Teste prompts personalizados em qualquer modelo de IA com formatação de respostas em tempo real, monitorização de tokens, métricas de custo e histórico persistente.
O Playground é um ambiente de teste de prompts de forma livre. Ao contrário do fluxo de enriquecimento orientado por esquema, permite-lhe enviar qualquer system prompt e user prompt a um modelo e inspecionar a resposta bruta. Use-o para experimentar prompt engineering, testar as capacidades do modelo ou executar consultas pontuais.
O Playground usa uma disposição de painéis divididos com quatro painéis. Todas as entradas são persistidas no armazenamento local entre sessões.
Defina o comportamento e a persona do modelo. Isto é enviado como mensagem de sistema e persiste entre execuções, para que possa iterar sobre o prompt do utilizador sem reintroduzir o contexto.
O prompt principal enviado ao modelo. É aqui que escreve a sua consulta, instrução ou caso de teste.
Apresenta a resposta do model com formatação detetada automaticamente. As respostas em JSON recebem realce de sintaxe no editor Monaco; o texto simples é apresentado tal como está. Copie para a área de transferência com um clique.
Todas as execuções são guardadas localmente. Filtre por modelo, veja pré-visualizações de prompts e restaure qualquer sessão anterior para continuar a iterar.
A barra lateral fornece a seleção de modelo e idioma:
| Opção | Descrição |
|---|---|
| Model | Selecione um único modelo de IA de qualquer fornecedor configurado. A lista pendente virtualizada mostra os preços e as informações do fornecedor. |
| Idioma | Escolha entre 40 idiomas suportados. Afeta a instrução de idioma no prompt enviado ao modelo. |
Após cada execução, o painel de resposta apresenta métricas detalhadas:
Cada execução de prompt é guardada automaticamente no armazenamento local. O painel de histórico fornece ferramentas para rever e reutilizar sessões anteriores:
Itere sobre prompts de sistema e instruções para refinar o comportamento do model antes de os integrar em schemas de enrichment.
Execute o mesmo prompt em diferentes modelos para comparar a qualidade, velocidade e custo dos resultados antes de selecionar modelos para o enriquecimento.
Execute consultas pontuais de extração de conhecimento sem precisar de configurar um esquema completo e um pipeline de enriquecimento.