JAVA工程化搭建自动Prompt回归测试体系保障生成一致性

好的，我们开始。

JAVA工程化搭建自动Prompt回归测试体系保障生成一致性

大家好，今天我们来聊聊如何在JAVA工程中搭建自动Prompt回归测试体系，以保障生成内容的一致性。随着大语言模型（LLM）的广泛应用，Prompt Engineering成为关键环节。然而，Prompt的细微调整可能导致生成结果的显著变化，因此建立一套可靠的回归测试体系至关重要。

1. 问题背景与挑战

Prompt Engineering的核心在于优化输入LLM的提示语，以获得期望的输出结果。一个好的Prompt需要考虑多个方面，包括清晰度、完整性、目标明确性等。然而，以下问题经常出现：

• Prompt的微小修改引发意外结果： 即使是很小的改动，比如增删一个标点符号，都可能导致LLM生成的结果大相径庭。
• 缺乏自动化测试手段： 人工评估生成结果既耗时又容易出错，难以覆盖所有场景。
• 难以追踪Prompt变更的影响： 随着项目迭代，Prompt会不断演进，难以追踪每次变更对生成结果的影响。
• 难以保证生成结果的一致性： 在不同时间、不同环境或不同模型版本下，即使使用相同的Prompt，也可能得到不同的结果。

为了应对这些挑战，我们需要构建一个自动化的Prompt回归测试体系，以保障生成内容的一致性。

2. 自动化Prompt回归测试体系的设计

一个有效的自动化Prompt回归测试体系应该包含以下几个核心组件：

• Prompt管理： 集中存储和管理Prompt，方便版本控制和追溯。
• 测试用例定义： 定义输入Prompt和期望输出的映射关系，作为测试的基础。
• 测试执行引擎： 负责调用LLM，执行测试用例，并记录生成结果。
• 结果评估： 自动评估生成结果与期望输出之间的差异，并生成测试报告。
• 持续集成： 将测试集成到CI/CD流程中，实现自动化测试和快速反馈。

下面我们分别介绍每个组件的具体实现。

2.1 Prompt管理

Prompt管理可以使用多种方式实现，例如：

• 文件存储： 将Prompt存储在文本文件中，使用Git进行版本控制。
• 数据库存储： 将Prompt存储在数据库中，方便查询和管理。
• 专门的Prompt管理平台： 使用专门的Prompt管理平台，提供更强大的版本控制、协作和分析功能。

这里我们以文件存储为例，介绍如何管理Prompt。

示例代码 (Prompt存储在文件中):

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;

public class PromptManager {

    public static String getPrompt(String promptId) throws IOException {
        String filePath = "prompts/" + promptId + ".txt"; // 假设Prompt文件存储在prompts目录下
        return new String(Files.readAllBytes(Paths.get(filePath)));
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String prompt = getPrompt("summarize_article");
        System.out.println("Prompt: " + prompt);
    }
}

在prompts目录下，创建一个名为summarize_article.txt的文件，内容如下：

请用三句话总结以下文章：
[文章内容]

2.2 测试用例定义

测试用例定义是回归测试的基础。每个测试用例包含以下信息：

• Prompt ID： 对应于Prompt管理中的Prompt ID。
• 输入参数： Prompt中需要填充的参数，例如文章内容。
• 期望输出： 期望LLM生成的输出结果。
• 评估指标： 用于评估生成结果与期望输出之间差异的指标，例如相似度、精确度等。

测试用例可以使用多种格式定义，例如：

• JSON： 使用JSON格式存储测试用例。
• YAML： 使用YAML格式存储测试用例。
• CSV： 使用CSV格式存储测试用例。

这里我们以JSON格式为例，介绍如何定义测试用例。

示例代码 (测试用例定义):

