工具概览
该项目是基于 Promptfoo 为 SecureBank 的 AI 助手构建的结构化 LLM 评估框架。它提供了一种可重复的自动化方式，在开发的每个阶段测试 LLM 的质量、安全性和合规性，从本地调试到合并请求和 UAT 部署上的 CI/CD 关卡。该框架解决的问题是：LLM 输出具有不确定性，标准单元测试无法发现缺失关键事实、编造数字或违反合规等问题。Promptfoo 通过对一个或多个 LLM 提供商同时运行结构化测试用例，配合确定性断言和 AI 评判断言来解决这一问题。流水线使用 GitLab CI/CD，在每个指向 uat 的 PR 上运行回归和功能检查，并在每次合并到 uat 时运行完整测试套件。框架涵盖 LLM 评估、多模型对比、智能体测试、RAG 验证、NLP 质量指标、幻觉检测、合规测试、红队安全、CI/CD 集成、A/B 提示词测试、多格式测试用例、JSON 响应验证和 SQL 响应验证等能力。
定价
价格与限制可能变化，请以官网为准，并确认币种、付款周期、最低席位数和用量上限。
应用场景
- 团队用该框架通过确定性和 AI 评判两类断言来测试 LLM 的回复。
- 团队用该框架在 GPT-4o、Claude、Azure OpenAI 和 Ollama 等多个模型上运行相同的测试用例。
- 团队用该框架验证智能体行为，包括工具选择、参数提取、推理链、记忆和多智能体路由。
- 团队用该框架衡量 RAG 的忠实度、上下文相关性、答案相关性和事实性。
- 团队用该框架检测幻觉，如编造事实、错误数字和上下文漂移。
- 团队用该框架执行银行合规规则，包括拒绝 PII、不得保证审批以及 RBI 指南。
- 团队用该框架把 LLM 质量关卡集成到 GitLab CI/CD 流水线中，覆盖每个 PR 和 UAT 部署。
- 团队用该框架在多个模型上并排对比不同的提示词变体。
功能特性
AI 助手
自然语言交互界面
工作流自动化
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