Prompt Playground： 一个简易的提示词调试工具

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.

功能介绍

目前Prompt Playground 处于早期开发阶段，已经支持了以下功能：

1. 多模型支持: Azure Chat Completions(gpt-35,gpt-4)、 Baidu ERNIE Bot Turbo
2. 批量结果生成： 可以一次性生成多个模型的结果，方便对比
3. Semantic Kernel 提示词导入和保存: 支持skprompt.txt 格式的提示词文件导入和导出，方便进行提示词的调试和保存
4. Semantic Kernel 提示词配置文件修改: 支持 skprompt.txt 对应 config.json 文件的加载和修改
5. Semantic Kernel 提示词参数填充

界面介绍

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

使用方法

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。

构建与贡献

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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