LLM_Prompt_Engine

Moteur invite LLM

Ce référentiel contient le code source d'un système de génération et d'évaluation invite dirigée par l'IA, conçu pour optimiser l'utilisation des modèles de langage (LLM) dans diverses industries. Le projet se compose à la fois de composants frontal et backend, facilitant la génération rapide, la génération automatique des données d'évaluation et les tests rapides.

Objectif:

Service automatique de génération d'invites: ce service rationalise le processus de création d'invites efficaces, permettant aux entreprises d'utiliser efficacement les LLM pour générer un contenu pertinent de haute qualité. Il réduit considérablement le temps et l'expertise requis dans l'élaboration des invites manuellement.

Service de génération de données d'évaluation automatique: le service de rapidement Automatise la génération de divers cas de test, garantissant une couverture complète et identifiant les problèmes potentiels. Cela améliore la fiabilité et les performances des applications LLM, ce qui permet d'économiser beaucoup de temps dans le processus d'AQ (assurance qualité).

Service de tests et de classement invite: le service de DiverseTech évalue et classe différentes invites en fonction de l'efficacité, aidant les utilisateurs à obtenir le résultat souhaité de LLM. Il garantit que les chatbots et les assistants virtuels fournissent des réponses précises et contextuellement pertinentes, améliorant ainsi l'engagement et la satisfaction des utilisateurs.

Structure du dossier:

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:

Le répertoire backend contient l'API et les fichiers utilitaires du flacon pour la génération et l'évaluation rapides. Tests /: répertoire des fichiers de test backend. utils /: fichiers utilitaires pour la génération et le traitement rapides. app.py: application FLASK pour gérer les demandes d'API. Config.py: Paramètres de configuration pour le backend. exigences.txt: liste des dépendances Python. Installer à l'aide de PIP Installer -R exigences.txt. L'extrémité avant:

Le répertoire Frontend contient des composants React et des fichiers de configuration. SRC /: Répertoire source pour les composants React. Composants /: Répertoire des composants React, y compris le composant Chatbox. app.js, index.js, index.css: fichiers d'application principaux. package-lock.json, package.json: fichiers de package NPM. Readme.md: fichier readme pour le frontend. Autres fichiers:

.gitignore: fichier gitignore pour exclure certains fichiers du contrôle de version. Licence: Fichier de licence pour le projet. Readme.md: fichier de lecture principale pour le projet. Usage:

Clone le référentiel. Accédez au répertoire backend et aux dépendances de l'installation à l'aide de PIP Install -r exigences.txt. Exécutez le serveur backend à l'aide de python app.py. Accédez au répertoire Frontend et aux dépendances d'installation à l'aide de NPM Installer. Démarrez l'application Frontend à l'aide de NPM Start. Accédez à l'application sur http: // localhost: 3000 dans votre navigateur Web. Licence: Ce projet est autorisé en vertu de la licence du MIT.

Contribution: Les contributions sont les bienvenues! Veuillez suivre les directives contributives.