Promptify下載 - Promptify源代碼下載

Promptify

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提示

及時工程，解決LLM的NLP問題，並輕鬆地生成不同的NLP任務提示，例如GPT，Palm等流行的生成模型

安裝

與pip

該存儲庫在Python 3.7+，OpenAI 0.25+上進行了測試。

您應該使用pip命令安裝提示

pip3 install promptify

或者

pip3 install git+https://github.com/promptslab/Promptify.git

快速遊覽

為了立即為您的NLP任務使用LLM模型，我們提供Pipeline API。

 from promptify import Prompter , OpenAI , Pipeline

sentence     =  """The patient is a 93-year-old female with a medical  				 
                history of chronic right hip pain, osteoporosis,					
                hypertension, depression, and chronic atrial						
                fibrillation admitted for evaluation and management				
                of severe nausea and vomiting and urinary tract				
                infection"""

model        = OpenAI ( api_key ) # or `HubModel()` for Huggingface-based inference or 'Azure' etc
prompter     = Prompter ( 'ner.jinja' ) # select a template or provide custom template
pipe         = Pipeline ( prompter , model )


result = pipe . fit ( sentence , domain = "medical" , labels = None )


### Output

[
    { "E" : "93-year-old" , "T" : "Age" },
    { "E" : "chronic right hip pain" , "T" : "Medical Condition" },
    { "E" : "osteoporosis" , "T" : "Medical Condition" },
    { "E" : "hypertension" , "T" : "Medical Condition" },
    { "E" : "depression" , "T" : "Medical Condition" },
    { "E" : "chronic atrial fibrillation" , "T" : "Medical Condition" },
    { "E" : "severe nausea and vomiting" , "T" : "Symptom" },
    { "E" : "urinary tract infection" , "T" : "Medical Condition" },
    { "Branch" : "Internal Medicine" , "Group" : "Geriatrics" },
]

GPT-3示例與NER，多標籤，問題生成任務

特徵？

僅在2行代碼中執行NLP任務（例如NER和分類），而無需培訓數據
輕鬆在提示
處理LLMS（GPT，T5等）的無界預測
輸出始終作為Python對象（例如列表，字典）提供，以便於解析和過濾。這是LLMS生成的輸出的主要優勢，其非結構化和原始輸出使其難以在業務或其他應用程序中使用。
自定義示例和样本可以輕鬆添加到提示中
？在HuggingFace Hub上存儲的任何模型運行推斷（請參閱筆記本指南）。
優化提示以降低OpenAI代幣成本（即將推出）

支持基於及時的NLP任務的廣泛範圍：

任務名稱	COLAB筆記本	地位
命名實體識別	與GPT-3的示例	✅
多標籤文本分類	GPT-3的分類示例	✅
多級文本分類	GPT-3的分類示例	✅
二進製文本分類	GPT-3的分類示例	✅
提問	QPA-3的質量檢查示例	✅
提問的一代	QPA-3的質量檢查示例	✅
關係萃取	與GPT-3的關係摘要示例	✅
摘要	GPT-3的摘要任務示例	✅
解釋	GPT-3的說明任務示例	✅
SQL作家	SQL作家示例與GPT-3	✅
表格數據
圖像數據
更多提示

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提示文檔

社區

如果您對及時工程，LLM，CHATGPT和其他最新研究討論感興趣，請考慮加入提示Slab


@misc{Promptify2022,
  title = {Promptify: Structured Output from LLMs},
  author = {Pal, Ankit},
  year = {2022},
  howpublished = {url{https://github.com/promptslab/Promptify}},
  note = {Prompt-Engineering components for NLP tasks in Python}
}