LLMPromptEngineeringForDevelopersFiles

LLM быстрого инженера для разработчиков

Этот репозиторий содержит фрагменты кода, используемые в разработчике LLM для разработчиков.

О книге

Практический подход к быстрому разработке разработчиков. Погрузитесь в мир быстрой инженерной ловкости, оптимизируя ваши подсказки для динамических взаимодействий LLM. Учитесь с практическими примерами из реального мира и поднимите опыт разработчика с LLMS. Узнайте, как правильные подсказки могут революционизировать ваше взаимодействие с LLMS.

В «LLM -инженерии для разработчиков» мы совершаем всеобъемлющее путешествие в мир LLMS и искусство создания эффективных подсказок для них.

Руководство начинается с того, что закладывает фундамент, исследуя эволюцию обработки естественного языка (NLP) с первых дней до сложных LLM, с которыми мы взаимодействуем сегодня. Вы будете глубоко погрузиться в сложности таких моделей, как модели GPT, понимание их архитектуры, возможностей и нюансов.

По мере того, как мы прогрессируем, это руководство подчеркивает важность эффективной оперативной техники и ее лучших практик. В то время как LLM, такие как CHATGPT (GPT-3.5 и GPT-4), являются мощными, их весь потенциал реализуется только тогда, когда они эффективно общаются. Здесь вступает в игру быстрого инженера. Речь идет не просто о том, чтобы задать модель вопрос; Речь идет о фразе, контексте и понимании логики модели.

Через главы, посвященные быстрому потоку Azure, Langchain и другим инструментам, вы получите практический опыт создания, тестирования, оценки и оптимизации подсказок. Мы также рассмотрим передовые концепции, такие как несколько выстрелов, цепочка мышления, недоумение и методы, такие как реагирование и общие знания, оснащающие вам всестороннее понимание домена.

Это руководство предназначено для того, чтобы быть практическим, предлагая практические идеи и упражнения. На самом деле, когда вы прогрессируете, вы ознакомьтесь с несколькими инструментами:

• Библиотека Python Openai: вы будете погружаться в ядро ​​LLM OpenAI и узнаете, как взаимодействовать и настраивать модели для достижения точных выходов, адаптированных к конкретным потребностям.
• rackfoofoo: вы освоите искусство создания эффективных подсказок. На протяжении всего руководства мы будем использовать rackfoo для тестирования и оценки подсказок, гарантируя, что они оптимизированы для желаемых результатов.
• Langchain: Вы изучите рамку Langchain, которая поднимает приложения LLM. Вы погрузитесь в понимание того, как бывший инженер может использовать мощность этого инструмента для тестирования и создания эффективных подсказок.
• BetterPrompt: Перед развертыванием необходимо проверить. С помощью BetterPrompt вы гарантируете, что подсказки LLM готовы к реальным сценариям, совершенствуя их по мере необходимости.
• Поток быстрого приглашения Azure: вы будете испытывать визуальный интерфейс инструмента Azure, оптимизируя разработку ИИ на основе LLM. Вы разработаете исполняемые потоки, интегрируя LLM, подсказки и инструменты Python, обеспечивая целостное понимание искусства.
• И еще!

С этими инструментами в вашем инструментарии вы будете хорошо подготовлены к созданию мощных и эффективных подсказок. Практические упражнения помогут укрепить ваше понимание. На протяжении всего процесса вы будете активно вовлечены, и к концу вы не только будете ценить силу быстрого инженера, но и обладать навыками для эффективного реализации его.