Prompt_Engineering_using_Precision_RAG

الدقة

الضبط الفوري لبناء مباني الصف - أنظمة الخرقة

هندسة المطالبة التلقائية

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام توليد التوليد (RAG) على مستوى المؤسسات عن طريق أتمتة عملية الهندسة السريعة. الهدف من ذلك هو إنشاء حل شامل يبسط مهمة صياغة مطالبات فعالة لنماذج اللغة (LLMS) ، مما يمكّن الشركات من الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة بشكل أكثر كفاءة.

الميزات الرئيسية

1. توليد المطالبات التلقائي : قم بإنشاء مجموعة متنوعة من خيارات المطالبة تلقائيًا بناءً على إدخال وأهداف المستخدم ، وتوفير الوقت والجهد في الهندسة اليدوية.
2. توليد بيانات التقييم التلقائي : قم بإنشاء حالات واختبار تلقائيًا لتقييم أداء المرشحين السريع بشكل شامل ، مما يضمن الفعالية السريعة في سياقات مختلفة.
3. الاختبار الفوري والترتيب : قم بتنفيذ آليات اختبار وتصنيف قوية ، مثل أنظمة التوفيق بين Monte Carlo و ELO ، لتقييم وتحديد أولويات المطالبات الأكثر فعالية.
4. واجهة سهلة الاستخدام : قم بتطوير واجهة مستخدم بديهية لتبسيط عملية هندسة المطالبة ، مما يسمح للمستخدمين بإدخال متطلبات الإدخال ، وعرض المطالبات التي تم إنشاؤها ، وتحليل نتائج التقييم.

ابدء

1. استنساخ المستودع: git clone https://github.com/getachewabebe/precisionrag.git

Marmdown Copy 2. قم بتثبيت التبعيات المطلوبة: CD Automatic-Prompt-engineering PIP تثبيت متطلبات-txt

نسخة Arduino 3. قم بإعداد بيئة التطوير وقم بتشغيل التطبيق: Python SRC/UI/App.py

نسخة تخفيض

المساهمة

نرحب بالمساهمات في هذا المشروع. يرجى اتباع سير عمل جيثب القياسي:

1. شوكة المستودع
2. قم بإنشاء فرع جديد للميزة أو إصلاح الأخطاء
3. ارتكب تغييراتك
4. ادفع إلى شوكة
5. إرسال طلب سحب

رخصة

هذا المشروع مرخص بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.