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LLM ingénierie rapide pour les développeurs

Ce référentiel contient les extraits de code utilisés dans LLM Invite Engineering pour les développeurs.

À propos du livre

Une approche pratique de l'ingénierie rapide pour les développeurs. Plongez dans le monde de l'agilité ingénierie rapide, optimisant vos invites à des interactions dynamiques LLM. Apprenez avec des exemples pratiques du monde réel et élevez votre expérience de développeur avec les LLM. Découvrez comment les bonnes invites peuvent révolutionner vos interactions avec les LLM.

Dans "LLM Inside Engineering pour les développeurs", nous faisons un voyage complet dans le monde des LLM et l'art de fabriquer des invites efficaces.

Le guide commence par poser les bases, explorant l'évolution du traitement du langage naturel (NLP) depuis ses débuts aux LLM sophistiqués avec lesquels nous interagissons aujourd'hui. Vous plongerez profondément dans les complexités de modèles tels que les modèles GPT, la compréhension de leur architecture, de leurs capacités et de leurs nuances.

Au fur et à mesure que nous progressons, ce guide souligne l'importance d'une ingénierie rapide efficace et de ses meilleures pratiques. Bien que les LLM comme ChatGPT (GPT-3.5 et GPT-4) soient puissants, leur plein potentiel n'est réalisé que lorsqu'ils sont communiqués efficacement. C'est là que l'ingénierie rapide entre en jeu. Il ne s'agit pas simplement de poser une question au modèle; Il s'agit de phraser, de contexte et de compréhension de la logique du modèle.

Grâce à des chapitres dédiés au flux invite Azure, à Langchain et à d'autres outils, vous achèterez une expérience pratique dans l'élaboration, les tests, les scores et l'optimisation des invites. Nous explorerons également des concepts avancés tels que l'apprentissage à quelques coups, la chaîne de pensée, la perplexité et les techniques comme la réaction et les connaissances générales, vous équipant d'une compréhension complète du domaine.

Ce guide est conçu pour être pratique, offrant des idées pratiques et des exercices. En fait, au fur et à mesure que vous progressez, vous vous familiarisez avec plusieurs outils:

• Openai Python Library: vous plongerez dans le cœur des LLM d'OpenAI et apprendrez à interagir et à affiner les modèles pour obtenir des sorties précises adaptées à des besoins spécifiques.
• Promptfoo: vous maîtriserez l'art de fabriquer des invites efficaces. Tout au long du guide, nous utiliserons PromptFoo pour tester et marquer des invites, en veillant à ce qu'ils soient optimisés pour les résultats souhaités.
• Langchain: Vous explorerez le cadre de Langchain, qui élève les applications alimentées par LLM. Vous plongerez pour comprendre comment un ingénieur rapide peut tirer parti de la puissance de cet outil pour tester et construire des invites efficaces.
• BetterProrompt: Avant le déploiement, il est essentiel de tester. Avec BetterProckpt, vous vous assurerez que les invites LLM sont prêtes pour des scénarios du monde réel, les affiner au besoin.
• Azure Invite Flow: vous découvrirez l'interface visuelle de l'outil d'Azure, rationalisant le développement d'IA basé sur LLM. Vous concevrez les flux exécutables, l'intégration des LLM, des invites et des outils Python, garantissant une compréhension holistique de l'art de l'incitation.
• Et plus!

Avec ces outils dans votre boîte à outils, vous serez bien préparé pour fabriquer des invites puissantes et efficaces. Les exercices pratiques vous aideront à consolider votre compréhension. Tout au long du processus, vous serez activement engagé et à la fin, non seulement vous apprécierez la puissance de l'ingénierie rapide, mais vous posséderez également les compétences nécessaires pour la mettre en œuvre efficacement.