ChainForge: A visual programming environment for prompt engineering

ChainForge 支持直接运行来自 OpenAI Evals 的示例评估流程，方便用户快速复用官方测试用例来检验提示和模型。

文中指出 ChainForge 可测量不同系统消息对 ChatGPT 输出的影响，并支持在不同设置下验证同一模型的响应质量。

本文介绍的ChainForge是一个开源可视化编程环境，专为提示工程设计。它允许用户通过可视化流程测试提示和模型的鲁棒性，支持提示注入攻击检测、输出格式一致性验证以及参数化提示批量测试。相比仅凭轶事证据的评估方式，ChainForge可生成可视化对比数据和导出结果，帮助开发者快速验证模型表现。

本文将Prompt Engineering作为ChainForge的核心应用场景，强调其需通过系统化测试而非主观判断来验证提示有效性。工具支持测量不同系统消息对ChatGPT输出的影响，以及在特定格式要求下的模型一致性。用户可借助可视化界面批量运行参数化提示并导出Excel数据，实现对提示质量的量化评估。

ChainForge采用Visual Programming方式构建提示工程流程，用户无需编写代码即可连接节点、发送参数化提示并缓存结果。文章指出该环境支持示例流程（如提示注入攻击评估），并在本地版本中扩展Python代码评估功能。相比传统脚本方式，它让多模型响应对比和假设检验变得直观且高效。

本文中的LLM指支持提示的多文本生成模型，ChainForge的主要用途是同时调用多个LLM并可视化对比其响应鲁棒性。工具可测试模型在不同设置下的输出质量，以及对提示注入的抵抗能力。文章强调需通过数据而非轶事来判断哪个模型更适合特定用例。

文章仅在本地安装部分提及Alpaca，作为可通过Dalai托管的本地运行模型之一。ChainForge完整版支持直接查询此类本地模型，弥补网页版的API密钥加载限制。用户可借此在无需外部API的情况下对Alpaca进行提示鲁棒性测试与评估。

文章仅在本地安装部分提及Llama，作为可通过Dalai托管的本地运行模型之一。ChainForge完整版支持直接查询此类本地模型，弥补网页版的API密钥加载限制。用户可借此在无需外部API的情况下对Llama进行提示鲁棒性测试与评估。

本文提到，通过本地安装的 ChainForge 可查询由 Dalai 托管的本地运行的 Alpaca/Llama 模型，相比网页版能支持更多本地模型调用功能。

ChainForge 提供示例流程，用于评估模型对 prompt injection 攻击的鲁棒性，帮助用户可视化测试提示在面对此类攻击时的表现。