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LLM Ingeniería rápida para desarrolladores

Este repositorio contiene los fragmentos de código utilizados en la ingeniería rápida de LLM para desarrolladores.

Sobre el libro

Un enfoque práctico para la ingeniería rápida para los desarrolladores. Sumerja el mundo de la agilidad de ingeniería rápida, optimizando sus indicaciones para las interacciones Dynamic LLM. Aprenda con ejemplos prácticos del mundo real y eleve su experiencia de desarrollador con LLM. Descubra cómo las indicaciones correctas pueden revolucionar sus interacciones con LLMS.

En "LLM Pronto Ingeniería para desarrolladores", realizamos un viaje integral al mundo de LLMS y el arte de elaborar indicaciones efectivas para ellos.

La guía comienza colocando las bases, explorando la evolución del procesamiento del lenguaje natural (PNL) desde sus primeros días hasta los sofisticados LLM con los que interactuamos hoy. Se sumergirá profundamente en las complejidades de modelos como los modelos GPT, comprender su arquitectura, capacidades y matices.

A medida que avanzamos, esta guía enfatiza la importancia de una ingeniería rápida efectiva y sus mejores prácticas. Si bien los LLM como CHATGPT (GPT-3.5 y GPT-4) son poderosos, su máximo potencial solo se realiza cuando se comunican de manera efectiva. Aquí es donde entra en juego la ingeniería rápida. No se trata simplemente de hacerle una pregunta al modelo; Se trata de frasear, contexto y comprender la lógica del modelo.

A través de capítulos dedicados al flujo de inmediato, Langchain y otras herramientas, obtendrá experiencia práctica en la elaboración, prueba, puntuación y optimización de indicaciones. También exploraremos conceptos avanzados como el aprendizaje de pocos disparos, la cadena de pensamiento, la perplejidad y las técnicas como React y la solicitud de conocimiento general, equiparlo con una comprensión integral del dominio.

Esta guía está diseñada para ser práctica, ofreciendo ideas y ejercicios prácticos. De hecho, a medida que avanza, se familiarizará con varias herramientas:

• Biblioteca Operai Python: se sumergirá en el núcleo de los LLM de OpenAI y aprenderá a interactuar y ajustar modelos para lograr salidas precisas adaptadas a necesidades específicas.
• ARDFOO: Dominarás el arte de elaborar indicaciones efectivas. A lo largo de la guía, utilizaremos Promitfoo para probar y calificar las indicaciones, asegurando que estén optimizados para los resultados deseados.
• Langchain: explorarás el marco Langchain, que eleva las aplicaciones con motor LLM. Se sumergirá para comprender cómo un ingeniero rápido puede aprovechar el poder de esta herramienta para probar y crear indicaciones efectivas.
• BetterPrompt: antes de implementar, es esencial para probar. Con BetterPrompt, se asegurará de que las indicaciones de LLM estén listas para escenarios del mundo real, refinándolos según sea necesario.
• Flujo rápido de Azure: experimentará la interfaz visual de la herramienta de Azure, racionalizando el desarrollo de IA basado en LLM. Diseñará flujos ejecutables, integrando LLMS, indicaciones y herramientas de Python, asegurando una comprensión holística del arte de solicitar.
• ¡Y más!

Con estas herramientas en su kit de herramientas, estará bien preparado para crear indicaciones potentes y efectivas. Los ejercicios prácticos ayudarán a solidificar su comprensión. A lo largo del proceso, participará activamente y, al final, no solo apreciará el poder de la ingeniería rápida, sino que también poseerá las habilidades para implementarlo de manera efectiva.