Prompt Playground 2023年7月开发记录

上个月的时候，出于日常工作需求，做了一个简单的提示词调试工具 Prompt Playground。

这个工具的初衷是为了方便测试，所以没有做太多的功能，只是简单的实现了一个提示词的运行界面，可以方便的调整参数，查看结果。尤其是希望没有开发经验的人也可以方便的使用。

但是由于对客户端开发不熟悉，所以在实现的过程中遇到了很多问题，也花了很多时间去解决，所以把这个过程记录下来，希望能够对其他人有所帮助。

Prompt Playground 的更新

样式的更新

这个月更多的更新还是样式相关的。

刚开始的时候，只是为了实现基础的功能，所以整体使用的大部分还是Avalonia原始的组件样式，大部分的功能都需要通过鼠标点击按钮来操作，于是界面上就放置了很明显的按钮。

于是最初的样式是这样的：

同时为了简单的个性化，又在所有能够展示文字的地方都加上了一些emoji，这样看起来就比较有趣了，但是仍然简陋。

其他的一些地方，就更不用说了，像是配置界面就是最简单的表单样式，没有任何的美化。

经过了些许的摸索和学习之后，尝试在项目中引入了Semi.Avalonia，这是一个基于Avalonia的UI组件库，提供了很多现成的组件，可以直接使用。

像是Tab组件的样式就有了很大的改变，于是就有了第二版的界面。

虽然还是原有emoji的风格，但是整体的风格上组件可以做的更加精巧。

后面经过探索，引入了 Icons.Avalonia，将emoji替换成了图标，同时也对配置界面进行了一些调整，于是就有了现在的样子。

配置窗口也做了一些简单的调整。

配置模式的优化

0.1.0 版本中，所有的配置项都是配置模型下的一个字段，导致配置的重用和扩展都比较困难。

于是在0.2.0 版本中，将配置项的配置模型改为了一个列表，不同的模型可以指定需要的配置项，由此，可以实现不同模型的配置重用。
例如 Baidu ERNIE 模型和 Baidu ERNIE Turbo其实使用的相同的配置参数，那么在配置的时候，切换模型就不需要重复配置了。
这项优化也应用到了 Embedding的配置上。

结果展示优化

调试词的运行，不仅仅是需要看的生成结果，同时也需要看到生成消耗的Tokens数量，以及生成的时间。

于是在0.2.0 的更新中，就加入了这两个信息的展示。

对接向量数据库

Memory 是Semantic Kernel中最重要的一个功能，可以通过 TextMemorySkill，在提示词中加入相关信息，生成更加丰富的提示词。

而向量数据库则是Memory必备的配置，所以在0.3.0 版本中，加入了对向量数据库的支持。

但是由于Memory需要的配置项较多， 目前也没有进行优化，所以在配置的时候，需要手动输入所有的配置项。包括向量数据库的信息，Embedding的信息。
同时在调用的时候，还需要提供 Collection、Limit 和 Relevance 参数。

接下来的更新计划

1. Core Skills（Plugins）的支持
2. 优化文件管理
3. 结果的统计和分析
4. 更名(Prompt Studio)

参与

该项目目前在Github上开源，使用.NET 7 + AvaloniaUI 进行开发，支持跨平台，欢迎大家参与。

如果有任何问题或者建议，也欢迎提issue或者PR。

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