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Prompt_Organizer

AI-Quellcode

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➡️ prompt organisator

Promptierter Organisator

Verfolgen, teilen, codieren und die Eingabeaufforderungen problemlos integrieren.

Im Bereich der schnellen Technik kann das Verwalten mehrerer Versionen von Eingabeaufforderungen überwältigend werden. Einzelpersonen und Teams stehen häufig vor Herausforderungen bei der Verfolgung und Organisation verschiedener Arten von Eingaben, was dazu führt, dass einige der besten die Möglichkeiten verpassen.

Ein experimenteller Open-Source-Versuch, den schnellen Ingenieuren und Entwicklern das Leben leicht zu machen. Die nicht organisierte Art, Eingaben zu verwalten, macht die Arbeit schwierig. Daher bringen wir einen strukturierten Ansatz mit, um die Eingabeaufforderungen und die Eingabeaufforderungen mit ihrem Team leicht zu verfolgen, zu teilen und zu verarbeiten. Der schnelle Organisator .

Merkmale des schnellen Organisators.

Aufgabenbasierte Organisation : Benutzer können Eingabeaufforderungen unter verschiedenen Aufgaben organisieren (Zusammenfassung, Themenerkennung, Intent-Identifizierung usw.), wodurch eine klare und kategorisierte Ansicht jeder Eingabeaufforderung ermöglicht wird.
Eingabeaufforderungsversionsverwaltung : In jeder Aufgabe können Benutzer mehrere Versionen von Eingabeaufforderungen erstellen und verwalten, die jeweils einen eindeutigen Parametersatz haben.
Differenzvisualisierung : Benutzer können die integrierte "Show diff" -Funktion nutzen, um mühelos Unterschiede, Ergänzungen oder Löschungen zwischen verschiedenen Eingabeaufforderungen zu visualisieren und zu vergleichen, die zum einfachen Erfassen hervorgehoben werden.
Eingabeaufforderungsparameter Konfiguration : Benutzer können für jede Version der Eingabeaufforderung problemlos verschiedene Parameter wie Temperatur, TOP_P, Max -Token und Schwellenwert konfigurieren.
Statusverfolgung : Mit der App können Benutzer den Status jeder Eingabeaufforderung festlegen und verfolgen, wodurch die Eingabeaufforderung und Optimierung unterstützt wird.
Kommentarfunktion : Jede Eingabeaufforderung Version verfügt über ein zugeordnetes Kommentarfeld, mit dem Benutzer wichtige Notizen oder Informationen zur Eingabeaufforderung annotieren können.
System -Eingabeaufforderung Verwaltung : Neben den Benutzeranträgen ermöglicht die App auch die Verwaltung von Systemanforderungen mit jeweils ihre Kommentarfunktion.
Speichern und Download : Benutzer können ihre Fortschritte speichern und die organisierten Eingabeaufforderungen im YAML -Format herunterladen, wodurch ein einfaches Teilen und Speicher erleichtert wird.
YAML-Integration für Entwicklerpipelines : Diese Anwendung erleichtert Entwickler nahtlos, indem sie die direkte Einbeziehung von YAML-Dateien in ihre Entwicklungspipelines ermöglichen, wodurch der Entwicklungsprozess intuitiver und weniger fehleranfälliger wird.
Einzelbenutzer -App : Diese Anwendung ist derzeit für den individuellen Gebrauch ausgelegt, mit Plänen für zukünftige Upgrades, um mehrere Benutzer zu unterstützen.

Promptierter Organisator

Wie funktioniert die App?

Product_inTroduction.mp4

Wie führe ich die App aus?

Gehen Sie zum Ordner "prompt organizer" und rennen Sie:

 python app.py

Ich habe Python 3.8 verwendet

Wie benutze ich die YAML -Datei?

Wie lese ich Eingabeaufforderung von Yaml?

