Prompt_Engineering_using_Precision_RAG

ความแม่นยำ

การปรับจูนทันทีสำหรับการสร้างระดับองค์กร - ระบบ RAG

วิศวกรรมพร้อมท์อัตโนมัติ

โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบการดึงข้อมูลระดับองค์กร (RAG) Generation (RAG) โดยอัตโนมัติกระบวนการทางวิศวกรรมที่รวดเร็ว เป้าหมายคือการสร้างโซลูชันที่ครอบคลุมซึ่งทำให้งานของการสร้างพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับแบบจำลองภาษา (LLMs) ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ขั้นสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

คุณสมบัติที่สำคัญ

1. การสร้างพรอมต์อัตโนมัติ : สร้างชุดตัวเลือกพรอมต์ที่หลากหลายโดยอัตโนมัติตามการป้อนข้อมูลและวัตถุประสงค์ของผู้ใช้ประหยัดเวลาและความพยายามในวิศวกรรมพรอมต์ด้วยตนเอง
2. การสร้างข้อมูลการประเมินอัตโนมัติ : สร้างกรณีทดสอบและสถานการณ์โดยอัตโนมัติเพื่อประเมินประสิทธิภาพของผู้สมัครที่รวดเร็วเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่รวดเร็วในบริบทที่หลากหลาย
3. การทดสอบและการจัดอันดับที่รวดเร็ว : ใช้กลไกการทดสอบและการจัดอันดับที่มีประสิทธิภาพเช่นการจับคู่ Monte Carlo และระบบการจัดอันดับ ELO เพื่อประเมินและจัดลำดับความสำคัญของการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด
4. อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย : พัฒนาอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ใช้งานง่ายเพื่อปรับปรุงกระบวนการทางวิศวกรรมที่รวดเร็วช่วยให้ผู้ใช้สามารถป้อนข้อกำหนดการดูพรอมต์ที่สร้างขึ้นและวิเคราะห์ผลการประเมินผล

เริ่มต้น

1. โคลนที่เก็บ: git clone https://github.com/getachewabebe/precisionrag.git

Markdown Copy 2. ติดตั้งการพึ่งพาที่ต้องการ: CD Automatic-Prompt-Engineering PIP Install -r required.txt

Arduino Copy 3. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและเรียกใช้แอปพลิเคชัน: Python SRC/UI/App.py

สำเนา Markdown

การบริจาค

เรายินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมในโครงการนี้ โปรดติดตามเวิร์กโฟลว์มาตรฐาน GitHub:

1. แยกที่เก็บ
2. สร้างสาขาใหม่สำหรับคุณสมบัติหรือการแก้ไขข้อบกพร่องของคุณ
3. กระทำการเปลี่ยนแปลงของคุณ
4. ผลักไปที่ส้อมของคุณ
5. ส่งคำขอดึง

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT