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论文Spelltest 项目介绍
什么是 Spelltest？
Spelltest 是一个专为基于大语言模型（LLMs）应用程序设计的人工智能自动化测试工具。该项目旨在通过模拟用户互动来评估和确保这些应用程序在不同环境中能够提供准确和相关的输出。随着越来越多的应用依赖如 GPT-4 等 LLMs 的力量，Spelltest 为它们的质量保障提供了一种创新且有效的解决方案。
项目如何工作？
Spelltest 的工作流程可以简化为几个主要步骤：
第一步：描述模拟
项目用户需要在一个名为 spellforge.yaml 的配置文件中描述进行测试的各种元素，包括：
- 项目名称：为你的项目指定一个名称。
- 用户：创建虚拟用户，描述其特征和预期。
- 质量指标：定义衡量 LLM 输出质量的标准。
- 应用程序提示：设定你希望 LLM 回应的具体问题或任务。
- 模拟：综合以上元素进行全面模拟测试基础设定。
第二步：运行模拟
通过运行模拟，Spelltest 能开始自动化地互动测试，同时捕捉并记录 LLMs 的反馈数据。
第三步：分析结果
通过分析测试结果，用户可以获得关于模型表现的全面见解，包括质量分数等。
使用优势
- 质量保障：通过模拟真实用户互动，确保高效的响应质量。
- 节省成本：自动化的测试方式大大减少了人工测试投入。
- 流程顺滑：轻松集成到开发流程中，提升整体开发效率。
用户关注事项
项目成熟度警告
Spelltest 目前仍处于早期版本，尚未在多样化环境下广泛测试。因此，用户需意识到使用这一版本可能会承担一定风险，鼓励反馈以促进项目改进。
费用预期
运行 Spelltest 需要使用 OpenAI API，这会涉及费用。具体费用视使用的模型和模拟复杂性而定。建议用户从小批量测试开始，逐步了解其成本构成。
项目哲学
Spelltest 以独特方式处理质量保障任务，通过合成用户角色模拟真实用户期望，为测试提供丰富情境。这种方式帮助开发者确保 LLM 输出能满足用户预期，提高用户满意度。
快速上手
安装
使用 pip 进行安装：
pip install spelltest
配置
主要在 .spellforge.yaml 文件中进行。以下是该文件的结构：
- 合成用户：描述每位用户的背景、期望和应用知识。
- 质量指标：设定分数评估标准。
- 应用程序提示：定义任务或问题。
- 模拟：设置测试场景。
运行测试
确保从 OpenAI 获取 API 密钥并使用以下命令运行 Spelltest：
export OPENAI_API_KEYS=<your api keys>
spelltest --config_file .spellforge.yaml
分析
通过以下命令检查结果：
spelltest --analyze
集成到发布流水线
将 Spelltest 集成到你的发布管道，可以在发布前模拟并评估用户交互，确保应用程序质量始终如一。
核心概念
- 合成用户：模拟特定特征和期望的用户。
- 质量指标：用于评估和评分 LLM 响应的标准，既包括广泛使用的测量方法，也包含特定应用的定制指标。
让你的 LLM 应用更卓越，使用 Spelltest！
