gemini prompt engineer toolkit
1.0.0
⚡Powed par le dernier (27 août 2024) Gemini-1.5-Flash-Exp-0827 - Gemini-1.5-Pro-Exp-0827 - GEMINI-1.5-FLASH-8B-EXP-0827
La boîte à outils d'ingénierie Gemini AI - Prompt Engineering est une application puissante puissante, Python et Gemini Ai, conçue pour rationaliser vos flux de travail de l'ingénierie rapide de l'IA et des réglages de données et pour vous aider à devenir un Pro insideing Pro! Exploitez la puissance des derniers modèles de gemini de pointe de Google (27 août 2024) (Gemini-1.5-Flash-Exp-0827, Gemini-1.5-Pro-Exp-0827, Gemini-1.5-Flash-8B-EXP-0827 ) pour générer des invites de haute qualité, analyser les fichiers et créer des ensembles de données synthéctiques pour les modèles d'IA à réglage fin. - Gregory Kennedy
GÉNÉRATION COMPRENDE: CRAFIT ENCIPÉ ECCEENT POUR UN LAVEMENT DE TAMES, DE L'ÉCRIPATION CRÉATIVE À LA GÉNÉRATION DE CODE.
Analyse des fichiers: obtenez des informations à partir de vos données en téléchargeant et en analysant les fichiers CSV, TXT, Markdown (MD) et image.
Génération de données de test: créez des ensembles de données synthétiques pour affiner vos modèles d'IA, en s'assurant qu'ils fonctionnent de manière optimale.
Prise en charge multi-modes: Choisissez parmi Gemini-1.5-Flash-Exp-0827 - Gemini-1.5-Pro-Exp-0827 - GEMINI-1.5-FLASH-8B-EXP-0827 pour tirer parti de différentes capacités.
Interface conviviale: l'interface rationalisée intuitive rend l'application accessible aux débutants et aux utilisateurs expérimentés.
Streamlit fournit un cadre intuitif pour créer des applications Web interactives avec un code minimal, ce qui nous permet de nous concentrer sur la fourniture d'une expérience utilisateur transparente. 
Langsmith est un outil d'observation, de débogage, de création de données, d'analyse des coûts et d'amélioration de vos applications AI / LLM.
Obtenez la clé API Langsmith ici https://smith.langchain.com/
Les caractéristiques clés comprennent:
Déboggage en temps réel et optimisation des performances
Outils de collaboration pour partager des traces de chaîne
Hub pour fabriquer, verser des versioning et commenter les invites
File d'attente d'annotation pour l'étiquetage et les commentaires humains
Création d'ensemble de données pour les évaluations, l'incitation à quelques tirs et le réglage fin
Capacités complètes de tests et d'évaluations, y compris l'évaluation assistée par l'IA
Télécharger et installer Python
https://www.python.org/downloads/macos/
https://www.python.org/downloads/windows/
Télécharger et installer Git
https://git-scm.com/download/mac
https://git-scm.com/download/win
Télécharger et installer conda
Nous vous recommandons d'utiliser conda pour une gestion de l'environnement facile et sécurisée
Téléchargez-le à partir de https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html.
Faites défiler vers le bas sur la page MiniConda *** à la section "Dernière MiniConda Installer Links" à télécharger pour Windows, MacOS et Linux ***
Créer un environnement conda sécurisé:
conda crée -n gpe-env python = 3,12 conda activer GPE-env
Installez les dépendances:
pip install -r exigences.txt
Clé API Google Gemini: cette clé spéciale vous permet de puiser dans le puissant modèle d'IA de Google. Obtenez votre clé gratuite sur https: // https: //aistudio.google.com/.
Comment utiliser la touche API Gemini: Entrez cette clé spéciale dans le côté gauche de l'interface utilisateur de frontend rationalisée afin d'utiliser l'application.
Créez un fichier .env : dans le dossier de votre projet, créez un nouveau fichier texte nommé .env .
Ajoutez votre clé API Langsmith / Langchain: ouvrez le fichier .env et collez dans votre clé 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"
Gardez ce fichier et vos clés API en sécurité et ne le partagez pas!