Laden Sie die YAML -Datei vom Eingabeaufforderungsorganisator herunter und laden Sie sie mit dieser Methode:

 import yaml

def read_template():
	directory_path = "data.yaml"
	yaml_content = ''

	with open(directory_path, "r") as f:
		try:
			yaml_content = yaml.safe_load(f)
		except yaml.YAMLError as e:
			print(f"Error parsing {directory_path}: {e}")
	
	return yaml_content

Wie lesen Sie Eingabeaufforderungen für eine bestimmte Aufgabe mit ihrer Version aus der YAML -Datei?

 def get_prompt(task, version):
    yaml_content = read_template()
    version = "version"+"_"+str(version)
    return yaml_content[task]['prompts']['version_1']["prompt"]
	
prompt = get_prompt("Intent",1)

Wie bekomme ich Parameter der gegebenen Aufgabe mit ihrer Version aus der YAML -Datei?

 def get_parameters(task, version):

    yaml_content = read_template()
    version = "version"+"_"+str(version)
    temp = yaml_content[task]['prompts'][version]['temperature']
    top_p = yaml_content[task]['prompts'][version]['top_p']
    max_tokens = yaml_content[task]['prompts'][version]['max_tokens']
    threshold = yaml_content[task]['prompts'][version]['threshold']

    return {"temperature":temp, "top_p":top_p, "max_tokens":max_tokens, "threshold":threshold}

params = get_parameters('Intent',1)

Wie behandle der dynamische Eingangswert in der Eingabeaufforderung?

In der schnellen Nutzung Platzhalter und ersetzen Sie sie durch den richtigen Inhalt:

Beispielaufforderung:

Ich gebe Ihnen eine Passage und Sie müssen die wichtigsten Absichten finden, die einen hohen Diskussionswert haben. Alle Absichten müssen im String -Format und im Relevancy -Score im Float -Format sein. Alle Erklärungen. n npassage: n n ## placeholder_1 ##

Ersetzen Sie den ## placeholder_1 ## dynamisch durch die Eingangsübergang.

 passage_content = "Your passage data"
prompt_passage = get_prompt('Intent',1)
prompt_passage = prompt_passage.replace("##placeholder_1##", passage_content)

Verwenden Sie die Helper.py -Datei, um all diese Methoden zu verwenden.

Wie tätige ich OpenAI -Anruf mit prompt Manager -Helfer -Datei?

 openai.api_key = 'your-api-key-here'

passage_content = "Your data"

prompt_passage = get_prompt("Intent", 1) # This will provide you the prompt for the specified version and task.
system_prompt = get_sysprompt("Intent", 1) # This will provide you the system prompt for the specified version and task.
prompt_param = get_parameters("Intent", 1) # This will provide you the all parameters for the specified version and task.

prompt_passage = prompt_passage.replace("##placeholder_1##", passage_content)

response = openai.ChatCompletion.create(
    model = "gpt-3.5-turbo",
    temperature = prompt_param["temperature"],
    top_p = prompt_param["top_p"],
    max_tokens = prompt_param["max_tokens"],
    messages=[
        {"role": "system", "content": prompt_passage},
        {"role": "user", "content": system_prompt},
    ]
)

# Extracting response
answer = response['choices'][0]['message']['content']
print(answer)

? Wie benutze ich es für LLM -basierte Anwendungsentwicklung?:

Fließen

Durch die Einhaltung der umrissenen Schritte können Sie einen strukturierten und systematischen Ansatz verfolgen. Der sofortige Organisator ermöglicht es Ihnen, Ihre Eingabeaufforderungen mit Sicherheit zu entwerfen, sorgfältig zu untersuchen und umzusetzen. Dies führt zur Entwicklung fortschrittlicher und zuverlässiger AI -Anwendungen.

Dies könnte hilfreich sein

Im Moment führe ich diese App aus meinem Projekt aus, um zu vermeiden, dass sie mit der YAML -Datei hin und her geht. Alle meine Modifikationen bleiben auf Projektebene. Die Idee ist in naher Zukunft, diese Integration nahtlos zu machen.