Английский | 简体中文
Сделайте любого мастера быстрого инженера!
Просмотр демонстрации · Web UI · Отчет об ошибке · Функция запроса


Какова ENGINEERING часть Prompt Engineering ?
Обратная техника - это сочетание инженерии и искусства. Некоторые люди очень хороши в написании, и они могут поговорить с LLMS очень естественным образом. Однако некоторые не могут. Им нужна помощь, чтобы создать высококачественные подсказки, которые можно использовать для создания удовлетворительного текста.
В этом проекте мы представили инструмент, который делает вас мастером быстрого разработки и создания подсказок, которые можно повторно использовать всю оставшуюся жизнь .
Инструмент предоставляет 3 типа быстрого нефтеперерабатывающего завода:
COSTAR , RISE .Смотрите демонстрации для более подробной информации.
pip install polish_your_prompt Введите свою базу API LLM и ключ API в файле .env (создайте один, если не существует).
API_BASE= " your-api-base "
API_KEY= " your-api-key "Теоретически, любая большая языковая модель, которая поддерживает стиль API OpenAI, может использовать этот инструмент.
Возьмите SchemaRefiner в качестве примера:
from polish_your_prompt . core import SchemaRefiner , MODE
from polish_your_prompt . schemas import *
prompt = "help me do my homework"
refiner = SchemaRefiner ()
structure , prompt = refiner . refine ( prompt , schema = COSTAR (), mode = MODE . ONE_STEP )Количество «Количество»-это быстрый шаблон, предложенный Шейлой Тео в первом в истории Сингапуре «GPT-4-инженерной конкуренции, организованной правительственной технологией» «Агентство Сингапура (Govtech).
Проверьте статью для получения более подробной информации.
Таким образом, LLM изменит подсказку в структуру стиля CO-STAR , например:
# CONTEXT #
You are a student in high school taking a math class.
# OBJECTIVE #
Seek assistance with completing your homework assignment.
# STYLE #
Informal student seeking help.
# TONE #
Polite and respectful.
# AUDIENCE #
Classmate or tutor who can provide guidance.
# RESPONSE #
Clear explanation of the homework task and request for assistance.n'
В большинстве случаев LLM будет генерировать более удовлетворительный ответ.
Смотрите демонстрации для более подробной информации.
Смотрите схемы для большего выбора.
Готовы внести свой вклад? Проверьте открытые проблемы.
Если у вас есть предложение, которое сделает это лучше, пожалуйста, разделите репо и создайте запрос на тягу. Вы также можете просто открыть проблему с тегом «Улучшение».
Не забудьте дать проекту звезду! Еще раз спасибо!
Распределено по лицензии MIT. См. LICENSE.txt для получения дополнительной информации.
Проекты или статьи, которые вдохновили этот проект: