Amikor egy Red Teaming művelet során több különböző nyelvi modellt (LLM) kell tesztelned, gyorsan szembesülsz a szolgáltatók közötti API-különbségekkel. Az egyik másképp kezeli a rendszerszintű üzeneteket, a másiknak eltérőek a paraméternevei, a harmadik pedig teljesen más authentikációs sémát használ. Az API wrapper (vagy becsomagoló) pont ezt a káoszt hivatott megszüntetni: egy egységes, általad definiált interfészt hoz létre, amely mögé elrejtheted a különböző implementációs részleteket.
Ez azonban messze nem csak kényelmi funkció. A wrapper egy stratégiai kontrollpont, amely lehetővé teszi a központosított naplózást, költségkövetést, biztonsági szűrést és a tesztek konzisztens végrehajtását, függetlenül az éppen használt modelltől.
Az egységes interfész koncepciója
A cél egy olyan absztrakt réteg létrehozása, amely a Red Teaming eszközeid számára egységesen jeleníti meg a különböző LLM-eket. Ahelyett, hogy a kódod tele lenne `if provider == ‘openai’: … elif provider == ‘anthropic’: …` típusú elágazásokkal, egyszerűen meghívsz egy közös metódust, például `generate_response()`. A wrapper feladata, hogy ezt a hívást lefordítsa az adott szolgáltató specifikus API-jára.
Egy alapvető wrapper osztály (interfész) definiálása Pythonban így nézhet ki. Ez csak egy váz, ami kikényszeríti a konzisztenciát a konkrét implementációkban.
from abc import ABC, abstractmethod
class BaseLLMWrapper(ABC):
"""
Absztrakt alaposztály minden LLM wrapper számára.
Meghatározza a kötelezően implementálandó metódusokat.
"""
def __init__(self, api_key: str, model_name: str):
self.api_key = api_key
self.model_name = model_name
@abstractmethod
def generate_response(self, prompt: str, **kwargs) -> dict:
"""
Egy prompt alapján generál választ a modelltől.
A kwargs további paramétereket (pl. temperature) tartalmazhat.
Visszatér egy szótárral, ami a választ és a metaadatokat tartalmazza.
"""
pass
A wrapper kiterjesztése Red Teaming funkciókkal
Az igazi ereje a wrappernek akkor mutatkozik meg, amikor Red Teaming-specifikus logikával bővítjük. Minden API hívás keresztülmegy ezen a rétegen, így tökéletes hely a beavatkozásra.
Költségkövetés és Rate Limiting
Az automatizált tesztek könnyen elszabadíthatják a költségeket. A wrapperbe épített számlálók segítenek ezt kordában tartani. A hívás előtt és után naplózhatod a felhasznált tokenek számát, és a szolgáltató árazása alapján azonnal kalkulálhatsz egy becsült költséget.
# Egy konkrét wrapper implementáció (pl. OpenAI) metódusának részlete
def generate_response(self, prompt: str, **kwargs) -> dict:
# ... kliens inicializálása ...
# Metaadatok gyűjtésének kezdete
start_time = time.time()
# API hívás
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.model_name,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
**kwargs
)
latency = time.time() - start_time
# Költség- és token-információk kinyerése
usage = response.usage
input_tokens = usage.prompt_tokens
output_tokens = usage.completion_tokens
# A naplózáshoz vagy további feldolgozáshoz visszaadott adatok
return {
"response_text": response.choices[0].message.content,
"metadata": {
"input_tokens": input_tokens,
"output_tokens": output_tokens,
"latency_ms": int(latency * 1000)
# ... itt lehetne a költségkalkuláció is ...
}
}
Gyakorlati tipp
Implementálj egy egyszerű rate limitert (például egy „token bucket” algoritmust) a wrapperen belül, hogy elkerüld a szolgáltatói limitek túllépését, ami a tesztjeid megbízhatóságát rontaná.
Adatgyűjtés és központi naplózás
A wrapper a legmegfelelőbb hely minden interakció naplózására. Ments el minden egyes promptot, a kapott választ, a paramétereket (hőmérséklet, top_p stb.), a késleltetést és a token-használatot. Ezek az adatok felbecsülhetetlen értékűek lesznek a későbbi elemzések és a monitoring dashboardok számára. A strukturált (pl. JSON) naplózás megkönnyíti az automatizált feldolgozást.
Be- és kimeneti szűrés
A wrapper lehetővé teszi, hogy automatikusan módosítsd vagy ellenőrizd a modellnek küldött és onnan érkező adatokat.
- Bemeneti szűrés (pre-processing): Automatikusan eltávolíthatsz személyes adatokat (PII), hozzáadhatsz egy standard rendszerüzenetet (pl. „Viselkedj segítőkész asszisztensként!”), vagy átalakíthatod a promptot egy specifikus formátumra.
- Kimeneti szűrés (post-processing): Ellenőrizheted a választ káros tartalmakra, detektálhatsz bizonyos kulcsszavakat (pl. „sajnálom, de nem segíthetek”), vagy megpróbálhatsz strukturált adatot (pl. JSON) kinyerni a nyers szövegből.
Több szolgáltató kezelése Factory mintával
Ha már több wrapper implementációd is van (egy az OpenAI-hoz, egy az Anthropic-hoz, stb.), egy Factory (gyártó) tervezési minta segítségével teheted a kódodat tisztábbá és könnyebben bővíthetővé. A factory egy egyszerű függvény vagy osztály, ami a kért szolgáltató neve alapján visszaadja a megfelelő wrapper objektumot.
# Külön fájlokban definiált wrapper osztályok
from .openai_wrapper import OpenAIWrapper
from .anthropic_wrapper import AnthropicWrapper
def get_llm_client(provider: str, api_key: str, model: str) -> BaseLLMWrapper:
"""
LLM Wrapper Factory.
Visszaadja a megfelelő wrapper példányt a szolgáltató neve alapján.
"""
if provider == "openai":
return OpenAIWrapper(api_key=api_key, model_name=model)
elif provider == "anthropic":
return AnthropicWrapper(api_key=api_key, model_name=model)
# ... további szolgáltatók ...
else:
raise ValueError(f"Ismeretlen szolgáltató: {provider}")
# Használat a Red Teaming szkriptben:
# Ahelyett, hogy közvetlenül példányosítanánk, a factory-t hívjuk.
gpt_client = get_llm_client("openai", OPENAI_API_KEY, "gpt-4-turbo")
claude_client = get_llm_client("anthropic", ANTHROPIC_API_KEY, "claude-3-opus-20240229")
# Innentől mindkét kliens ugyanazt az interfészt használja
response_gpt = gpt_client.generate_response("Mesélj egy viccet!")
response_claude = claude_client.generate_response("Mesélj egy viccet!")
Ezzel a megközelítéssel a tesztlogikád teljesen függetlenné válik a konkrét LLM-szolgáltatótól. Új modell hozzáadása mindössze egy új wrapper osztály és egy sor hozzáadását jelenti a factory függvényben, anélkül, hogy a meglévő teszteseteket módosítani kellene.