LLMプロンプトエンジン
このリポジトリには、さまざまな業界での言語モデル(LLM)の使用を最適化するように設計されたAI駆動型のプロンプト生成および評価システムのソースコードが含まれています。このプロジェクトは、フロントエンドコンポーネントとバックエンドコンポーネントの両方で構成され、迅速な生成、自動評価データ生成、および迅速なテストを促進します。
客観的:
自動プロンプト生成サービス:このサービスは、効果的なプロンプトを作成するプロセスを合理化し、ビジネスが高品質で関連するコンテンツを生成するためにLLMを効率的に利用できるようにします。プロンプトを手動で作成するのに必要な時間と専門知識を大幅に削減します。
自動評価データ生成サービス:EppentlyTechのサービスは、多様なテストケースの生成を自動化し、包括的なカバレッジを確保し、潜在的な問題を特定します。これにより、LLMアプリケーションの信頼性とパフォーマンスが向上し、QA(品質保証)プロセスの大幅な時間を節約できます。
迅速なテストとランキングサービス:EppentlyTechのサービスは、有効性に基づいて異なるプロンプトを評価およびランク付けし、ユーザーがLLMから望ましい結果を得るのに役立ちます。チャットボットと仮想アシスタントが正確でコンテキストに関連する応答を提供し、それによりユーザーのエンゲージメントと満足度が向上することを保証します。

フォルダー構造:
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バックエンド:
バックエンドディレクトリには、迅速な生成と評価のためのフラスコAPIおよびユーティリティファイルが含まれています。テスト/:バックエンドテストファイルのディレクトリ。 utils/:迅速な生成と処理のためのユーティリティファイル。 App.py:APIリクエストを処理するためのFlaskアプリケーション。 config.py:バックエンドの構成設定。要件:TXT:Python依存関係のリスト。 PIPインストール-R要件を使用してインストールします。フロントエンド:
Frontendディレクトリには、Reactコンポーネントと構成ファイルが含まれています。 SRC/:Reactコンポーネントのソースディレクトリ。コンポーネント/:チャットボックスコンポーネントを含むReactコンポーネント用のディレクトリ。 app.js、index.js、index.css:メインアプリケーションファイル。 package-lock.json、package.json:npmパッケージファイル。 readme.md:フロントエンドのreadmeファイル。その他のファイル:
.gitignore:gitignoreファイルは、バージョンコントロールから特定のファイルを除外します。ライセンス:プロジェクトのライセンスファイル。 readme.md:プロジェクトのメインREADMEファイル。使用法:
リポジトリをクローンします。 PIPインストール-R要件を使用して、バックエンドディレクトリに移動し、依存関係をインストールします。 python app.pyを使用してバックエンドサーバーを実行します。 NPMインストールを使用して、Frontend Directoryに移動し、依存関係をインストールします。 NPMスタートを使用してフロントエンドアプリケーションを開始します。 http:// localhost:3000でアプリケーションにアクセスします。ライセンス:このプロジェクトは、MITライセンスの下でライセンスされています。
貢献:貢献は大歓迎です!貢献ガイドラインに従ってください。