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LLM迅速工程开发人员

该存储库包含开发人员LLM提示工程中使用的代码段。

关于这本书

一种实用的方法，可以促使开发人员工程。潜入迅速的工程敏捷性的世界，优化您的动态LLM交互的提示。以实践示例从现实世界中学习，并提高您使用LLM的开发人员体验。发现正确的提示如何彻底改变您与LLM的互动。

在“ LLM迅速为开发人员的工程中”中，我们全面进入LLM的世界以及为其制作有效提示的艺术。

该指南首先建立基础，探索自然语言处理（NLP）从早期到我们今天与之互动的复杂LLM的演变。您将深入了解GPT模型等模型的复杂性，了解它们的架构，能力和细微差别。

随着我们的进展，本指南强调了有效及时工程及其最佳实践的重要性。虽然LLM像chatgpt（GPT-3.5和GPT-4）具有强大的功能，但只有在与他们有效交流时，它们的全部潜力才能实现。这是及时工程发挥作用的地方。这不仅是要问模型一个问题；这是关于措辞，上下文和理解模型的逻辑。

通过专门针对Azure Proff，Langchain和其他工具的章节，您将获得在制作，测试，评分和优化提示方面的动手经验。我们还将探索先进的概念，例如几乎没有学习的学习，思想链，困惑和诸如React和常识提示的技术，为您提供对域的全面理解。

本指南旨在实践，提供实用的见解和练习。实际上，随着您的进步，您将熟悉多种工具：

• Openai Python库：您将潜入OpenAI LLM的核心，并学习如何进行交互和微调模型，以实现针对特定需求量身定制的精确输出。
• 提示：您将掌握制作有效提示的艺术。在整个指南中，我们将使用PromptFoo测试和分数提示，以确保它们针对所需的结果进行了优化。
• Langchain：您将探索Langchain框架，该框架提高了LLM驱动的应用程序。您将深入了解及时工程师如何利用该工具的功能来测试和建立有效的提示。
• 更好的提示：在部署之前，必须进行测试。通过更好地提示，您将确保LLM提示可以解决现实世界情景，并根据需要进行完善。
• Azure提示流：您将体验Azure工具的视觉界面，从而简化基于LLM的AI开发。您将设计可执行的流量，集成LLM，提示和Python工具，以确保对提示艺术的整体了解。
• 还有更多！

借助工具包中的这些工具，您将准备好制作强大而有效的提示。动手练习将有助于巩固您的理解。在整个过程中，您将积极参与，最后，您不仅会欣赏迅速工程的力量，而且还具有有效实施它的技能。