[
  {
    "promptId": "summarize_article",
    "input": {
      "articleContent": "这是一个关于JAVA工程化搭建自动Prompt回归测试体系的文章。"
    },
    "expectedOutput": "本文介绍了JAVA工程化搭建自动Prompt回归测试体系的方法。",
    "evaluationMetrics": {
      "similarity": 0.8
    }
  },
  {
    "promptId": "summarize_article",
    "input": {
      "articleContent": "机器学习是一种人工智能技术，可以使计算机从数据中学习。"
    },
    "expectedOutput": "机器学习是一种人工智能技术，计算机可以从数据中学习。",
    "evaluationMetrics": {
      "similarity": 0.8
    }
  }
]

示例代码 (JAVA代码读取测试用例):

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class TestCaseReader {

    public static List<Map<String, Object>> readTestCases(String filePath) throws IOException {
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        InputStream inputStream = TestCaseReader.class.getClassLoader().getResourceAsStream(filePath);
        return mapper.readValue(inputStream, List.class);
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        List<Map<String, Object>> testCases = readTestCases("test_cases.json");
        System.out.println("Test Cases: " + testCases);
    }
}

将上面的JSON内容保存为test_cases.json文件，并放在resource目录下。

2.3 测试执行引擎

测试执行引擎负责调用LLM，执行测试用例，并记录生成结果。测试执行引擎需要考虑以下几个方面：

• LLM API的集成： 集成LLM API，例如OpenAI API、Azure OpenAI API等。
• Prompt的填充： 将输入参数填充到Prompt中，生成完整的Prompt。
• 结果的记录： 记录LLM生成的输出结果。
• 异常处理： 处理LLM API调用过程中可能出现的异常。

示例代码 (使用OpenAI API执行测试):

import com.theokanning.openai.OpenAiService;
import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class TestExecutor {

    private final OpenAiService service;

    public TestExecutor(String apiKey) {
        this.service = new OpenAiService(apiKey);
    }

    public String executeTestCase(String promptId, Map<String, Object> input) throws IOException {
        String promptTemplate = PromptManager.getPrompt(promptId);
        String prompt = fillPrompt(promptTemplate, input);

        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()
                .prompt(prompt)
                .model("text-davinci-003") // 使用的模型，根据实际情况调整
                .maxTokens(200)
                .temperature(0.0) // 设置为0，保证结果的确定性
                .build();

        return service.createCompletion(completionRequest).getChoices().get(0).getText();
    }

    private String fillPrompt(String promptTemplate, Map<String, Object> input) {
        String prompt = promptTemplate;
        for (Map.Entry<String, Object> entry : input.entrySet()) {
            prompt = prompt.replace("[" + entry.getKey() + "]", entry.getValue().toString());
        }
        return prompt;
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String apiKey = "YOUR_OPENAI_API_KEY"; // 替换为你的OpenAI API Key
        TestExecutor executor = new TestExecutor(apiKey);
        List<Map<String, Object>> testCases = TestCaseReader.readTestCases("test_cases.json");

        for (Map<String, Object> testCase : testCases) {
            String promptId = (String) testCase.get("promptId");
            Map<String, Object> input = (Map<String, Object>) testCase.get("input");
            String result = executor.executeTestCase(promptId, input);
            System.out.println("Prompt ID: " + promptId);
            System.out.println("Input: " + input);
            System.out.println("Result: " + result);
        }
    }
}

需要添加OpenAI的Java SDK依赖：

<dependency>
    <groupId>com.theokanning.openai</groupId>
    <artifactId>openai-java</artifactId>
    <version>0.15.0</version>
</dependency>

2.4 结果评估

结果评估是自动化回归测试的关键环节。我们需要定义一些评估指标，用于衡量生成结果与期望输出之间的差异。常用的评估指标包括：

• 相似度： 使用余弦相似度、Jaccard相似度等算法计算生成结果与期望输出之间的相似度。
• 精确度： 衡量生成结果中包含期望信息的比例。
• BLEU： 用于评估机器翻译质量的指标，也可以用于评估生成结果的流畅度和准确性。
• 自定义规则： 根据实际需求，定义一些自定义的评估规则。

