PromptForge：支持提示词设计与测试的开源工具

PromptForge 是一个开源的提示词工程工作台，旨在帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示词。它提供强大的分析工具，支持多种 AI 提供商，如 Anthropic、OpenAI、Azure OpenAI 和本地 Ollama。用户可以通过简单的配置和操作，快速创建高效的提示词，适合开发者和研究人员使用。项目在 GitHub 上活跃，拥有 516 颗星和 56 次分叉，社区支持度较高。它的核心目标是提升提示词的创作效率和质量，助力 AI 应用开发。

功能列表

• 支持多种 AI 模型：兼容 Anthropic、OpenAI、Azure OpenAI 和 Ollama 等 AI 提供商。
• 智能提示词建议：提供基于上下文的提示词改进建议。
• 提示词测试与评估：支持系统化测试提示词效果，并提供详细分析。
• 环境配置简单：通过 .env 文件快速设置 API 密钥和运行环境。
• 社区驱动开发：开源代码，接受社区贡献和问题反馈。
• 本地运行支持：支持在本地部署，适合开发和测试场景。

使用帮助

安装流程

PromptForge 的安装过程简单，适合熟悉 Git 和命令行的用户。以下是详细步骤：

1. 克隆仓库
   打开终端，运行以下命令克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/insaaniManav/prompt-forge.git
   

   克隆完成后，进入项目目录：

   cd prompt-forge
   

2. 配置环境
   项目需要用户提供 API 密钥以连接 AI 模型。复制示例环境文件：

   cp .env.example .env
   

   使用文本编辑器（如 nano 或 vim）打开 .env 文件，添加所需的 API 密钥。例如：

   ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."
   OPENAI_API_KEY="sk-..."
   AZURE_OPENAI_API_KEY="your-key"
   AZURE_OPENAI_BASE_URL="https://your-resource.openai.azure.com"
   OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"
   DEFAULT_AI_PROVIDER="ollama"
   

   根据需求填写对应的密钥。如果使用本地 Ollama 模型，确保 Ollama 服务已在 http://localhost:11434 运行。

3. 运行项目
   进入 api 目录并启动服务：

   cd api && go run main.go
   

   项目启动后，用户可以通过本地界面或 API 访问 PromptForge 的功能。

主要功能操作

PromptForge 的核心是提示词的创建、测试和优化。以下是主要功能的详细操作流程：

1. 创建提示词

• 操作步骤：
  1. 打开 PromptForge 的界面（通常为本地 http://localhost:8080，具体端口依运行日志确认）。
  2. 在提示词输入框中，输入初始提示词，例如：“生成一篇 500 字的科技文章，主题是人工智能的未来发展”。
  3. 选择 AI 模型（例如 Anthropic 或 OpenAI）。
  4. 点击“生成”按钮，查看模型的输出结果。
• 特色功能：
  PromptForge 提供“智能建议”功能。生成结果后，系统会分析提示词的清晰度和效果，推荐改进方案。例如，系统可能建议将“生成一篇科技文章”改为“生成一篇结构清晰、包含案例分析的科技文章”以提升输出质量。

2. 测试与评估提示词

• 操作步骤：
  1. 在“测试”模块中，输入多个提示词变体。例如：
     • 提示词 1：“写一篇关于 AI 的文章。”
     • 提示词 2：“撰写一篇 500 字的 AI 文章，包含实际案例。”
  2. 选择测试参数，如模型类型、输出长度或生成次数。
  3. 点击“运行测试”，系统会批量生成结果并展示对比分析。
  4. 查看分析报告，了解每个提示词的得分（基于清晰度、相关性和输出质量）。
• 特色功能：
  系统提供可视化分析工具，例如柱状图或表格，展示不同提示词的效果差异。用户可以根据报告优化提示词。

3. 优化提示词

• 操作步骤：
  1. 在“优化”模块中，上传测试过的提示词。
  2. 系统会基于测试结果，建议调整措辞、增加细节或简化语言。
  3. 用户可直接编辑提示词并重新测试。
• 特色功能：
  PromptForge 支持迭代优化，记录每次调整的历史版本，方便用户回溯和比较。

4. 本地运行 Ollama 模型

• 操作步骤：
  1. 确保 Ollama 已安装并在本地运行（参考 Ollama 官方文档）。
  2. 在 .env 文件中配置 OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"。
  3. 选择 Ollama 作为默认 AI 提供商（DEFAULT_AI_PROVIDER="ollama"）。
  4. 测试提示词时，系统会调用本地模型生成结果。
• 特色功能：
  本地运行无需网络连接，适合开发环境或隐私敏感场景。

注意事项

• API 密钥安全：不要将 .env 文件上传到公共仓库，以免泄露密钥。
• 依赖环境：确保安装了 Go 语言环境（版本 1.16 或以上）和 Git。
• 社区支持：如果遇到问题，可在 GitHub 仓库提交 Issue 或查看现有 Pull Request。

应用场景

1. AI 应用开发
   开发者使用 PromptForge 设计和测试提示词，优化对话系统或内容生成应用的输出效果。例如，开发聊天机器人时，可通过测试不同提示词，确保机器人回答更自然。
2. 研究与实验
   研究人员利用 PromptForge 评估 AI 模型在不同提示词下的表现，探索提示词设计对模型输出的影响。例如，测试“简短描述”与“详细指令”对生成质量的影响。
3. 教育与培训
   教师或培训师使用 PromptForge 创建教学用提示词，生成定制化的学习材料。例如，设计提示词生成针对学生的练习题或案例分析。

QA

1. PromptForge 支持哪些 AI 模型？
   支持 Anthropic、OpenAI、Azure OpenAI 和本地 Ollama 模型，用户可通过 .env 文件配置。
2. 如何解决运行时 API 密钥错误？
   检查 .env 文件中的密钥是否正确，确保对应 AI 提供商的账户已激活 API 访问权限。
3. 本地运行需要多大计算资源？
   运行 PromptForge 本身占用资源较少，但本地 Ollama 模型可能需要 GPU 支持，建议至少 8GB 显存。
4. 如何贡献代码？
   访问 GitHub 仓库，Fork 项目，提交 Pull Request。建议先查看现有 Issue，了解社区需求。