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将LLM引入到日常的开发工作中后,会面临大量的提示词调试的工作,由于LLM不确定性,这个工作会变得非常的繁琐,需要不断的调整,甚至需要大量的重试来确保输出结果的稳定性,以确保提示词的有效性。 通常情况下可能会使用OpenAI(Azure OpenAI) 提供的Playground 或者其他的一些工具例如 Semantic Kernel Tool进行调试。 但是不免还是会有一些不便,例如无法批量调用,无法快速的对比输出结果的差异等等.
于是我就写了一个小工具,方便进行提示词的调试工作,这就是 Prompt Playground . 。
目前Prompt Playground 处于早期开发阶段,已经支持了以下功能:
界面相对简洁直观,主要分为三个部分:
菜单栏: 提供了一些基本的功能,例如模型接口的配置,skprompt.txt 文件导入 。
功能区: 包含提示词和config.json 文件的编辑区域,以及一些基本的操作按钮 。
结果区: 用于展示模型的输出结果和一些状态信息 。
首次使用的时候需要先点击菜单栏的配置按钮,进行模型接口的配置,配置完成后,关闭即可.
Max Generate Results 指最大生成结果数量,默认为3.
完成配置之后,就可以在主界面直接输入提示词,点击生成(Ctrl + G)按钮,即可生成结果.
如果有使用 Semantic Kernel的项目,可以点击打开(Ctrl + O)菜单,打开skprompt.txt 文件,文件内容会自动填充到编辑框中. 。
此时也可以看到多了一个config.json的Tab,点击编辑框右侧的Tab即可切换到 config.json 的编辑界面,可以对config.json 进行修改.
修改完成之后,点击保存(Ctrl + S)按钮,即可保存修改后的skprompt.txt 和 config.json 文件.
该项目目前在 Github 上开源,使用.NET 7 + AvaloniaUI 进行开发,支持跨平台,目前提供了 Windows 的构建版本。 有兴趣的同学或者有跨平台需要的同学可以自行构建.
如果有任何问题或者建议,也欢迎提issue或者PR.
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最后此篇关于PromptPlayground:一个简易的提示词调试工具的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于PromptPlayground:一个简易的提示词调试工具的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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