gemini prompt engineer toolkit

⚡ قوى بأحدث (27 أغسطس ، 2024) Gemini-1.5-flash-Exp-0827-Gemini-1.5-Pro-0827-Gemini-1.5-Flash-8B-Exp-0827 نماذج

تعد مجموعة أدوات Gemini AI - Ergenering Adminiering عبارة عن تطبيق قوي ، Python و Gemini AI يعمل على تبسيط سير عمل هندسة البيانات المفعمة بالحيوية وضبط مجموعة البيانات الخاصة بك ومساعدتك في أن تصبح محركًا سريعًا للمحرك! تسخير قوة أحدث طرازات Gemini من Google (27 أغسطس ، 2024) (Gemini-1.5-Flash-Exp-0827 ، Gemini-1.5-Pro-Exp-0827 ، Gemini-1.5-Flash-8b-Exp-0827 Models ) لإنشاء مطالبات عالية الجودة ، وتحليل الملفات ، وإنشاء مجموعات بيانات خلفية لنماذج ضبط الذكاء الاصطناعى. - غريغوري كينيدي

الميزات الرئيسية

• جيل موجه: حرفة مطالبات فعالة لمجموعة واسعة من المهام ، من الكتابة الإبداعية إلى توليد الكود.

• تحليل الملفات: اكسب رؤى من بياناتك عن طريق تحميل وتحليل CSV و TXT و Markdown (MD) وملفات الصور.

• توليد بيانات الاختبار: قم بإنشاء مجموعات بيانات اصطناعية لضبط نماذج الذكاء الاصطناعي ، مما يضمن أداءها على النحو الأمثل.

• دعم متعدد النماذج: اختر من Gemini-1.5-Flash-Exp-0827-Gemini-1.5-Pro-Exp-0827-Gemini-1.5-Flash-8B-Exp-0827 نماذج للاستفادة من الإمكانات المختلفة.

• واجهة سهلة الاستخدام: واجهة بديهية تجعل التطبيق متاحًا لكل من المبتدئين والمستخدمين ذوي الخبرة.

الأدوات: SPEREMLIT - Langsmith - Python - Conda - Git

SPHINGLIT: تطوير تطبيقات مستخدم AI Rapid AI (UI)

يوفر StreamLit إطارًا بديهيًا لبناء تطبيقات الويب التفاعلية بأقل رمز ، مما يتيح لنا التركيز على توصيل تجربة مستخدم سلسة.

؟ Langsmith: إدارة دورة حياة تطبيق LLM

Langsmith هي أداة لمراقبة وتصحيح الأخطاء وإنشاء مجموعة البيانات وتحليل التكلفة وتحسين تطبيقات AI/LLM.

احصل على مفتاح API Langsmith هنا https://smith.langchain.com/

تشمل الميزات الرئيسية:

• في الوقت الحقيقي تصحيح الأخطاء وتحسين الأداء

• أدوات التعاون لمشاركة آثار سلسلة

• مركز لصياغة وإصدارات والتعليق على المطالبات

• قوائم قوائم التعليق التوضيحية لوضع العلامات البشرية والتعليقات

• إنشاء مجموعة البيانات للتقييم

• قدرات الاختبار والتقييم الشاملة ، بما في ذلك التقييم بمساعدة الذكاء الاصطناعي

langsmith-observe-white-bg-transcode.mp4

Quickstart

قم بتنزيل وتثبيت Python

https://www.python.org/downloads/macos/

https://www.python.org/downloads/windows/

قم بتنزيل وتثبيت Git

https://git-scm.com/download/mac

https://git-scm.com/download/win

تنزيل وتثبيت كوندا

نوصي باستخدام conda لإدارة البيئة السهلة والآمنة

قم بتنزيله من https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html.

