LangTest 是一个开源测试框架，目标是帮助开发者交付安全且有效的语言模型。它面向数据科学家和 NLP 工程师，提供系统化的模型质量评估能力，以弥补当前生产环境中 NLP 模型在安全性、鲁棒性和公平性方面缺乏工具支持的不足。
主要能力
LangTest 只需一行代码即可生成并执行超过 60 种不同类型的测试。测试范围覆盖模型质量的多个方面：鲁棒性、偏见、代表性、公平性和准确性。此外，它支持基于测试结果自动增强训练数据，但该功能仅适用于部分选定模型。
支持框架与任务
在传统 NLP 框架方面，LangTest 支持 Spark NLP、Hugging Face 与 Transformers，用于命名实体识别（NER）、翻译和文本分类任务。
在大语言模型方面，LangTest 支持测试 OpenAI、Cohere、AI21、Hugging Face Inference API 和 Azure-OpenAI 提供的 LLM，测试场景包括问答、毒性、临床测试、法律支持、事实性、谄媚、摘要以及其他常见测试类型。
基准数据集
LangTest 附带多种数据集用于测试模型，覆盖广泛的用例和评估场景。文档中提到可以探索所有可用的基准数据集，每个数据集都经过精心整理，用于挑战和提升语言模型。无论专注于问答还是文本摘要等任务，LangTest 都提供相应数据以检验模型在多样化语言任务中的表现。
使用方式
根据官方资料，使用 LangTest 可以通过一行代码生成并执行测试，更多扩展用法和文档参见 langtest.org。资料中未提供具体的安装命令或代码示例。
社区与支持
项目提供多种社区支持渠道：Slack 上有 #langtest 频道用于实时讨论；GitHub 用于缺陷报告、功能请求和贡献；Discussions 用于社区成员交流想法和分享使用经验。项目欢迎各类贡献，详细说明见贡献指南。贡献者需遵守项目的代码行为准则。此外，项目发布了一篇可供引用的论文。
许可证
LangTest 在 Apache License 2.0 下发布，该许可证保证商业使用、修改、分发、专利使用和私人使用，并对商标使用、责任和保证设定了限制。
项目背景与维护
该项目由 John Snow Labs 分配了完整的开发团队，并承诺像维护其他开源库一样，长期持续改进该库。预计会频繁发布新版本，定期增加新的测试类型、任务、语言和平台。项目定位为早期阶段的开源社区项目，旨在填补安全、稳健和公平 AI 模型训练工具缺乏的空白，并建立在此前多项研究的基础之上。
