LLM_Prompt_Engine

LLM Motor rápido

Esse repositório contém o código-fonte para um sistema de geração e avaliação de prompts general e avaliação de IA, projetado para otimizar o uso de modelos de linguagem (LLMS) em vários setores. O projeto consiste em componentes de front -end e back -end, facilitando a geração rápida, geração de dados de avaliação automática e testes imediatos.

Objetivo:

Serviço automático de geração de prompt: esse serviço simplifica o processo de criação de instruções eficazes, permitindo que as empresas utilizem com eficiência o LLMS para gerar conteúdo relevante e de alta qualidade. Reduz significativamente o tempo e a experiência necessários para a criação de instruções manualmente.

Serviço de geração de dados de avaliação automática: O serviço da ImprovlyTech automatiza a geração de diversos casos de teste, garantindo cobertura abrangente e identificando possíveis problemas. Isso aprimora a confiabilidade e o desempenho dos aplicativos LLM, economizando tempo significativo no processo de controle de qualidade (garantia de qualidade).

SERVIÇO DE TESTE E RANKE DE PROMPENTO: O Serviço da ProntlyTech avalia e classifica diferentes instruções com base na eficácia, ajudando os usuários a obter o resultado desejado do LLM. Ele garante que os chatbots e os assistentes virtuais forneçam respostas precisas e relevantes contextualmente, melhorando assim o envolvimento e a satisfação do usuário.

Estrutura de pastas:

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

Back -end:

O diretório de back -end contém a API do Flask e os arquivos de utilidade para geração e avaliação rápidas. Testes/: Diretório para arquivos de teste de back -end. Utils/: Arquivos de utilitário para geração e processamento imediatos. App.py: Flask Aplicação para lidar com solicitações de API. config.py: configuração de configuração para o back -end. requisitos.txt: Lista de dependências do Python. Instale usando o PIP Install -R requisitos.txt. Front-end:

O diretório front -end contém componentes do React e arquivos de configuração. SRC/: Diretório de origem para componentes do React. Componentes/: Diretório para componentes do React, incluindo o componente Chatbox. App.js, index.js, index.css: principais arquivos de aplicativos. package-lock.json, package.json: arquivos de pacote npm. README.MD: Arquivo README para o front -end. Outros arquivos:

.gitignore: arquivo gitignore para excluir certos arquivos do controle de versão. Licença: arquivo de licença para o projeto. README.MD: Arquivo Readme principal para o projeto. Uso:

Clone o repositório. Navegue até o diretório de back -end e instale dependências usando o pip install -r requisitos.txt. Execute o servidor de backend usando o python app.py. Navegue até o diretório front -end e instale dependências usando o NPM Install. Inicie o aplicativo de front -end usando o NPM START. Acesse o aplicativo em http: // localhost: 3000 no seu navegador da web. Licença: Este projeto está licenciado sob a licença do MIT.

Contribuindo: as contribuições são bem -vindas! Siga as diretrizes contribuintes.