示例代码 (使用余弦相似度评估结果):

import org.apache.commons.text.similarity.CosineSimilarity;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class ResultEvaluator {

    public static double calculateCosineSimilarity(String text1, String text2) {
        CosineSimilarity cosineSimilarity = new CosineSimilarity();
        Map<CharSequence, Integer> profile1 = getWordFrequency(text1);
        Map<CharSequence, Integer> profile2 = getWordFrequency(text2);
        return cosineSimilarity.cosineSimilarity(profile1, profile2);
    }

    private static Map<CharSequence, Integer> getWordFrequency(String text) {
        Map<CharSequence, Integer> wordFrequency = new HashMap<>();
        String[] words = text.toLowerCase().split("\W+");
        for (String word : words) {
            wordFrequency.put(word, wordFrequency.getOrDefault(word, 0) + 1);
        }
        return wordFrequency;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<Map<String, Object>> testCases = TestCaseReader.readTestCases("test_cases.json");
        String apiKey = "YOUR_OPENAI_API_KEY";
        TestExecutor executor = new TestExecutor(apiKey);

        for (Map<String, Object> testCase : testCases) {
            String promptId = (String) testCase.get("promptId");
            Map<String, Object> input = (Map<String, Object>) testCase.get("input");
            String expectedOutput = (String) testCase.get("expectedOutput");

            String result = executor.executeTestCase(promptId, input);
            double similarity = calculateCosineSimilarity(result, expectedOutput);

            System.out.println("Prompt ID: " + promptId);
            System.out.println("Result: " + result);
            System.out.println("Expected Output: " + expectedOutput);
            System.out.println("Cosine Similarity: " + similarity);

            double threshold = ((Map<String, Double>) testCase.get("evaluationMetrics")).get("similarity");
            if (similarity >= threshold) {
                System.out.println("Test Passed!");
            } else {
                System.out.println("Test Failed!");
            }
        }
    }
}

需要添加Apache Commons Text的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-text</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>

2.5 持续集成

将Prompt回归测试集成到CI/CD流程中，可以实现自动化测试和快速反馈。每次代码提交或Prompt变更时，自动执行测试用例，并生成测试报告。如果测试失败，及时通知开发人员进行修复。

可以使用Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions等CI/CD工具实现持续集成。

示例代码 (GitHub Actions):

创建一个.github/workflows/prompt_test.yml文件，内容如下：

name: Prompt Regression Test

on:
  push:
    branches: [ main ]
  pull_request:
    branches: [ main ]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up JDK 11
        uses: actions/setup-java@v3
        with:
          java-version: '11'
          distribution: 'temurin'
      - name: Cache Maven packages
        uses: actions/cache@v3
        with:
          path: ~/.m2/repository
          key: ${{ runner.os }}-maven-${hashFiles('**/pom.xml')}
          restore-keys: |
            ${{ runner.os }}-maven-
      - name: Run tests
        env:
          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }} # 从GitHub Secrets中获取API Key
        run: mvn test -Dopenai.api.key=${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}

在pom.xml文件中添加测试框架，例如JUnit：

<dependency>
    <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
    <artifactId>junit-jupiter-api</artifactId>
    <version>5.8.1</version>
    <scope>test</scope>
</dependency>

并将ResultEvaluator.java中的main方法修改为JUnit测试方法：

import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;

public class ResultEvaluatorTest {

    @Test
    public void testSummarizeArticle() throws Exception {
        List<Map<String, Object>> testCases = TestCaseReader.readTestCases("test_cases.json");
        String apiKey = System.getenv("OPENAI_API_KEY"); // 从环境变量中获取API Key
        TestExecutor executor = new TestExecutor(apiKey);

        for (Map<String, Object> testCase : testCases) {
            String promptId = (String) testCase.get("promptId");
            Map<String, Object> input = (Map<String, Object>) testCase.get("input");
            String expectedOutput = (String) testCase.get("expectedOutput");

