ChainForge：用於提示工程與 LLM 假設測試的視覺化工具組

它解決了什麼問題

ChainForge 提供一個視覺化環境，用於「戰鬥測試」提示並比較 LLM 回應。它超越了即興聊天，讓使用者能系統性地分析不同提示變體、模型設定以及不同 LLM 本身，如何影響產生回應的品質。

它如何運作

它採用資料流程式設計模型（基於 ReactFlow 與 Flask），使用者可以建立節點鏈。主要功能包括：

• 組合式提示：對輸入變數取交叉乘積，讓使用者同時向多個提示範本與模型組合發送數百個查詢。
• 多模型查詢：使用者可一次查詢多個 LLM 供應商（包括 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek，以及透過 Ollama 的本地模型）。
• 評估與視覺化：內建評估節點可透過 Python 腳本為回應打分，視覺化節點則可繪製數值或布林指標（例如箱形圖或直方圖）。
• GenAI 輔助：內建功能協助建立合成資料表，並產生評估函式的起始程式碼。

適用對象

提示工程師、AI 研究者與開發者，需穩健驗證模型行為，並找出特定使用情境下最佳的提示與模型組合。

重點特色

• 視覺介面：基於節點的環境，用於設計提示鏈與評估流程。
• 廣泛供應商支援：相容於多種雲端 API 與本地部署模型。
• 可匯出資料：能將結果匯出為試算表（Excel .xlsx）以供進一步分析。
• 真實值評估：支援匯入資料集，將 LLM 回應與預期答案進行比較。

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摘要： 一個系統化提示工程的視覺化資料流環境，讓使用者能在多個 LLM 與模型設定間進行戰鬥測試，並內建評估與視覺化工具。

標題： ChainForge：用於提示工程與 LLM 假設測試的視覺化工具組