Prompt_Organizer下載 - Prompt_Organizer源代碼下載

Prompt_Organizer

Ai源碼

1.0.0

下載

➡️提示組織者

及時的組織者

輕鬆跟踪，共享，代碼和集成提示。

在迅速的工程領域，管理多個提示的管理可能會變得壓倒性。個人和團隊經常在跟踪和組織不同類型的提示方面面臨挑戰，從而導致可能錯過一些最好的提示。

實驗性開源試圖使迅速工程師和開發人員的生活變得容易。無組織的管理提示方式使工作變得艱難，因此我們帶來了一種結構化的方法，以幫助工程師和開發人員輕鬆與團隊輕鬆跟踪，共享和處理提示。及時的組織者。

及時組織者的功能。

基於任務的組織：用戶可以在不同的任務（摘要，主題發現，意圖身份等）下組織提示，從而可以清楚地分類每個提示。
提示版本管理：在每個任務中，用戶可以創建和管理多個提示版本，每個版本都具有其唯一的參數集。
差異可視化：用戶可以利用集成的“顯示diff”功能來毫不費力地可視化和比較各種提示版本之間的差異，添加或刪除，並突出顯示以容易發現。
提示參數配置：用戶可以輕鬆地配置各種參數，例如溫度，top_p，max令牌以及提示的每個版本的閾值。
狀態跟踪：該應用程序允許用戶設置和跟踪每個提示的狀態，從而幫助及時評估和優化。
評論功能：每個提示版本都有一個關聯的評論框，允許用戶註釋與提示有關的重要說明或信息。
系統提示管理：與用戶提示一起，該應用程序還可以啟用系統提示的管理，每個提示都帶有其評論功能。
保存和下載：用戶可以節省其進度並以YAML格式下載有組織的提示，從而易於共享和存儲。
開發人員管道的YAML集成：該應用程序通過將YAML文件直接合併到其開發管道中，從而無縫地促進了開發人員，從而使開發過程更加直觀且易於錯誤。
單用戶應用程序：此應用程序目前是為個人使用而設計的，併計劃將來升級以支持多個用戶。

及時的組織者

應用如何工作？

product_introduction.mp4

如何運行應用程序？

轉到“提示組織者”文件夾並運行：

 python app.py

我使用了python 3.8

如何使用yaml文件？

如何閱讀YAML的提示？

從提示組織者下載YAML文件，並使用此方法加載它：

 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

如何從yaml文件中讀取給定任務的提示？

 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)

如何通過YAML文件獲得給定任務的參數？

 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)

如何在提示中處理動態輸入值？

在提示內使用佔位符，並用正確的內容代替：

示例提示：

我給您段落，您必須找到具有很高討論價值的最重要意圖。所有意圖必須以字符串格式，相關得分必須為浮點格式。 n n n n n n n ndo不加添加，以下是字典格式的輸出。任何解釋。

用輸入段式動態替換##佔位符_1 ## 。

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

使用helper.py文件使用所有這些方法。

如何使用及時管理器助手文件進行OpenAI呼叫？

 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)