            String result = executor.executeTestCase(promptId, input);
            double similarity = ResultEvaluator.calculateCosineSimilarity(result, expectedOutput);

            double threshold = ((Map<String, Double>) testCase.get("evaluationMetrics")).get("similarity");
            assertTrue(similarity >= threshold, "Test Failed for promptId: " + promptId +
                    ", similarity: " + similarity + ", threshold: " + threshold);
        }
    }
}

3. 最佳实践与注意事项

• Prompt的版本控制： 使用Git或其他版本控制工具管理Prompt，方便回溯和比较不同版本的Prompt。
• 测试用例的覆盖率： 尽量覆盖各种可能的输入场景，保证测试的全面性。
• 评估指标的选择： 根据实际需求选择合适的评估指标，并根据测试结果不断优化评估指标。
• LLM API的稳定性： 关注LLM API的稳定性，并做好异常处理。
• Prompt的安全性： 避免Prompt中包含敏感信息，防止LLM泄露敏感数据。
• 模型版本的管理： 明确指定测试所使用的LLM模型版本，确保测试结果的可重复性。
• 参数调优: 针对不同的LLM，需要根据其特性调整Temperature, Top_P 等参数，以获得最佳的生成一致性。在回归测试中，务必固定这些参数，避免其影响测试结果。

4. 案例分析：电商商品描述生成

假设我们有一个电商项目，需要使用LLM生成商品描述。我们可以使用以下Prompt：

请根据以下信息生成一段商品描述：
商品名称：[商品名称]
商品特点：[商品特点]
商品价格：[商品价格]

我们可以定义以下测试用例：

[
  {
    "promptId": "generate_product_description",
    "input": {
      "商品名称": "新款iPhone 14",
      "商品特点": "A16芯片，超视网膜XDR显示屏，4800万像素主摄像头",
      "商品价格": "7999元"
    },
    "expectedOutput": "新款iPhone 14，采用A16芯片，配备超视网膜XDR显示屏，拥有4800万像素主摄像头，售价7999元。",
    "evaluationMetrics": {
      "similarity": 0.8
    }
  }
]

通过自动化回归测试，我们可以保证每次修改Prompt后，生成的商品描述仍然符合预期。

5. 一致性保障：超越简单的相似度比较

仅仅依靠相似度评分可能不足以保障生成内容的一致性，特别是对于涉及创意或表达方式多样的Prompt。 举例来说，如果Prompt要求生成一篇关于"人工智能的未来"的文章，即便两篇文章的相似度很高，但如果其中一篇包含了对人工智能潜在风险的讨论，而另一篇完全忽略了这一点，那么仅仅依靠相似度评分是无法发现这个问题的。

为了更全面地保障生成一致性，可以考虑以下策略：

• 关键词/主题覆盖率： 定义一组关键的关键词或主题，并确保生成的内容覆盖了这些关键词/主题。例如，对于“人工智能的未来”的文章，可以要求文章必须包含“机器学习”、“深度学习”、“伦理”等关键词。
• 情感分析： 如果Prompt涉及到情感表达，可以使用情感分析工具来评估生成内容的情感倾向是否一致。例如，如果Prompt要求生成一篇“积极乐观”的文章，那么生成内容的情感得分应该高于某个阈值。
• 事实核查： 对于需要引用事实信息的Prompt，可以使用事实核查工具来验证生成内容的真实性。
• 人工审核： 对于关键的Prompt，仍然需要进行人工审核，以确保生成内容的质量和一致性。可以将人工审核的结果作为训练数据，用于优化评估模型。
• 针对特定领域的评估指标： 针对特定领域的Prompt，可以设计特定的评估指标。 例如，对于代码生成的Prompt，可以使用单元测试来验证生成代码的正确性。

