anuhya-7842/AI-Prompt-Evaluation-Security-Validation-Pipeline

# LLM Eval CI/CD 本项目提供了一个强大且自动化的框架，利用 Promptfoo 对大型语言模型（LLM）进行评估。它旨在通过实现严格、数据驱动的系统，超越主观测试，以验证 AI 的性能、信息检索的准确性和安全性。 ## 核心目标 ### 1. 自动化质量保证 建立标准化的 pipeline，确保 AI 的回答准确无误、具备上下文感知能力，并与预定义的文档保持一致。 ### 2. 对抗性安全 实现程序化的安全断言，主动识别并阻止 prompt injection 攻击，确保模型绝不会泄露其系统指令或绕过安全防护。 ### 3. 客观基准测试 将测试转化为可重复的自动化流程，提供明确的通过/失败指标，用量化分析取代人工猜测。 ### 4. 弹性开发 作为 AI 驱动的支持工具的基础 QA 层，允许开发者在开发生命周期的早期发现回退和安全漏洞。 ## 主要优势 - 自动化且可重复的 AI 评估 - 防御 prompt injection 攻击 - 定量的性能基准测试 - 早期检测回退和漏洞 - 提升 AI 驱动应用程序的可靠性 ## 技术栈 - Promptfoo - 大型语言模型（LLM） - 自动化断言框架 - 安全验证 pipeline ## 目的 本项目的目标是为 AI 应用建立可靠的质量保证和安全测试框架，确保在开发生命周期中，响应始终保持准确、安全，并与预期行为保持一致。

标签：AI测试, C2, DLL 劫持, 大语言模型, 红队评估, 自定义脚本, 质量保证