रीयल-टाइम प्रतिक्रिया फ़ॉर्मेटिंग, token ट्रैकिंग, लागत मीट्रिक, और स्थायी इतिहास के साथ किसी भी AI model पर कस्टम prompt का परीक्षण करें।
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।
Playground में स्प्लिट-पेन लेआउट इस्तेमाल होता है। सभी इनपुट सेशनों के बीच local storage में सहेजे जाते हैं।
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।
मॉडल को भेजा गया मुख्य प्रॉम्प्ट। यहीं आप अपनी क्वेरी, निर्देश, या टेस्ट केस लिखते हैं।
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।
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।
हर एक्ज़ीक्यूशन आपके अकाउंट में सेव होता है, सिर्फ़ इस ब्राउज़र में नहीं। मॉडल के हिसाब से फ़िल्टर करें, प्रॉम्प्ट प्रीव्यू पढ़ें, और पूरी कॉल वापस लाने के लिए किसी एंट्री पर क्लिक करें। History का कोई भी रिकॉर्ड यहाँ दोबारा लोड किया जा सकता है — उसके प्रॉम्प्ट और उसके अटैचमेंट भी — ताकि आप पूरी पाइपलाइन का दोबारा भुगतान किए बिना किसी असली रन के शब्दों पर काम कर सकें।
साइडबार से कॉल कॉन्फ़िगर होती है:
| विकल्प | विवरण |
|---|---|
| मॉडल | किसी भी कॉन्फ़िगर किए गए provider से एक अकेला AI model चुनें। वर्चुअलाइज़्ड ड्रॉपडाउन मूल्य निर्धारण और provider जानकारी दिखाता है। |
| भाषा | 40 समर्थित भाषाओं में से चुनें। यह मॉडल को भेजे गए प्रॉम्प्ट में भाषा निर्देश को प्रभावित करता है। |
| अटैचमेंट | कॉल 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। |
चौथी चीज़ जो आप कॉन्फ़िगर करते हैं वह साइडबार में नहीं है: प्रॉम्प्ट पैन का आउटपुट स्कीमा टैब। आप जो JSON वापस चाहते हैं उसका एक नमूना पेस्ट करें, और कॉल उससे अनुमानित एक स्ट्रक्चर्ड-आउटपुट कॉन्ट्रैक्ट अपने साथ ले जाती है — फ़ील्ड के नाम, और वे टाइप जो वैल्यू दर्शाती हैं।
प्रत्येक निष्पादन के बाद, रिस्पॉन्स पैनल विस्तृत मेट्रिक्स प्रदर्शित करता है:
हर एक्ज़ीक्यूशन आपके अकाउंट में एक प्रॉम्प्ट रिकॉर्ड के रूप में सेव होता है — वही रिकॉर्ड जो History पेज दिखाता है — और रिस्पॉन्स के नीचे का पैनल उन्हें वापस पढ़ता है:
enrichment schemas में शामिल करने से पहले model के व्यवहार को परिष्कृत करने के लिए system prompts और निर्देशों पर पुनरावृत्ति करें।
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।
पूरा स्कीमा और एनरिचमेंट पाइपलाइन सेट किए बिना एक बार की नॉलेज एक्सट्रैक्शन क्वेरी चलाएँ।