Giskard: 开源AI评估与测试框架，助力控制AI风险

在人工智能快速发展的今天，如何确保AI应用的质量、安全性和公平性成为了一个迫切需要解决的问题。Giskard应运而生，作为一个开源的Python库，它为AI工程师和数据科学家提供了强大的工具，用于自动检测和评估AI应用中的各种问题。让我们深入了解Giskard的功能、特点及其在AI质量控制中的重要作用。

Giskard的核心功能

Giskard的主要目标是帮助用户自动评估基于LLM的代理以及传统机器学习模型中的性能、偏见和安全问题。它能够检测的问题包括但不限于：

幻觉（Hallucinations）
有害内容生成
提示注入（Prompt injection）
鲁棒性问题
敏感信息泄露
刻板印象和歧视

Giskard Scan Example

RAG评估工具包（RAGET）

对于测试检索增强生成（RAG）应用，Giskard提供了更深入的评估工具——RAGET。这个工具包具有以下特点：

自动生成测试数据集：RAGET可以从RAG的知识库中自动生成包含问题、参考答案和参考上下文的列表。
全面评估RAG代理的各个组件：
- Generator：用于生成答案的LLM
- Retriever：根据用户查询从知识库中获取相关文档
- Rewriter：重写用户查询以使其更贴合知识库或考虑聊天历史
- Router：根据用户意图过滤查询
- Knowledge Base：用于生成答案的文档集

RAGET Example

Giskard的优势

通用性：Giskard可以与任何模型、任何环境无缝集成，并且可以与您喜欢的工具轻松配合使用。
开源：作为一个开源项目，Giskard允许社区贡献和改进，确保工具始终保持最新和最佳实践。
全面性：从LLM应用到传统的ML模型，Giskard提供了全面的测试和评估解决方案。
自动化：Giskard的扫描功能可以自动检测各种问题，大大提高了AI质量控制的效率。
灵活性：用户可以根据自己的需求定制测试和评估流程。

快速入门

要开始使用Giskard，您只需要几个简单的步骤：

安装Giskard：
```
pip install "giskard[llm]" -U
```
构建LLM代理：Giskard提供了详细的指南，帮助您构建一个基于特定主题（如气候变化）的问答代理。

使用Giskard扫描您的模型：

import giskard
scan_results = giskard.scan(your_model)

生成评估数据集：如果扫描发现问题，您可以自动生成评估数据集。

社区与贡献

Giskard欢迎来自AI社区的贡献。您可以通过以下方式参与：

在GitHub上为项目加星，帮助更多人发现这个工具。
加入Discord社区，与其他用户和开发者交流。
考虑在GitHub上赞助Giskard项目，支持其持续发展。

结论

在AI技术日新月异的今天，确保AI应用的质量、安全性和公平性变得越来越重要。Giskard作为一个强大的开源工具，为AI工程师和数据科学家提供了自动化的解决方案，帮助他们识别和解决AI应用中的各种问题。无论您是在开发基于LLM的应用，还是在处理传统的机器学习模型，Giskard都能为您提供全面的支持，帮助您构建更加可靠、安全和公平的AI系统。

通过使用Giskard，企业可以更好地控制AI风险，确保其AI应用符合道德标准和法规要求，同时提高模型的性能和可靠性。随着AI技术在各个领域的广泛应用，Giskard这样的工具将在确保AI的负责任发展中发挥越来越重要的作用。

Giskard Tools