قم بالتمرير لأسفل على صفحة Miniconda *** إلى قسم "أحدث روابط تثبيت Miniconda" للتنزيل لنظام التشغيل Windows و MacOS و Linux ***

1. قم بإعداد بيئتك

1. قم بإنشاء بيئة كوندا آمنة:

    create -n gpe -env python = 3.12
    كوندا تفعيل GPE-ENV

2. تثبيت التبعيات:

    PIP تثبيت -r متطلبات. txt

2. احصل وحفظ مفاتيح API

1. مفتاح Google Gemini API: يتيح لك هذا المفتاح الخاص الاستفادة من نموذج AI القوي من Google. احصل على المفتاح المجاني على https: // https: //aistudio.google.com/.

• كيفية استخدام مفتاح Gemini API: أدخل هذا المفتاح الخاص في الجانب الأيسر من واجهة المستخدم Frontend Streplit من أجل استخدام التطبيق.

2. إنشاء ملف .env : في مجلد مشروعك ، قم بإنشاء ملف نصي جديد يسمى .env .

3. أضف مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Langsmith/Langchain: افتح ملف .env واللصق في مفتاح API Langsmith:

   LANGCHAIN_TRACING_V2=true
   LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com" 
   LANGCHAIN_API_KEY="your api key goes here" #
   LANGCHAIN_PROJECT="gem-engr"

   احتفظ بهذا الملف ومفاتيح API الخاصة بك آمنة ولا تشاركه!

3. قم بتشغيل التطبيق

1. انتقل إلى دليل المشروع:

    CD/PATH/TO/الخاص بك/المشروع

2. قم بتشغيل تطبيق SPEREMLIT:

    Streamlit Run v1.8-gemini-prompt-engineer.py

سيتم فتح تطبيقك في متصفح الويب الخاص بك ، جاهزًا لك لبدء الاستكشاف!

الاستخدام

1. توليد المطالبات

1. أدخل سؤالك أو مهمتك: صف المهمة التي تريد أن تنفذها منظمة العفو الدولية (على سبيل المثال ، "؟؟؟؟؟؟").

2. أضف متغيرات (اختياري): تقديم تفاصيل أو قيود محددة (على سبيل المثال ، "الموضوع: المغامرة ، الجمهور: الأطفال ، النغمة: روح الدعابة").

3. انقر فوق "إنشاء موجه": سيقوم التطبيق بإنشاء موجه مصمم خصيصًا لإدخالك.

4. خيارات التنزيل: قم بتنزيل الموجه كملف TXT أو JSONL للاستخدام لاحقًا.

2. تحليل الملفات

1. قم بتحميل ملف: حدد CSV أو TXT أو Markdown (MD) أو ملف الصورة من جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

2. أدخل موجه التحليل: تقديم تعليمات لوكالة الذكاء الاصطناعى لتحليل الملف (على سبيل المثال ، "تلخيص النتائج الرئيسية لورقة البحث هذه").

3. انقر فوق "تحليل الملف": سيقوم التطبيق بإنشاء تحليل بناءً على مطالبك ومحتويات الملف.

3. إنشاء بيانات الاختبار

1. أدخل الموضوع أو النص: قدم موضوعًا أو نصًا كأساس لإنشاء أزواج محادثة.

2. حدد عدد الأزواج: اختر عدد أزواج المحادثة التي تريد إنشاءها.

3. انقر فوق "إنشاء بيانات الاختبار": سيقوم التطبيق بإنشاء ملف JSON أو JSONL يحتوي على أزواج المحادثة التي تم إنشاؤها.

نصائح

• كن محددًا: كلما زادت أوصاف المهمة ومطالبات التحليل ، كلما كانت النتائج أفضل.

• تجربة مع المتغيرات: جرب مجموعات مختلفة من متغيرات الإدخال لضبط المطالبات الخاصة بك.

• تكرار وتكثيف: لا تخف من تجربة ومطالباتك بناءً على النتائج التي تم إنشاؤها.

شكر وتقدير

• Google Gemini: لنماذج اللغة القوية والمتعددة الاستخدامات.

