Prompt Playground： 一個簡易的提示詞調試工具

將LLM引入到日常的開發(fā)工作中后，會面臨大量的提示詞調試的工作，由于LLM不確定性，這個工作會變得非常的繁瑣，需要不斷的調整，甚至需要大量的重試來確保輸出結果的穩(wěn)定性，以確保提示詞的有效性。
通常情況下可能會使用OpenAI（Azure OpenAI） 提供的Playground 或者其他的一些工具例如 Semantic Kernel Tool進行調試。
但是不免還是會有一些不便，例如無法批量調用，無法快速的對比輸出結果的差異等等。

于是我就寫了一個小工具，方便進行提示詞的調試工作，這就是 Prompt Playground.

功能介紹

目前Prompt Playground 處于早期開發(fā)階段，已經(jīng)支持了以下功能：

1. 多模型支持: Azure Chat Completions(gpt-35,gpt-4)、 Baidu ERNIE Bot Turbo
2. 批量結果生成： 可以一次性生成多個模型的結果，方便對比
3. Semantic Kernel 提示詞導入和保存: 支持skprompt.txt 格式的提示詞文件導入和導出，方便進行提示詞的調試和保存
4. Semantic Kernel 提示詞配置文件修改: 支持 skprompt.txt 對應 config.json 文件的加載和修改
5. Semantic Kernel 提示詞參數(shù)填充

界面介紹

界面相對簡潔直觀，主要分為三個部分：

菜單欄： 提供了一些基本的功能，例如模型接口的配置，skprompt.txt 文件導入

功能區(qū): 包含提示詞和config.json 文件的編輯區(qū)域，以及一些基本的操作按鈕

結果區(qū)： 用于展示模型的輸出結果和一些狀態(tài)信息

使用方法

首次使用的時候需要先點擊菜單欄的配置按鈕，進行模型接口的配置，配置完成后，關閉即可。

Max Generate Results 指最大生成結果數(shù)量，默認為3。

完成配置之后，就可以在主界面直接輸入提示詞，點擊生成(Ctrl + G)按鈕，即可生成結果。

如果有使用 Semantic Kernel的項目，可以點擊打開(Ctrl + O)菜單，打開skprompt.txt 文件，文件內容會自動填充到編輯框中.

此時也可以看到多了一個config.json的Tab，點擊編輯框右側的Tab即可切換到 config.json 的編輯界面，可以對config.json 進行修改。

修改完成之后，點擊保存(Ctrl + S)按鈕，即可保存修改后的skprompt.txt 和 config.json 文件。

構建與貢獻

該項目目前在Github上開源，使用.NET 7 + AvaloniaUI 進行開發(fā)，支持跨平臺，目前提供了 Windows 的構建版本。
有興趣的同學或者有跨平臺需要的同學可以自行構建。

如果有任何問題或者建議，也歡迎提issue或者PR。

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