gemini prompt engineer toolkit
1.0.0
⚡Peraya oleh yang terbaru (27 Agustus 2024) Gemini-1..5-Flash-Exp-0827-Gemini-1.5-Pro-Exp-0827-Model Gemini-1.5-Flash-8B-EXP-0827
Gemini AI - Prompt Engineering Toolkit adalah aplikasi bertenaga streamlit, Python, dan Gemini AI yang kuat yang dirancang untuk merampingkan alur kerja AI Prompt Engineering dan fineing dataset Anda dan untuk membantu Anda menjadi Pro Engineering Pro! Memanfaatkan kekuatan model Gemini mutakhir Google (27 Agustus 2024) (Gemini-1.5-Flash-Exp-0827, Gemini-1.5-Pro-Exp-0827, Gemini-1.5-Flash-8B-EXP-0827, Gemini-1.5-Flash-8B-EXP-0827 ) Untuk menghasilkan permintaan berkualitas tinggi, menganalisis file, dan membuat set data sintektik untuk menyempurnakan model AI. - Gregory Kennedy
Generasi Prompt: Membuat permintaan yang efektif untuk berbagai tugas, dari penulisan kreatif hingga pembuatan kode.
Analisis File: Dapatkan wawasan dari data Anda dengan mengunggah dan menganalisis CSV, TXT, Markdown (MD), dan file gambar.
Tes pembuatan data: Buat kumpulan data sintetis untuk menyempurnakan model AI Anda, memastikan mereka melakukan secara optimal.
Dukungan Multi-Model: Pilih dari Gemini-1.5-Flash-Exp-0827-Gemini-1.5-Pro-Exp-0827-Model Gemini-1.5-Flash-8B-EXP-0827 untuk memanfaatkan kemampuan yang berbeda.
Antarmuka yang ramah pengguna: Antarmuka intuitif streamlit membuat aplikasi dapat diakses oleh pemula dan pengguna yang berpengalaman.
StreamLit menyediakan kerangka kerja intuitif untuk membangun aplikasi web interaktif dengan kode minimal, memungkinkan kami untuk fokus pada memberikan pengalaman pengguna yang mulus.
Langssmith adalah alat untuk mengamati, men -debugging, pembuatan dataset, analisis biaya dan meningkatkan aplikasi AI/LLM Anda.
Dapatkan Anda Kunci Langssmith API di sini https://smith.langchain.com/
Fitur utama meliputi:
Optimalisasi debugging dan kinerja real-time
Alat kolaborasi untuk berbagi jejak rantai
Hub untuk kerajinan, versi, dan mengomentari permintaan
Antrian anotasi untuk pelabelan dan umpan balik manusia
Penciptaan Dataset untuk Evaluasi, beberapa Ketukan Toto, dan Menyetranya
Kemampuan pengujian dan evaluasi yang komprehensif, termasuk evaluasi yang dibantu AI
Unduh dan instal Python
https://www.python.org/downloads/macos/
https://www.python.org/downloads/windows/
Unduh dan instal git
https://git-scm.com/download/mac
https://git-scm.com/download/win
Unduh dan Instal Conda
Kami sarankan menggunakan conda untuk manajemen lingkungan yang mudah dan aman
Unduh dari https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html.
Gulir ke bawah pada halaman miniconda *** ke bagian "Tautan Pemasang Miniconda Terbaru" untuk diunduh untuk Windows, MacOS dan Linux ***
Buat lingkungan Conda yang aman:
conda create -n gpe -env python = 3.12 Conda mengaktifkan GPE-ENV
Instal dependensi:
Pip instal -r persyaratan.txt
Kunci API Google Gemini: Kunci khusus ini memungkinkan Anda untuk memanfaatkan model AI Google yang kuat. Dapatkan kunci gratis Anda di https: // https: //aistudio.google.com/.
Cara menggunakan kunci API Gemini: Masukkan kunci khusus ini di sisi kiri UI Frontend Streamlit untuk menggunakan aplikasi.
Buat file .env : Di folder proyek Anda, buat file teks baru bernama .env .
Tambahkan Kunci API Langssmith/Langchain Anda: Buka file .env dan tempel di kunci Langssmith API Anda:
LANGCHAIN_TRACING_V2=true LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com" LANGCHAIN_API_KEY="your api key goes here" # LANGCHAIN_PROJECT="gem-engr"
Simpan file ini dan kunci API Anda dan jangan membagikannya!
Arahkan ke Direktori Proyek:
CD/PATH/TO/Your/Project
Jalankan aplikasi streamLit:
Streamlit Run v1.8-gemini-prompt-engineer.py
Aplikasi Anda akan dibuka di browser web Anda, siap untuk Anda mulai menjelajah!