Accédez au répertoire du projet:
CD / PATH / TO / VOTRE / PROJET
Exécutez l'application Streamlit:
Sationlit Run V1.8-Gemini-Prompt-Engineer.py
Votre application s'ouvrira dans votre navigateur Web, prêt pour que vous commencez à explorer!
Entrez votre question ou tâche: décrivez la tâche que vous souhaitez que l'IA effectue (par exemple, "??????").
Ajouter des variables (facultatif): fournir des détails ou des contraintes spécifiques (par exemple, "Sujet: aventure, public: enfants, ton: humoristique").
Cliquez sur "Générer l'invite": l'application générera une invite adaptée à votre entrée.
Téléchargez les options: téléchargez l'invite en tant que fichier TXT ou JSONL pour une utilisation ultérieure.
Téléchargez un fichier: sélectionnez un fichier CSV, TXT, Markdown (MD) ou image dans votre ordinateur.
Entrez l'invite d'analyse: fournissez des instructions à l'IA pour analyser le fichier (par exemple, "Résumez les principales conclusions de ce document de recherche").
Cliquez sur "Analyser le fichier": l'application générera une analyse basée sur votre invite et le contenu du fichier.
Entrez le sujet ou le texte: fournissez un sujet ou un texte comme base pour générer des paires de conversations.
Spécifiez le nombre de paires: choisissez le nombre de paires de conversation que vous souhaitez générer.
Cliquez sur "Générer des données de test": l'application créera un fichier JSON ou JSONL contenant les paires de conversation générées.
Soyez précis: plus vos descriptions de tâches et vos invites d'analyse sont spécifiques, meilleures sont les résultats.
Expérimentez avec les variables: essayez différentes combinaisons de variables d'entrée pour affiner vos invites.
Itérer et affiner: n'ayez pas peur d'expérimenter et d'affiner vos invites en fonction des résultats générés.
Google Gemini: pour les modèles de langue puissants et polyvalents.
STAILLIT: Pour faciliter la création d'applications Web interactives.
Langchain's Langsmith: traçage et observabilité pour le traçage des LLM et l'observation du comportement des modèles de grande langue (LLM).
Explorons les technologies et techniques clés qui alimentent cette application.
1. Google Gemini: le cerveau derrière la magie
Google Gemini est une famille de modèles de grande langue (LLMS) développés par Google AI. Ces modèles sont formés sur des ensembles de données massifs de texte et de code, leur permettant d'effectuer un large éventail de tâches, notamment:
Génération de texte: écrivez des histoires, des poèmes, des articles et plus encore.
Génération de code: générer du code dans divers langages de programmation.
Traduction: traduire le texte entre les langues.
Réponse de questions: fournissez des réponses informatives aux questions.
Résumé: Condenser de grandes quantités de texte en résumés concis.
Cette application exploite la puissance des Gémeaux pour générer des invites, analyser les fichiers et créer des données de test.
2. Langsmith: traçage et observabilité pour les LLM
Cette application s'intègre à Langsmith, un cadre développé par Langchain pour le traçage et l'observation du comportement des modèles de grande langue (LLMS). Langsmith permet aux développeurs de mieux comprendre comment leur LLMS fonctionne, d'identifier les problèmes potentiels et d'améliorer la qualité globale de leurs applications d'IA.
3. Rational: création d'interfaces utilisateur interactives
Streamlit est une bibliothèque Python qui rend incroyablement facile de créer des applications Web interactives pour la science des données et l'apprentissage automatique. Son API intuitive et se concentrer sur la simplicité permettent aux développeurs de créer et de déployer rapidement des applications puissantes sans avoir besoin de connaissances sur le développement Web de l'utilisateur frontal.
Cette application tire parti de rationalisation pour fournir une interface conviviale pour interagir avec les modèles Gemini et gérer votre ingénierie rapide et vos flux de travail fins.
4. Assemblage de tout: le flux de travail
Voici un aperçu de haut niveau du fonctionnement de l'application:
Entrée de l'utilisateur: vous fournissez une description de la tâche, une invite d'analyse ou une rubrique pour la génération de données de test.
