Polish Your Prompt

Englisch | 简体中文

Polnisch-Ihr-Prompt

Machen Sie jeden Meister des schnellen Ingenieurwesens!

Demo anzeigen · Web UI · Melden Sie Fehler an · Anforderungsfunktion

Inhaltsverzeichnis

1. Über das Projekt
2. Erste Schritte
   • Installation
   • Installation
3. Verwendung
4. Roadmap
5. Lizenz
6. Anerkennung

Über das Projekt

Was ist der ENGINEERING Teil des Prompt Engineering ?

Schnelles Engineering ist der Mix aus Ingenieurwesen und Kunst. Einige Menschen können sehr gut schreiben und können auf sehr natürliche Weise mit LLMs sprechen. Einige könnten jedoch nicht. Sie brauchen Hilfe, um hochwertige Eingabeaufforderungen zu erstellen, mit denen zufriedenstellende Text erzeugt werden können.

In diesem Projekt haben wir ein Tool vorgestellt, mit dem Sie zum Meister des schnellen Engineering führen und Eingabeaufforderungen erstellen, die den Rest Ihres Lebens wiederverwendet werden können.

Das Tool bietet 3 Arten von promptem Raffiner:

1. Einfacher Raffiner : Verfeinern Sie Ihre Eingabeaufforderung mit einem einfachen Präfix.
2. Schema -Refiner : Verfeinern Sie Ihre Eingabeaufforderung mit einer weit verbreiteten Struktur, z. B. COSTAR , RISE .
3. Annotierter Raffiner : Verfeinern Sie Ihre Eingabeaufforderung mit Textanmerkungen.

Weitere Informationen finden Sie in den Demos.

Erste Schritte

Installation

pip install polish_your_prompt

Konfiguration

Geben Sie Ihre LLM -API -Basis und Ihre API -Taste in .env -Datei ein (erstellen Sie eine, wenn nicht existieren).

API_BASE= " your-api-base "
API_KEY= " your-api-key "

Theoretisch kann jedes große Sprachmodell, das den OpenAI -API -Stil unterstützt, dieses Tool verwenden.

Verwendung

Nehmen Sie SchemaRefiner als Beispiel:

 from polish_your_prompt . core import SchemaRefiner , MODE
from polish_your_prompt . schemas import  *
prompt = "help me do my homework"
refiner = SchemaRefiner ()
structure , prompt = refiner . refine ( prompt , schema = COSTAR (), mode = MODE . ONE_STEP )

Co-Star ist eine schnelle Vorlage, die von Sheila Teo im ersten "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" -Verbauwettbewerb "" Agentur "" "" Agentur "" "" "Agentur von Singapur) vorgeschlagen wurde.

Weitere Informationen finden Sie im Artikel.

Auf diese Weise verwandelt die LLM die Eingabeaufforderung in eine CO-STAR -Struktur, wie:

 # CONTEXT #
You are a student in high school taking a math class.

# OBJECTIVE #
Seek assistance with completing your homework assignment.

# STYLE #
Informal student seeking help.

# TONE #
Polite and respectful.

# AUDIENCE #
Classmate or tutor who can provide guidance.

# RESPONSE #
Clear explanation of the homework task and request for assistance.n'

In den meisten Fällen erzeugt die LLM eine zufriedenstellendere Reaktion.

Weitere Informationen finden Sie in den Demos.

Weitere Auswahlmöglichkeiten finden Sie in den Schemas.

Roadmap

• Eine Weboberfläche, mit der Benutzer mit dem Tool interagieren können
• Multisprachiger Unterstützung
  • chinesisch
• Eine Demo-Schnittstelle für Nichtprogrammierer
• Eine Entscheidung, Morddrohungen oder 10 ＄ Tipps für LLM zu geben

Bereit zu beitragen? Schauen Sie sich die offenen Probleme an.

Wenn Sie einen Vorschlag haben, der dies besser machen würde, geben Sie bitte das Repo und erstellen Sie eine Pull -Anfrage. Sie können auch einfach ein Problem mit dem Tag "Verbesserung" eröffnen.

Vergessen Sie nicht, dem Projekt einen Stern zu geben! Danke noch einmal!

Lizenz

Unter der MIT -Lizenz verteilt. Weitere Informationen finden Sie LICENSE.txt .

Anerkennung

Projekte oder Artikel, die dieses Projekt inspirierten:

• Co-Star
• Eingabeaufforderung 提示词 提示词 提示词 常见的 Eingabeaufforderung 框架
• Wiederholung