Masukkan pertanyaan atau tugas Anda: Jelaskan tugas yang Anda ingin AI lakukan (misalnya, "??????").
Tambahkan Variabel (Opsional): Berikan detail atau kendala spesifik (misalnya, "Topik: Petualangan, Audiens: Anak -anak, Nada: Humor").
Klik "Hasilkan Prompt": Aplikasi ini akan menghasilkan prompt yang disesuaikan dengan input Anda.
Opsi Unduh: Unduh prompt sebagai file txt atau jsonl untuk digunakan nanti.
Unggah file: Pilih csv, txt, markdown (md), atau file gambar dari komputer Anda.
Masukkan Prompt Analisis: Berikan instruksi untuk AI untuk menganalisis file (misalnya, "merangkum temuan utama dari makalah penelitian ini").
Klik "Analisis File": Aplikasi akan menghasilkan analisis berdasarkan prompt Anda dan konten file.
Masukkan topik atau teks: Berikan topik atau teks sebagai dasar untuk menghasilkan pasangan percakapan.
Tentukan jumlah pasangan: Pilih berapa banyak pasangan percakapan yang ingin Anda hasilkan.
Klik "Hasilkan Data Uji": Aplikasi akan membuat file JSON atau JSONL yang berisi pasangan percakapan yang dihasilkan.
Jadilah spesifik: Semakin spesifik deskripsi tugas dan analisis Anda, semakin baik hasilnya.
Eksperimen dengan variabel: coba kombinasi variabel input yang berbeda untuk menyempurnakan petunjuk Anda.
ITEATER DAN PENGHENTIKAN: Jangan takut untuk bereksperimen dan memperbaiki petunjuk Anda berdasarkan hasil yang dihasilkan.
Google Gemini: Untuk model bahasa yang kuat dan serbaguna.
StreamLit: Untuk memudahkan membangun aplikasi web interaktif.
Langssmith Langchain: Penelusuran dan observabilitas untuk melacak dan mengamati perilaku model bahasa besar (LLM) s.
Mari kita jelajahi teknologi dan teknik utama yang memberi daya pada aplikasi ini.
1. Google Gemini: Daya otak di belakang sihir
Google Gemini adalah keluarga model bahasa besar (LLM) yang dikembangkan oleh Google AI. Model -model ini dilatih pada set data teks dan kode yang besar, memungkinkan mereka untuk melakukan berbagai tugas, termasuk:
Generasi Teks: Tulis cerita, puisi, artikel, dan banyak lagi.
Pembuatan kode: Hasilkan kode dalam berbagai bahasa pemrograman.
Terjemahan: Terjemahan teks antar bahasa.
PERTANYAAN PERTANYAAN: Berikan jawaban yang informatif untuk pertanyaan.
Ringkasan: Sejumlah besar teks menjadi ringkasan ringkas.
Aplikasi ini memanfaatkan kekuatan Gemini untuk menghasilkan petunjuk, menganalisis file, dan membuat data uji.
2. Langssmith: Penelusuran dan kemampuan observasi untuk LLMS
Aplikasi ini terintegrasi dengan Langssmith, kerangka kerja yang dikembangkan oleh Langchain untuk melacak dan mengamati perilaku model bahasa besar (LLM). Langssmith memungkinkan pengembang untuk mendapatkan wawasan tentang bagaimana kinerja LLM mereka, mengidentifikasi masalah potensial, dan meningkatkan kualitas keseluruhan aplikasi AI mereka.
3. StreamLit: Membangun Antarmuka Pengguna Interaktif
StreamLit adalah perpustakaan Python yang membuatnya sangat mudah untuk membuat aplikasi web interaktif untuk ilmu data dan pembelajaran mesin. API intuitif dan fokus pada kesederhanaan memungkinkan pengembang untuk dengan cepat membangun dan menggunakan aplikasi yang kuat tanpa memerlukan pengetahuan pengembangan web pengguna ujung depan yang luas.
Aplikasi ini memanfaatkan StreamLit untuk menyediakan antarmuka yang ramah pengguna untuk berinteraksi dengan model Gemini dan mengelola alur kerja rekayasa dan penyesuaian yang cepat.
4. Menyatukan semuanya: alur kerja
Berikut adalah gambaran tingkat tinggi tentang cara kerja aplikasi:
Input Pengguna: Anda memberikan deskripsi tugas, prompt analisis, atau topik untuk pembuatan data uji.
Prompt Generation (jika berlaku): Aplikasi menggunakan Gemini untuk menghasilkan prompt berdasarkan input Anda.
