promptfoo 0.109.0版本发布:增强评估能力与插件生态
promptfoo是一个专注于提示工程和语言模型评估的开源工具,它帮助开发者测试、比较和优化不同提示词和语言模型的表现。该项目通过自动化测试和可视化界面,让开发者能够更高效地进行提示词迭代和模型评估。
核心功能增强
本次0.109.0版本在评估功能方面进行了重要改进。评估系统现在能够精确追踪断言(assertion)过程中消耗的token数量,这一改进使得开发者能够更准确地计算整体token使用量,特别是在进行复杂评估时。token计数的精确化对于成本控制和性能优化具有重要意义,特别是在大规模评估场景下。
插件生态系统扩展
新版本引入了多个重要插件,进一步丰富了promptfoo的生态系统:
-
CCA插件:这是一个全新的评估插件,提供了专门的文档评分器(grader)功能。该插件能够帮助开发者更精确地评估模型输出的质量,特别是在内容准确性和一致性方面。
-
llms.txt插件:这个插件经过重构,现在采用TypeScript编写,提高了代码的可维护性和类型安全性。该插件主要用于处理和管理语言模型相关的文本数据。
这些插件的加入使得promptfoo能够支持更广泛的评估场景和更专业的评估需求。
新提供商集成
在模型提供商支持方面,0.109.0版本新增了两项重要集成:
-
Google函数调用支持:现在开发者可以在promptfoo中测试和评估Google提供的函数调用能力,这对于构建基于函数调用的复杂应用场景特别有价值。
-
Lambda Labs集成:新增了对Lambda Labs平台的支持,为开发者提供了更多模型选择和部署选项。
这些新增的提供商集成使得promptfoo能够覆盖更广泛的模型生态系统,满足不同开发者的需求。
用户体验改进
在用户界面和体验方面,本次更新带来了多项优化:
-
评估结果展示:新增了通过率(pass rate)列,使开发者能够一目了然地看到各个测试项的通过情况,提高了结果的可读性。
-
提供商选择器:重新设计了创建评估页面中的提供商选择器,使模型选择更加直观和便捷。
-
API路由规范化:所有API路由现在都统一使用"/api/v1/"前缀,提高了API的一致性和可维护性。
问题修复与稳定性提升
本次版本修复了几个关键问题:
-
解决了在配置文件中缺少"providers"键时生成数据集失败的问题,提高了工具的健壮性。
-
修复了当选择未知模型时可能导致服务器崩溃的问题,增强了系统的稳定性。
这些改进使得promptfoo在各种使用场景下都能提供更可靠的表现。
总结
promptfoo 0.109.0版本在评估能力、插件生态、提供商支持和用户体验等方面都做出了重要改进。新加入的token追踪功能、CCA插件和Google函数调用支持等特性,使得开发者能够进行更精确、更全面的模型评估。同时,界面优化和问题修复也提升了整体的使用体验。这些改进共同推动promptfoo成为一个更加强大和易用的提示工程评估工具。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C064
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00