LLM_Prompt_Engine

Motor de inmediato LLM

Este repositorio contiene el código fuente para un sistema de evaluación y generación de solicitud impulsado por IA, diseñado para optimizar el uso de modelos de lenguaje (LLM) en varias industrias. El proyecto consta de componentes frontend y backend, facilitando la generación de aviso, la generación de datos de evaluación automática y las pruebas rápidas.

Objetivo:

Servicio de generación automática de aviso: este servicio optimiza el proceso de crear indicaciones efectivas, lo que permite a las empresas utilizar eficientemente LLM para generar contenido relevante de alta calidad. Reduce significativamente el tiempo y la experiencia requeridos en la elaboración de indicaciones manualmente.

Servicio de generación de datos de evaluación automática: el servicio de PromplyTech automatiza la generación de diversos casos de prueba, garantizando una cobertura integral e identificando posibles problemas. Esto mejora la fiabilidad y el rendimiento de las aplicaciones LLM, ahorrando un tiempo significativo en el proceso de control de calidad (garantía de calidad).

Servicio de prueba y clasificación de prueba: el servicio de PromplyTech evalúa y clasifica diferentes indicaciones basadas en la efectividad, lo que ayuda a los usuarios a obtener el resultado deseado de LLM. Asegura que los chatbots y los asistentes virtuales proporcionen respuestas precisas y contextualmente relevantes, mejorando así la participación y satisfacción del usuario.

Estructura de carpeta:

LLM_Prompt_Engine/
| _ backend/
   | _ tests/
   |  | _ test_evaluation_data_generation.py
   |  | _ test_prompt_generation.py
   |  | _ test_prompt_testing.py
   | _ utils/
   |  | _ langchain.py
   |  | _ pdf_utils.py
   |  | _ text_splitter_utils.py
   |  | _ vector_store_utils.py
   | _ app.py
   | _ config.py
   | _ requirements.txt
| _ frontend/
   | _ src/
   |  | _ components/
   |     | _ chatbox.js
   | _ app.js
   | _ index.js
   | _ index.css
   | _ package-lock.json
   | _ package.json
   | _ README.md
   | _ tailwind.config.js
| _ .gitignore
| _ License
| _ README.md

Backend:

El directorio de backend contiene la API de frascos y los archivos de utilidad para la generación y evaluación de pedidos. Pruebas/: Directorio para archivos de prueba de backend. Utils/: archivos de utilidad para la generación y procesamiento de aviso. App.py: Aplicación de frascos para manejar solicitudes de API. config.py: configuración de configuración para el backend. requisitos.txt: lista de dependencias de Python. Instale usando PIP Install -R Requisitos.txt. Interfaz:

El directorio frontend contiene componentes react y archivos de configuración. SRC/: Directorio de origen para componentes React. Componentes/: Directorio para componentes React, incluido el componente de chatbox. App.js, index.js, index.css: archivos principales de aplicación. PACECKELOCK.JSON, paquete.json: archivos de paquete NPM. ReadMe.MD: ReadMe File para el frontend. Otros archivos:

.Gitignore: archivo Gitignore para excluir ciertos archivos del control de versiones. Licencia: archivo de licencia para el proyecto. ReadMe.MD: archivo de lectura principal para el proyecto. Uso:

Clon el repositorio. Navegue al directorio de back -end e instale dependencias utilizando PIP instalación -r requisitos.txt. Ejecute el servidor de backend usando Python App.py. Navegue al directorio frontend e instale dependencias utilizando la instalación de NPM. Inicie la aplicación frontend con el inicio de NPM. Acceda a la aplicación en http: // localhost: 3000 en su navegador web. Licencia: Este proyecto tiene licencia bajo la licencia MIT.

Contribuir: ¡las contribuciones son bienvenidas! Siga las pautas contribuyentes.