Analisis File (jika berlaku): Aplikasi mengunggah dan menganalisis file Anda menggunakan Gemini, memberikan wawasan berdasarkan prompt analisis Anda.
Tes pembuatan data (jika berlaku): Aplikasi menggunakan Gemini untuk menghasilkan pasangan percakapan untuk menyempurnakan model AI Anda.
Output dan Unduh: Aplikasi ini menampilkan prompt yang dihasilkan, hasil analisis, atau data uji, dan menyediakan opsi unduhan untuk penyimpanan dan penggunaan kembali yang nyaman.
Integrasi Gemini, Langssmith, dan Streamlit ini memberdayakan Anda untuk memanfaatkan kekuatan AI untuk teknik Anda yang cepat dan tugas-tugas yang menyempurnakan.
Saya menyambut kontribusi dari komunitas! Inilah cara Anda bisa terlibat:
Fork The Repository: Klik tombol "Fork" di kanan atas halaman ini.
Buat cabang baru: Buat perubahan Anda di cabang terpisah untuk menjaga hal -hal tetap terorganisir.
git checkout -b fitur/fitur-fitur Anda
Komitmen Anda: Tambahkan pesan komit yang jelas dan ringkas untuk menjelaskan pekerjaan Anda.
git commit -m "Tambahkan pesan komit deskriptif Anda di sini"
Dorong ke garpu Anda: Kirim perubahan Anda ke repositori bercabang Anda di GitHub.
Fitur Git Push Origin/Fitur-Fitur Anda
Buka Permintaan Tarik: Kirimkan permintaan tarik ke repositori utama, menggambarkan perubahan Anda dan manfaatnya.
Proyek ini dilisensikan di bawah lisensi MIT - lihat file lisensi untuk detailnya.
Ingin menyelam lebih dalam ke dalam teknologi di balik proyek ini? Berikut beberapa sumber yang bermanfaat:
Google Gemini: https://developers.google.com/gemini/
Dokumentasi Streamlit: https://docs.streamlit.io/
Dokumentasi Langssmith: https://docs.angchain.com/docs/ecosystem/integations/langsmith
Kami percaya proyek ini adalah batu loncatan menuju masa depan yang lebih mudah diakses dan kuat untuk pengembangan AI. Bergabunglah dengan kami dalam perjalanan yang menyenangkan ini!
Bintang Repositori ini: Tunjukkan dukungan Anda dan bantu orang lain menemukan proyek ini.
Bagikan Kreasi Anda: Kami ingin melihat apa yang Anda bangun menggunakan aplikasi ini! Bagikan proyek dan ide Anda dengan komunitas.
Berkontribusi dan Berkolaborasi: Mari kita bekerja sama untuk membuat proyek ini lebih baik!
Mari kita buka kunci potensi AI bersama -sama!
Oke, inilah bagian terakhir dari ReadMe, membungkus hal -hal dengan ajakan bertindak dan informasi kontak:
Siap untuk melepaskan kekuatan Gemini untuk tugas rekayasa cepat AI Anda?
Klon Repositori ini:
Git Clone https://github.com/your-username/your-repository-name.git
Ikuti panduan QuickStart di atas untuk mengatur lingkungan Anda dan konfigurasikan kunci API Anda.
Mulailah menjelajahi aplikasi dan lihat apa yang dapat Anda buat!
Kami di sini untuk mendukung Anda dalam perjalanan AI Anda. Jangan ragu untuk menjangkau jika Anda menghadapi masalah apa pun atau memiliki pertanyaan tentang aplikasi tersebut.
Buka masalah: Laporkan bug atau sarankan fitur baru dengan membuka masalah di repositori GitHub.
Bergabunglah dengan Komunitas: Terhubung dengan pengguna dan pengembang lain di forum komunitas kami (tautan akan ditambahkan segera).
Terima kasih kepada tim -tim yang luar biasa di Google, Streamlit dan Langchain !!!: Saya menyampaikan rasa terima kasih saya kepada tim -tim luar biasa yang telah memungkinkan proyek ini:
Google AI: Untuk mengembangkan model Gemini yang kuat.
StreamLit: Untuk membuat kerangka kerja yang intuitif dan ramah pengguna untuk membangun aplikasi web.
Langchain: Untuk mengembangkan kerangka kerja penelusuran dan pengamatan Langssmith.
Kami percaya bahwa AI harus dapat diakses oleh semua orang, terlepas dari latar belakang teknis mereka. Proyek ini adalah langkah menuju visi itu. Bergabunglah dengan kami dalam membuat AI lebih mudah diakses dan memberdayakan!
Happy Prompt Engineering!