Génération d'invite (le cas échéant): l'application utilise des Gemini pour générer une invite en fonction de votre entrée.
Analyse de fichiers (le cas échéant): l'application télécharge et analyse votre fichier à l'aide de Gemini, fournissant des informations en fonction de votre invite d'analyse.
Génération de données de test (le cas échéant): l'application utilise des Gémeaux pour générer des paires de conversation pour affiner vos modèles d'IA.
Sortie et téléchargement: l'application affiche les invites générées, les résultats d'analyse ou les données de test, et fournit des options de téléchargement pour le stockage et la réutilisation pratiques.
Cette intégration de Gemini, Langsmith et Rationlit vous permet de exploiter la puissance de l'IA pour vos tâches d'ingénierie et de réglage fin.
Je salue les contributions de la communauté! Voici comment vous pouvez vous impliquer:
Fourk le référentiel: cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page.
Créez une nouvelle branche: faites vos modifications dans une branche séparée pour garder les choses organisées.
Git Checkout -B Fonction / votre nom-F-Name
Commissez vos modifications: ajoutez des messages clairs et concis pour expliquer votre travail.
git commit -m "Ajoutez votre message de validation descriptif ici"
Poussez à votre fourche: Envoyez vos modifications à votre référentiel fourchu sur GitHub.
Fonction d'origine Git Push / votre nom de fonction
Ouvrez une demande de traction: soumettez une demande de traction au référentiel principal, en décrivant vos modifications et leurs avantages.
Ce projet est autorisé en vertu de la licence MIT - voir le fichier de licence pour plus de détails.
Vous voulez plonger plus profondément dans les technologies derrière ce projet? Voici quelques ressources utiles:
Google Gemini: https://developers.google.com/gemini/
Documentation rationalisée: https://docs.streamlit.io/
Langsmith Documentation: https://docs.langchain.com/docs/ecosystem/integrations/langsmith
Nous pensons que ce projet est un tremplin vers un avenir plus accessible et puissant pour le développement de l'IA. Rejoignez-nous pour ce voyage passionnant!
Star ce référentiel: montrez votre support et aidez les autres à découvrir ce projet.
Partagez vos créations: nous aimerions voir ce que vous créez en utilisant cette application! Partagez vos projets et idées avec la communauté.
Contribuer et collaborer: travaillons ensemble pour améliorer ce projet encore meilleur!
Déverroulons le potentiel de l'IA ensemble!
D'accord, voici la dernière partie de la lecture, en terminant les choses avec un appel à l'action et des coordonnées:
Prêt à libérer la puissance des Gémeaux pour vos tâches d'ingénierie rapide et de réglage fin?
Cloner ce référentiel:
git clone https://github.com/your-sername/your-repository-name.git
Suivez le guide QuickStart ci-dessus pour configurer votre environnement et configurer votre clé API.
Commencez à explorer l'application et voyez ce que vous pouvez créer!
Nous sommes ici pour vous soutenir dans votre voyage d'IA. N'hésitez pas à contacter si vous rencontrez des problèmes ou si vous avez des questions sur l'application.
Ouvrez un problème: signalez les bogues ou suggérez de nouvelles fonctionnalités en ouvrant un problème sur le référentiel GitHub.
Rejoignez la communauté: connectez-vous avec d'autres utilisateurs et développeurs de notre forum communautaire (lien à ajouter bientôt).
Merci aux équipes impressionnantes de Google, Streamlit et Langchain !!!: Je prolonge ma gratitude aux équipes incroyables qui ont rendu ce projet possible:
Google AI: pour développer les puissants modèles Gemini.
STAILLIT: Pour créer un cadre intuitif et convivial pour la création d'applications Web.
Langchain: pour développer le cadre de traçage et d'observabilité de Langsmith.
Nous pensons que l'IA devrait être accessible à tous, quel que soit leur expérience technique. Ce projet est un pas vers cette vision. Rejoignez-nous pour rendre l'IA plus accessible et stimulant!
Bonne ingénierie rapide!
