springboot集成promptfoo
时间: 2025-07-04 15:13:22 浏览: 2
在Spring Boot项目中集成Promptfoo工具可以帮助开发者更好地管理和测试与大模型交互的提示词(Prompts)。以下是详细的集成步骤:
### 添加依赖
首先需要确保你的Spring Boot项目支持Node.js环境,因为Promptfoo是基于Node.js构建的。你需要安装Node.js和npm(Node Package Manager)[^3]。
接着,在项目的根目录下创建`package.json`文件并添加Promptfoo作为开发依赖:
```json
{
"devDependencies": {
"promptfoo": "^0.1.0"
}
}
```
然后运行以下命令来安装Promptfoo:
```bash
npm install
```
### 创建Prompt测试文件
创建一个名为`prompts.yaml`的配置文件,并定义你要测试的提示模板和对应的变量。例如:
```yaml
prompts:
- role: user
content: |
You are a helpful assistant.
{{#each messages}}
{{this.role}}: {{this.content}}
{{/each}}
Assistant:
```
### 编写测试用例
创建一个名为`testcases.yaml`的文件,其中包含不同的输入参数组合用于测试提示效果。例如:
```yaml
- description: Test with simple greeting
vars:
messages:
- role: user
content: Hello
- description: Test with complex conversation
vars:
messages:
- role: user
content: How are you?
- role: assistant
content: I'm fine, thank you!
```
### 配置脚本
更新`package.json`中的脚本部分以方便执行Promptfoo命令:
```json
{
"scripts": {
"promptfoo": "promptfoo eval --prompts prompts.yaml --test-cases testcases.yaml"
}
}
```
### 运行测试
现在可以使用npm运行Promptfoo测试了:
```bash
npm run promptfoo
```
这将根据提供的提示模板和测试用例生成输出,并评估每个提示的表现。
### 自定义评估指标
如果需要自定义评估逻辑,可以在`package.json`中添加额外的配置或编写自定义插件来扩展Promptfoo的功能。
通过以上步骤,你就可以在Spring Boot应用中有效地利用Promptfoo进行提示工程优化,从而提高与AI模型交互的质量和效率。
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