• SPEREMLIT: لجعل من السهل بناء تطبيقات الويب التفاعلية.

• Langchain's Langsmith: التتبع والملاحظة لتتبع LLMs ومراقبة سلوك نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) s.

تحت الغطاء: الغوص العميق التقني

دعنا نستكشف التقنيات والتقنيات الرئيسية التي تعمل على تشغيل هذا التطبيق.

1. Google Gemini: القوة الذهنية وراء السحر

Google Gemini هي عائلة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) التي تم تطويرها بواسطة Google AI. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات ضخمة من النص والرمز ، مما يتيح لها أداء مجموعة واسعة من المهام ، بما في ذلك:

• توليد النص: كتابة القصص والقصائد والمقالات والمزيد.

• توليد الرمز: قم بإنشاء رمز بلغات برمجة مختلفة.

• الترجمة: ترجمة النص بين اللغات.

• إجابة الأسئلة: تقديم إجابات مفيدة للأسئلة.

• تلخيص: تكثيف كميات كبيرة من النص في ملخصات موجزة.

يعمل هذا التطبيق على الاستفادة من قوة الجوزاء لإنشاء مطالبات وتحليل الملفات وإنشاء بيانات اختبار.

2. Langsmith: التتبع والملاحظة لـ LLMS

يتكامل هذا التطبيق مع Langsmith ، وهو إطار تم تطويره بواسطة Langchain لتتبع ومراقبة سلوك نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يتيح Langsmith للمطورين الحصول على نظرة ثاقبة حول كيفية أداء LLMs الخاصة بهم ، وتحديد المشكلات المحتملة ، وتحسين الجودة الشاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

3. التدفق: بناء واجهات المستخدم التفاعلية

STERMELIT هي مكتبة Python تجعل من السهل للغاية إنشاء تطبيقات ويب تفاعلية لعلوم البيانات والتعلم الآلي. يتيح API البديهي والتركيز على البساطة للمطورين إنشاء تطبيقات قوية ونشرها بسرعة دون الحاجة إلى معرفة مستخدمي ويب في النهاية الأمامية.

يعمل هذا التطبيق على الاستفادة من SPEREMLIT لتوفير واجهة سهلة الاستخدام للتفاعل مع نماذج Gemini وإدارة مهندسك السريع وسير العمل الدقيق.

4. وضع كل شيء معًا: سير العمل

إليك نظرة عامة رفيعة المستوى على كيفية عمل التطبيق:

1. إدخال المستخدم: يمكنك تقديم وصف للمهمة ، أو موجه التحليل ، أو موضوع لتوليد بيانات الاختبار.

2. توليد المطالبات (إن أمكن): يستخدم التطبيق الجوزاء لإنشاء مطالبة بناءً على الإدخال الخاص بك.

3. تحليل الملفات (إن أمكن): يقوم التطبيق بتحميل ملفك وتحليله باستخدام Gemini ، مما يوفر رؤى بناءً على موجه التحليل الخاص بك.

4. اختبار توليد بيانات (إن أمكن): يستخدم التطبيق الجوزاء لإنشاء أزواج محادثة لضبط نماذج الذكاء الاصطناعى.

5. الإخراج والتنزيل: يعرض التطبيق المطالبات التي تم إنشاؤها أو نتائج التحليل أو بيانات الاختبار ، ويوفر خيارات التنزيل لتخزين وإعادة استخدام مريحة.

يمكّنك هذا التكامل بين Gemini و Langsmith و Spoylit من تسخير قوة منظمة العفو الدولية لمهامك السريعة ومهام التثبيت.

؟ المساهمة

أرحب بالمساهمات من المجتمع! إليك كيف يمكنك المشاركة:

1. Fork The Ropository: انقر فوق الزر "شوكة" في الجزء العلوي يمينًا من هذه الصفحة.

2. قم بإنشاء فرع جديد: قم بإجراء تغييراتك في فرع منفصل للحفاظ على الأشياء منظمة.

