的调用，脚本中要实现三个接口：call_api, call_embedding_api, 和 call_classification_api，同时按照要求格式返回。

以ERNIE-Speed-8K.py为例，代码如下：

import json
from chat import call_llm

# 这个接口用来调用我们的千帆大模型

def call_api(prompt, options, context):
    # 在promptconfig.yaml的provider我们可以传入参数， 在call_api中接收，可以用做大模型运行参数
    # 比如：temperature, top_p, stream等等
    config = options.get('config', None)
    additional_option = config.get('additionalOption', None)

    # 这里接收提示词中的变量值，然后进行变量替换，生成最终的提示词
    user_variable = context['vars'].get('userVariable', None)

    # 在此调用大模型
    output = call_llm('ERNIE-Speed-8K', prompt, config)

    # 返回值中要包含output字段，也就是模型根据提示词输出的结果。
    result = {
        "output": output['result'],
    }


    # tokenUsage的使用信息，用于结果统计
    usage = output['usage']
    # If you want to report token usage, you can set the 'tokenUsage' field.
    result['tokenUsage'] = {"total": usage['total_tokens'], "prompt": usage['prompt_tokens'], "completion": usage['completion_tokens']}

    return result

def call_embedding_api(prompt):
    # Returns ProviderEmbeddingResponse
    pass

def call_classification_api(prompt):
    # Returns ProviderClassificationResponse
    pass

下面是我们千帆大模型调用的能用代码，其中实现call_llm函数， ERNIE-Speed-8K.py和chat.py是可以独立执行测试的，同时有依赖关系，最好放在同一目录下。

import os
import json
import requests



API_KEY = "******"

SECRET_KEY = "******"

models = {
    "ERNIE-Speed-8K": "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/ernie-4.0-turbo-8k",
    "ERNIE-Lite-8K": "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/ernie-lite-8k",
    "ERNIE-Tiny-8K": "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/ernie-tiny-8k",
}
def call_llm(model, prompt, config=None):
    url =  models.get(model) + "?access_token=" + get_access_token()
    payload = json.dumps({
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": prompt
            }
        ],
        "penalty_score": 1,
        "enable_system_memory": False,
        "disable_search": False,
        "enable_citation": False,
        "enable_trace": False,
        "disable_search": False,
        "enable_citation": True,
    })
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }

    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

    return response.json()

def get_access_token():
    """
    使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）
    :return: access_token，或是None(如果错误)
    """
    # 先从环境变量中读取，如果promptfoo没有设置环境变量，则从本地读
    ak = os.getenv("QIANFAN_ACCESS_KEY", API_KEY)
    sk = os.getenv("QIANFAN_SECRET_KEY", SECRET_KEY)

    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": ak, "client_secret": sk}
    return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))

自动化测试配置

以下是使用我们定义的ERNIE-Speed-8K模型来做一次测试，生成测试集文件promptfooconfig.yaml如下，和ERNIE-Speed-8K.py脚本在同一目录下。

description: "Qianfan Test"
env:
  # 定义千帆环境变量
  QIANFAN_ACCESS_KEY: "***"
  QIANFAN_SECRET_KEY: "***"
prompts:
  - |-
    请给出{{topic}}中英文对照，以json格式输出，如: {"Monday": "星期一", "Tuestday": "星期二"}

providers:
  - id: 'python:ERNIE-Speed-8K.py'
    label: ERNIE-Speed-8K
    config:
      pythonExecutable: /usr/local/bin/python3

tests:
  - vars:
      topic: 星期
    assert:
      - type: starts-with
        value: '```json'

  - vars:
      topic: 月份
    assert:
      - type: starts-with
        value: '```json'

执行promptfoo eval默认会执行promptfooconfig.yaml的配置，您可能使用-c参数来指定文件。

promptfoo eval

执行会显示执行进度和输出结果：

您可以通过浏览器查看，执行命令promptfoo view -y，发现第二个用例，月份转换测试是失败的，原因是没有严格按照json格式输出，多了 "以下是一个月份的中英文对照，以JSON格式输出：" 这样的描述。

更多用法

多模型调用对比

对比前面ERNIE-Speed-8K 开发其他的模型或者使用内置模型。

providers:
  - id: 'python:ERNIE-Speed-8K.py'
    label: ERNIE-Speed-8K
    config:
      pythonExecutable: /usr/local/bin/python3

  - id: 'python:ERNIE-Lite-8K.py'
    label: ERNIE-Lite-8K
    config:
      pythonExecutable: /usr/local/bin/python3

  - id: 'python:ERNIE-Tiny-8K.py'
    label: ERNIE-Tiny-8K
    config:
      pythonExecutable: /usr/local/bin/python3

测试结果：

同时会还会每个模型调用测试用例数量，通过数量，执行耗时，输入输出的tokens数量。

Asserts: 1/2 passed

Avg Latency: 7 ms

Avg Tokens: 126

Tokens/Sec: 13,643

模型结果导出

web界面导出

支持json,csv格式导出。

CSV格式展示：

命令执行时导出

promptfoo eval --output filepath.json

支持多种格式，包括 JSON, YAML, CSV, and HTML.

html格式导出展示：

控制台操作

控制台的能力比较弱，建议还是通过命令行来实现以下功能。这里也简单介绍下控制台的使用

新建测试（New Eval）

顶部导航点选"New Eval"，新建一个测试集。

可以手动编辑Providers，Prompts和Tests这三部分，同时支持导入文件实现批量编辑。

同时也可以直接在下面的Configuration中配置。

查看测试（Eval）

顶部导航点选"Eval"，可以查看测试结果，这里记录了历史测试结果，可以通过下拉筛选查看。

第一部分对每个模型测试结果进行汇总，如每一列（模型）用例成功率。

第二部分测试结果详情，包含了每个模型的用例成功数/总数，平均耗时，平均tokens数等，每个prompt用例执行情况，耗时，tokens计量等。

编辑测试并重新执行

选择一个"Eval"，点击编辑并重新运行。

并可以对此次测试集的prompts，provider, tests进行修改，修改后再次执行。

提示词和测试用例导入

提示词和测试用例，新建或者重新编辑"Eval"时，都可以通过文件导入的方法实现批量上传。

断言

通过增加断言assert来校验输出结果，同时支持自定义脚本，如Python脚本来校验结果。

官方内置了很多断言类型，可以让我们对输出结果的格式，内容，执行耗时进行检查，同时支持webhook回调。
如果官方内置类型无法满足要求，也可以通过python,javascript脚本来自定义检查。
llm-rubric调用模型对输出结果进行评分。

环境变量配置

在控制台中，我们可以通过这里添加API KEYS配置，实际上也是环境变量的配置。

同样我们也可以在promptfooconfig.yaml中配置

description: My eval

env:
  OPENAI_API_KEY: xxx

缓存配置

为了节省运行时间，对执行过的测试会进行缓存，如果promptfooconfig.yaml没有修改，则会直接读取缓存。

我们也可以不要缓存，在执行命令时增加参数：

promptfoo eval with --no-cache

也可以通过如下配置实现：

evaluateOptions:
  showProgressBar: true     # 显示执行进度
  cache: false              # 不缓存

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多模型调用对比

模型结果导出

web界面导出

命令执行时导出

控制台操作

新建测试（New Eval）

查看测试（Eval）

编辑测试并重新执行

提示词和测试用例导入

断言

环境变量配置

缓存配置

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