Auto Precise Prompts

Auto- Precise -Prompts

構造化されたデータ処理のための自動LLMベースのプロンプトエンジニアリング

Praneeth Vadlapatiによって作成された（@prane-eth）

注記

サポートを表示するには、リポジトリに出演してください。

なぜオートプレシーズプロンプト？

LLMは、テキストを処理するための強力なツールです。 LLMを使用した構造化されたデータ処理には、正確なプロンプトが必要です。迅速なエンジニアリングとテストには、手動での努力のために労働力が必要であり、より多くの時間、リソース、予算が必要です。
このプロジェクトは、自動化された方法を使用してプロンプトを生成およびテストし、LLMを使用した構造化データ処理のプロンプトエンジニアリングプロセスを自動化します。

？研究論文

Najerで公開された研究論文が入手できます

？引用

参照のために私の論文を使用するには、以下のように引用してください。

 @article { vadlapati2024autopreciseprompts ,
	title = { {AutoPrecisePrompts: Automated LLM-based Prompt Engineering for Structured Data Processing} } ,
	journal = { {North American Journal of Engineering and Research} } ,
	volume = { 5 } ,
	number = { 1 } ,
	year = { 2024 } ,
	month = { Jan } ,
	author = { {Praneeth Vadlapati} } ,
	url = { https://najer.org/najer/article/view/83 }
}

クイックスタート

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env

次に、 .envファイルを編集して値を追加します。
ファイルAuto-Precise-Prompts.ipynbを実行します

より多くのプロジェクト

その他のプロジェクトについては、プロフィールを開きます： @pro-genai

貢献

貢献は大歓迎です！バグレポートや提案の問題を自由に作成してください。
貢献するには、リポジトリを主演し、問題を作成します。解決できない場合は、誰にでもプルリクエストを作成できるようにします。

？ライセンス

著作権（c）2024 Praneeth Vadlapati
詳細については、ライセンスファイルを参照してください。

ショ和免責事項

コードは、生産環境での使用を目的としていません。このコードは、教育および研究の目的のみを目的としています。

このコードによって引き起こされた誤用や損害について責任を負う著者はいません。あなた自身の責任でそれを使用してください。コードは、保証または保証なしで提供されます。

？接触

個人的なクエリについては、私の連絡先の詳細をこちらをご覧ください：linktr.ee/prane.eth