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PyRIT这个库可厉害了，是由AI红队开发的，专门帮助研究人员和工程师们检测他们的大型语言模型（LLM）终端在面对各种坏坏的内容时的鲁棒性，比如凭空捏造的内容（也就是我们常说的“幻觉”）、误用（比如偏见）以及禁止内容（比如骚扰）。

PyRIT能自动化完成AI红队的任务，让操作者可以把时间和精力集中在更复杂、更耗时的事情上。它还能识别出安全问题，比如误用（比如生成恶意软件、越狱）和隐私问题（比如身份盗窃）。

这个库的目标是让研究者们能有个基准线，来看看他们的模型和整个推理流程在面对不同的坏坏内容时的表现如何，并且能够把这个基准线和将来模型的迭代版本进行比较。这样一来，他们就可以有实证数据来看看他们的模型今天的表现如何，并且基于未来的改进检测性能是否有所下降。

另外，这个工具还能帮助研究者们迭代改进他们对不同坏坏内容的缓解措施。比如，在微软，我们就利用这个工具来迭代不同版本的产品（及其元提示），以便我们能更有效地防御提示注入攻击。这简直就像是给了研究人员和工程师们一把魔法武器，让他们在保证AI安全方面更加得心应手！

GitHub - Azure/PyRIT: The Python Risk Identification Tool for generative AI (PyRIT) is an open access automation framework to empower security professionals and machine learning engineers to proactively find risks in their generative AI systems.