AI 에이전트 테스트를 위한 도구를 만들었습니다

저자는 AI 모델 응답의 유효성 검사를 자동화하도록 설계된 오픈 소스 프로젝트인 AI Agent Tester를 소개합니다. 수동 프롬프트 테스트는 비효율적이어서 이 도구의 제작 동기가 되었습니다. 이 도구는 CSV 파일에서 프롬프트를 읽어 AI 모델로 보내고 응답에서 특정 키워드를 확인합니다. 테스터는 NLTK를 통해 스테밍을 사용하여 예상 단어의 변형을 식별하여 유효성 검사 정확도를 높입니다. 각 프롬프트의 성공 또는 실패를 AI의 전체 응답과 함께 상세하게 설명하는 JSON 보고서가 생성됩니다. 이 도구는 Python으로 구축되어 사용하기 쉽고 설정이 최소화됩니다. 기업 환경에서 사용하기 위한 자동 프록시 지원도 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 대규모 언어 모델을 통합하는 개발자 및 QA 엔지니어를 대상으로 합니다. 저자는 GitHub에 호스팅된 오픈 소스 프로젝트에 대한 피드백과 기여를 장려합니다.