ChainForge

ChainForge是一个开源的可视化编程环境，旨在为大型语言模型(LLMs)的提示(prompt)设计和测试提供实验场所。这个环境支持对提示方案进行快速地探索和质量评估，适用于早期、快速、实验性的提示探索场景。以下是对其功能、使用场景及使用方法的详细介绍：

功能介绍

1. 支持多模型查询：您可以同时查询多个LLM以快速测试提示方案及其变体。
2. 跨模型与提示变量的响应质量比较：使用户能够比较不同提示方案、模型及模型设置下的响应质量，以选出最佳的提示方案和模型。
3. 设置评估指标：用户可以设置评估指标（评分函数），并立即在各种提示、参数、模型及模型设置下可视化结果。
4. 模板化多轮对话：支持对话模板化，让用户可以在多轮对话中检查和评估输出。
5. 支持主流模型提供商：包括OpenAI、HuggingFace、Anthropic、Google PaLM2、Azure OpenAI端点，以及Dalai托管的Alpaca和Llama模型等。
6. 丰富的示例评估流：提供了从OpenAI评估中生成的188个示例流，帮助用户快速入门和探索。

使用场景

• 提示方案的快速原型设计与比较：适用于需要在多个LLM上快速测试和比较不同提示方案的场景。
• 对模型响应的质量评估：帮助评估员或开发者评估不同模型在特定提示下的响应质量。
• 多模型响应的比较与分析：在研究如何通过不同的提示参数影响模型输出的质量时提供有价值的见解。
• 教育与学习：作为教育工具帮助学习者理解LLMs的运作和响应影响因素。

如何使用

1. 安装：需要Python 3.8或更高版本。通过运行命令 pip install chainforge 安装ChainForge。
2. 启动服务：安装完后，运行 chainforge serve 并在支持的浏览器（Google Chrome, Firefox, Microsoft Edge, 或 Brave）中打开 localhost:8000 地址。
3. 设置API密钥：在界面右上角点击设置图标，设置您的OpenAI、Anthropic和/或Google PaLM API密钥。
4. 选择或创建流程：点击“示例流程”按钮选择一个流程开始探索，或者创建新的流程以实现您的需求。
5. 分享与反馈：在Web版本下，您也可以通过点击“分享”按钮生成流程的唯一链接，并与他人共享您的流程。

ChainForge以其灵活性和强大的功能成为LLM提示设计与测试的有力工具，适用于研究人员、开发者和任何对LLM响应质量有兴趣的人士。