प्लेग्राउंड - Entity Enricher दस्तावेज़

प्लेग्राउंड

रीयल-टाइम प्रतिक्रिया फ़ॉर्मेटिंग, token ट्रैकिंग, लागत मीट्रिक, और स्थायी इतिहास के साथ किसी भी AI model पर कस्टम prompt का परीक्षण करें।

अवलोकन

Playground एक फ्री-फ़ॉर्म प्रॉम्प्ट टेस्टिंग एनवायरनमेंट है। स्कीमा-चालित एनरिचमेंट वर्कफ़्लो के विपरीत, यह आपको मॉडल को कोई भी सिस्टम प्रॉम्प्ट और यूज़र प्रॉम्प्ट भेजने और रॉ रिस्पॉन्स की जाँच करने देता है। इसका उपयोग प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के साथ प्रयोग करने, मॉडल क्षमताओं का परीक्षण करने, या वन-ऑफ़ क्वेरीज़ चलाने के लिए करें।

मॉडल
कोई भी
भाषाएँ
40
इतिहास
स्थायी
लागत ट्रैकिंग
प्रति कॉल

इंटरफ़ेस लेआउट

Playground में स्प्लिट-पेन लेआउट इस्तेमाल होता है। सभी इनपुट सेशनों के बीच local storage में सहेजे जाते हैं।

सिस्टम प्रॉम्प्ट

model के व्यवहार और persona को सेट करें। यह system message के रूप में भेजा जाता है और executions के बीच बना रहता है ताकि आप context दोबारा दर्ज किए बिना user prompt पर काम कर सकें।

उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट

मॉडल को भेजा गया मुख्य प्रॉम्प्ट। यहीं आप अपनी क्वेरी, निर्देश, या टेस्ट केस लिखते हैं।

वायर स्कीमा

आप जो JSON वापस चाहते हैं उसका एक उदाहरण पेस्ट करें, और उसे प्रोवाइडर को भेजे जाने वाले असली स्ट्रक्चर्ड-आउटपुट कॉन्ट्रैक्ट में कंपाइल कर दिया जाता है — वही तंत्र जो संवर्धन उपयोग करता है। इसी तरह आप जाँचते हैं कि कोई मॉडल दिए गए आउटपुट आकार को संभाल सकता है या नहीं, इससे पहले कि आप उसके इर्द-गिर्द स्कीमा बनाएँ।

रिस्पॉन्स

मॉडल की प्रतिक्रिया को स्वतः-पहचाने गए फ़ॉर्मेटिंग के साथ प्रदर्शित करता है। JSON प्रतिक्रियाओं को Monaco एडिटर में सिंटैक्स हाइलाइटिंग मिलती है; सादा टेक्स्ट जस का तस रेंडर होता है। एक क्लिक में क्लिपबोर्ड पर कॉपी करें।

इतिहास

सभी एक्ज़ीक्यूशन स्थानीय रूप से सहेजे जाते हैं। मॉडल के अनुसार फ़िल्टर करें, प्रॉम्प्ट प्रीव्यू देखें, और इटरेट करना जारी रखने के लिए कोई भी पिछला सेशन बहाल करें। इतिहास का कोई भी रिकॉर्ड भी यहाँ फिर से लोड किया जा सकता है — उसके प्रॉम्प्ट और उसके अटैचमेंट — ताकि आप पूरी पाइपलाइन के लिए दोबारा भुगतान किए बिना किसी असली रन के शब्दों पर इटरेट कर सकें।

कॉन्फ़िगरेशन

साइडबार से कॉल कॉन्फ़िगर होती है:

विकल्पविवरण
मॉडलकिसी भी कॉन्फ़िगर किए गए provider से एक अकेला AI model चुनें। वर्चुअलाइज़्ड ड्रॉपडाउन मूल्य निर्धारण और provider जानकारी दिखाता है।
भाषा40 समर्थित भाषाओं में से चुनें। यह मॉडल को भेजे गए प्रॉम्प्ट में भाषा निर्देश को प्रभावित करता है।
अटैचमेंटकॉल में दस्तावेज़ अटैच करें। मॉडल सूची सिमटकर केवल उन्हीं मॉडलों तक रह जाती है जो आपके अटैच किए गए कंटेंट को सचमुच पढ़ सकते हैं, इसलिए असंगत जोड़ी बनना केवल हतोत्साहित नहीं, बल्कि असंभव है।

एक्ज़िक्यूशन और मेट्रिक्स

प्रत्येक निष्पादन के बाद, रिस्पॉन्स पैनल विस्तृत मेट्रिक्स प्रदर्शित करता है:

प्रोसेसिंग समयमिलीसेकंड में कुल राउंड-ट्रिप समय, जिसमें नेटवर्क लेटेंसी और मॉडल इन्फरेंस शामिल है।
इनपुट टोकनmodel द्वारा गिने गए आपके system + user prompt में tokens की संख्या।
आउटपुट टोकनmodel की प्रतिक्रिया में tokens की संख्या।
लागतmodel की प्रति-टोकन मूल्य निर्धारण के आधार पर USD में अनुमानित लागत।

एक्ज़िक्यूशन इतिहास

हर प्रॉम्प्ट निष्पादन स्वचालित रूप से लोकल स्टोरेज में सहेजा जाता है। हिस्ट्री पैनल पिछले सत्रों की समीक्षा और पुनः उपयोग के लिए टूल प्रदान करता है:

मॉडल फ़िल्टरउपयोग किए गए model के अनुसार इतिहास प्रविष्टियों को फ़िल्टर करें। किसी विशिष्ट provider के परिणाम तुरंत खोजें।
प्रॉम्प्ट पूर्वावलोकनहर एंट्री user prompt के पहले 50 अक्षर, टाइमस्टैम्प, और model का नाम दिखाती है।
सफलता संकेतकयह दर्शाने वाला विज़ुअल बैज कि निष्पादन सफल रहा या विफल।
सेशन पुनर्स्थापित करेंसिस्टम प्रॉम्प्ट, यूज़र प्रॉम्प्ट, मॉडल और भाषा चयन को पुनर्स्थापित करने के लिए किसी भी इतिहास प्रविष्टि पर क्लिक करें।
इतिहास साफ़ करेंएक ही क्लिक में सभी सहेजी गई प्रविष्टियाँ हटाएँ।

सामान्य उपयोग के मामले

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

enrichment schemas में शामिल करने से पहले model के व्यवहार को परिष्कृत करने के लिए system prompts और निर्देशों पर पुनरावृत्ति करें।

मॉडल तुलना

एनरिचमेंट के लिए मॉडल चुनने से पहले आउटपुट गुणवत्ता, गति और लागत की तुलना करने के लिए एक ही प्रॉम्प्ट को विभिन्न मॉडल के मुकाबले चलाएँ।

त्वरित क्वेरी

पूरा स्कीमा और एनरिचमेंट पाइपलाइन सेट किए बिना एक बार की नॉलेज एक्सट्रैक्शन क्वेरी चलाएँ।

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