多言語LLMローカリゼーションの課題に対応するための方法論
多言語環境でLLMアプリケーションを開発する場合、文化の違い、用語の不一致、その他の問題がしばしば発生しますが、promptfooは次のような解決フレームワークを提供します：
- 言語マトリックステスト設定ファイルの変数セクションで多言語変数のセットを定義し、翻訳の一貫性と文化的な適応をテストするために、各言語ごとにユニークなテストケースのセットを作成します。
- センシティブ・コンテンツ・フィルタリングRed Teamテストモジュールの多言語ルールベースを活用し、各言語ゾーンで禁止されているコンテンツやセンシティブなトピックを自動的に特定します。
- 地域標準校正GDPRの欧州言語に関する特別規定など、現地の法令遵守要件の統合
作戦は3つのステップで実施される。 npx promptfoo@latest init ベースとなるプロジェクトを作成し、tests ディレクトリに言語別にサブディレクトリを作成してテストケースを格納し、最後に --language promptfoo は45言語の文字セット検出とエンコーディング検証をサポートしています。
この答えは記事から得たものである。プロンプトフー：安全で信頼性の高いLLMアプリケーションテストツールの提供について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 多言語LLMアプリケーション開発におけるローカリゼーションの落とし穴を避けるには？
