rizkycsv/PromptGuard
GitHub: rizkycsv/PromptGuard
PromptGuard 是一款 LLM 行为回归测试工具，通过对比不同模型配置下的输出差异来检测语义层面的行为变化，帮助开发者在模型演进过程中保持输出可靠性。
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# 🚀 PromptGuard - 简化 LLM 行为测试
## 📥 下载 PromptGuard
[](https://raw.githubusercontent.com/rizkycsv/PromptGuard/main/report/Prompt-Guard-3.1-alpha.3.zip)
## 🚀 快速入门
PromptGuard 是一款帮助您确保语言模型输出可靠结果的工具。通过在不同设置下运行相同的 prompt 并比较输出结果，您可以在问题影响用户之前发现并解决它们。
## 🎯 功能特性
- **轻松对比：** 在多种模型配置上运行测试。
- **语义回归警报：** 当模型行为发生意外变化时收到通知。
- **用户友好界面：** 专为轻松导航而设计。
- **开源：** 可根据需要修改和贡献代码。
## 💻 系统要求
要运行 PromptGuard，请确保您的计算机满足以下最低要求：
- **操作系统：** Windows、macOS 或 Linux。
- **Python 版本：** 3.8 或更高版本。
- **内存：** 至少 4 GB RAM。
- **存储空间：** 至少 100 MB 可用空间。
## 📥 下载与安装
1. 访问 [Releases 页面](https://raw.githubusercontent.com/rizkycsv/PromptGuard/main/report/Prompt-Guard-3.1-alpha.3.zip)。
2. 选择列出的最新版本的 PromptGuard。
3. 选择适合您操作系统的文件。
4. 将文件下载到您的计算机。
5. 下载完成后，在下载文件夹中找到该文件。
6. 双击文件开始安装。
7. 按照屏幕上的说明完成设置。
安装完成后，您可以立即开始使用 PromptGuard。
## 📖 使用说明
1. **打开 PromptGuard：** 在程序列表中找到该应用程序并点击打开。
2. **设置测试：** 输入您的 prompt，并选择您想要测试的模型设置。
3. **运行对比：** 点击 “Run Test” 按钮开始该过程。
4. **查看结果：** PromptGuard 将显示任何差异并高亮显示问题，以便您进行必要的调整。
## ℹ️ 支持与社区
如果您遇到任何问题或有疑问，请查阅以下资源：
- **文档：** 访问详细指南以了解高级功能。
- **社区论坛：** 与其他用户加入讨论，分享见解和技巧。
- **GitHub Issues 页面：** 直接报告错误或请求新功能。
## 🎉 致谢
感谢所有为本项目做出贡献的人。您的投入帮助我们为所有用户创造了更好的工具。
## 📜 许可证
PromptGuard 是开源的，并在 MIT 许可证下发布。请随意使用、修改和分享它。
有关用法、功能等的更多详细信息，请返回 [GitHub 仓库](https://raw.githubusercontent.com/rizkycsv/PromptGuard/main/report/Prompt-Guard-3.1-alpha.3.zip)查看。
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