    ميزة Git Checkout -B/اسمك الخاص بك

3. ارتكب تغييراتك: أضف رسائل ملزمة واضحة وموجزة لشرح عملك.

    Git Commice -M "أضف رسالة الالتزام الوصفية هنا"

4. ادفع إلى شوكة الخاص بك: أرسل التغييرات الخاصة بك إلى مستودعك المتشعب على Github.

    ميزة Origin Git Push/اسمك الخاص بك

5. افتح طلب سحب: إرسال طلب سحب إلى المستودع الرئيسي ، واصفًا التغييرات الخاصة بك وفوائدها.

رخصة

تم ترخيص هذا المشروع بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - راجع ملف الترخيص للحصول على التفاصيل.

يتعلم أكثر

هل تريد الغوص بشكل أعمق في التقنيات وراء هذا المشروع؟ فيما يلي بعض الموارد المفيدة:

• Google Gemini: https://developers.google.com/gemini/

• وثائق التدفق: https://docs.streamlit.io/

• وثائق Langsmith: https://docs.langchain.com/docs/ecosystem/integrations/langsmith

دعونا نبني مستقبل الذكاء الاصطناعي معًا!

نعتقد أن هذا المشروع عبارة عن نقطة انطلاق نحو مستقبل أكثر سهولة وقوة لتطوير الذكاء الاصطناعي. انضم إلينا في هذه الرحلة المثيرة!

• نجم هذا المستودع: أظهر دعمك ومساعدة الآخرين على اكتشاف هذا المشروع.

• شارك إبداعاتك: نود أن نرى ما تبنيه باستخدام هذا التطبيق! مشاركة مشاريعك وأفكارك مع المجتمع.

• المساهمة والتعاون: دعنا نعمل معًا لجعل هذا المشروع أفضل!

دعنا نفتح إمكانات الذكاء الاصطناعي معًا!

حسنًا ، هذا هو الجزء الأخير من ReadMe ، ولف الأشياء باستخدام مكالمة إلى الإجراء ومعلومات الاتصال:

ابدأ اليوم!

هل أنت مستعد لإطلاق قوة الجوزاء لمهام الهندسة المذهلة وضوءك؟

1. استنساخ هذا المستودع:

    git clone https://github.com/your-username/your-repository-name.git

2. اتبع دليل QuickStart أعلاه لإعداد بيئتك وتكوين مفتاح API الخاص بك.

3. ابدأ في استكشاف التطبيق وشاهد ما يمكنك إنشاؤه!

؟ ‍♀ بحاجة إلى مساعدة؟ لديك أسئلة؟

نحن هنا لدعمك في رحلة الذكاء الاصطناعي. لا تتردد في التواصل إذا واجهت أي مشاكل أو لديك أسئلة حول التطبيق.

• افتح مشكلة: الإبلاغ عن الأخطاء أو اقترح ميزات جديدة عن طريق فتح مشكلة على مستودع GitHub.

• انضم إلى المجتمع: تواصل مع المستخدمين والمطورين الآخرين في منتدى مجتمعنا (الرابط الذي سيتم إضافته قريبًا).

شكر وتقدير

• شكرًا لك على الفرق الرائعة في Google و STREMELIT و LANGCHAIN ​​!!!: أمد امتناني للفرق المذهلة التي جعلت هذه المشروع ممكنة:

• Google AI: لتطوير نماذج الجوزاء القوية.

• STREMLIT: لإنشاء إطار عمل بديهي وسهل الاستخدام لبناء تطبيقات الويب.

• Langchain: لتطوير إطار تتبع Langsmith والملاحظة.

❤ دعنا نجعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة!

نعتقد أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون في متناول الجميع ، بغض النظر عن خلفيتهم الفنية. هذا المشروع هو خطوة نحو تلك الرؤية. انضم إلينا في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة وتمكين!

هندسة سريعة سعيدة!