6. 代码示例：关键词覆盖率检查

import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class KeywordCoverageChecker {

    public static boolean checkKeywordCoverage(String text, Set<String> requiredKeywords) {
        String lowerCaseText = text.toLowerCase();
        for (String keyword : requiredKeywords) {
            if (!lowerCaseText.contains(keyword.toLowerCase())) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "This article discusses the future of artificial intelligence, including machine learning and deep learning.";
        Set<String> requiredKeywords = new HashSet<>(Arrays.asList("machine learning", "deep learning", "AI"));

        boolean coverage = checkKeywordCoverage(text, requiredKeywords);
        System.out.println("Keyword Coverage: " + coverage); // 输出: Keyword Coverage: true
    }
}

这个代码示例展示了如何检查生成的内容是否覆盖了指定的关键词。 可以将这个方法集成到结果评估的流程中，作为相似度评估的补充。

7. Prompt工程化的未来

随着LLM技术的不断发展，Prompt Engineering将变得越来越重要。未来的Prompt Engineering将更加注重以下几个方面：

• Prompt的自动化生成： 使用机器学习算法自动生成Prompt，提高Prompt的效率和质量。
• Prompt的优化： 使用优化算法自动优化Prompt，提高生成结果的准确性和一致性。
• Prompt的解释性： 研究Prompt对生成结果的影响，提高Prompt的解释性。
• Prompt的安全性： 研究Prompt的安全问题，防止Prompt被恶意利用。
• Prompt的可维护性： 建立Prompt的标准化和规范化体系，提高Prompt的可维护性。

8. 持续集成与模型漂移监控

除了常规的回归测试，还需要持续监控模型漂移，确保生成内容的一致性不会随着时间推移而降低。

模型漂移是指LLM的性能随着时间的推移而下降的现象。这可能是由于LLM的训练数据发生变化，或者LLM本身发生了更新。

为了监控模型漂移，可以定期执行回归测试，并将测试结果与基线结果进行比较。如果测试结果与基线结果之间的差异超过某个阈值，则表明可能发生了模型漂移。

示例：监控生成结果分布的改变

import numpy as np
from scipy.stats import wasserstein_distance

def calculate_text_length_distribution(texts):
  """计算文本长度的分布."""
  lengths = [len(text) for text in texts]
  return np.histogram(lengths, bins=20, density=True)[0]

def monitor_model_drift(baseline_results, current_results, threshold=0.1):
  """监控模型漂移，使用Wasserstein距离比较文本长度分布."""
  baseline_distribution = calculate_text_length_distribution(baseline_results)
  current_distribution = calculate_text_length_distribution(current_results)

  distance = wasserstein_distance(baseline_distribution, current_distribution)
  print(f"Wasserstein Distance: {distance}")

  if distance > threshold:
    print("Potential Model Drift Detected!")
  else:
    print("Model Performance Stable.")

# 示例数据
baseline_results = ["This is a short text.", "A longer text example to show the distribution.", "Another short one."]
current_results = ["Short text.", "A bit longer text for comparison.", "Different short text."]

monitor_model_drift(baseline_results, current_results)

这个Python代码片段展示了如何使用Wasserstein距离来比较两个文本集合的长度分布。 如果分布差异过大，则可能表明模型生成内容的风格发生了变化，需要进一步调查。

9. 结语：建立健全的Prompt回归测试体系

通过今天的分享，相信大家对如何搭建JAVA工程化的自动Prompt回归测试体系有了更深入的了解。记住，建立健全的Prompt回归测试体系是一个持续的过程，需要不断地优化和改进。 只有这样，才能真正保障生成内容的一致性，提高LLM应用的质量。

主要组件与实践建议

• Prompt管理和测试用例定义为自动化测试奠定基础。
• 测试执行引擎和结果评估实现自动化测试和评估。
• 持续集成和模型漂移监控保证测试的持续性和有效性。