Auto Precise Prompts

อัตโนมัติ - precise -prompts

วิศวกรรมพรอมต์ที่ใช้ LLM อัตโนมัติสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้าง

สร้างโดย Praneeth Vadlapati (@prane-eth)

บันทึก

โปรดแสดงที่เก็บเพื่อแสดงการสนับสนุนของคุณ

ทำไมต้องมีความแม่นยำอัตโนมัติ?

LLM เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการประมวลผลข้อความ การประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างโดยใช้ LLMs ต้องมีการแจ้งเตือนที่แม่นยำ วิศวกรรมและการทดสอบที่รวดเร็วต้องการแรงงานสำหรับความพยายามด้วยตนเองและต้องใช้เวลามากขึ้นทรัพยากรและงบประมาณ
โครงการใช้วิธีการอัตโนมัติในการสร้างและทดสอบพรอมต์เพื่อทำให้กระบวนการทางวิศวกรรมพร้อมใช้งานโดยอัตโนมัติสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างโดยใช้ LLMS

- งานวิจัย

รายงานการวิจัยที่ตีพิมพ์มีอยู่ที่ Najer

- การอ้างอิง

หากต้องการใช้เอกสารของฉันสำหรับการอ้างอิงโปรดอ้างอิงตามด้านล่าง:

 @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 }
}

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

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

ตอนนี้แก้ไขไฟล์ .env และเพิ่มค่าของคุณ
เรียกใช้ไฟล์ auto-precise-prompts.ipynb

โครงการเพิ่มเติม

สำหรับโครงการเพิ่มเติมเปิดโปรไฟล์: @pro-genai

การบริจาค

ยินดีต้อนรับ! อย่าลังเลที่จะสร้างปัญหาสำหรับรายงานข้อผิดพลาดหรือคำแนะนำใด ๆ
เพื่อมีส่วนร่วมแสดงที่เก็บและสร้างปัญหา ถ้าฉันไม่สามารถแก้ปัญหาได้ฉันจะอนุญาตให้ทุกคนสร้างคำขอดึง

- ใบอนุญาต

ลิขสิทธิ์ (c) 2024 Praneeth Vadlapati
โปรดดูไฟล์ใบอนุญาตสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม

การปฏิเสธความรับผิดชอบ

รหัสไม่ได้มีไว้สำหรับใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิต รหัสนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาและการวิจัยเท่านั้น

ไม่มีผู้เขียนรับผิดชอบการใช้งานในทางที่ผิดหรือความเสียหายที่เกิดจากรหัสนี้ ใช้มันตามความเสี่ยงของคุณเอง รหัสมีให้ตามที่ไม่มีการรับประกันหรือการรับประกัน

- ติดต่อ

สำหรับการสอบถามส่วนบุคคลโปรดค้นหารายละเอียดการติดต่อของฉันที่นี่: linktr.ee/prane.eth