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promptl

Ai源碼

1.0.0

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下午

npm install promptl-ai

什麼是下午？

Proftl提供了一種常見的，易於使用的語法，用於定義LLM的動態提示。這是一種簡單而強大的語言，可讓您以人為可讀的格式定義提示，同時仍然能夠利用LLM的全部功能。

其他語言

多虧了帶有RPC的通用WASM模塊，您可以使用任何可以在本地運行WASM或通過庫來運行WASM的語言。這些是官方綁定：

Python

為什麼要下午？

雖然LLM在白天變得越來越強大和受歡迎，但為它們定義提示可能是一項艱鉅的任務。所有主要的LLM提供商儘管有所不同，但仍採用了類似的結構來提示。它由用戶和助手之間的對話組成，該對話由消息列表和一系列配置選項定義。作為回應，它將作為答復返回助手消息。

這種結構看起來像這樣：

{
  "model" : " <your-model> " ,
  "temperature" : 0.6 ,
  "messages" : [
    {
      "type" : " system " ,
      "content" : " You are a useful AI assistant expert in geography. "
    },
    {
      "type" : " user " ,
      "content" : " Hi! What's the capital of Spain? "
    }
  ]
}

這種結構可能很簡單，但是非技術用戶很難從頭開始掌握或編寫它。除此之外，創建單個靜態提示沒有那麼有用。通常，用戶需要動態定義對話，其中流量基於用戶輸入或事件參數變化。問題是，添加代碼以根據這些參數修改對話可能會變得令人困惑和重複 - 每個提示都需要單獨完成。

這就是Picterl語法介入的方式。它定義了一種簡單的語言，以至於任何用戶都無法使用和理解。而且，與此同時，它為想要發揮其潛力最大化的用戶提供了巨大的力量。它允許用戶定義以前構建的相同結構，但以更可讀性的方式定義。另外，他們可以添加自定義動態邏輯以創建所需的任何內容，僅在一個文件中。

使用Pickerl語法來查看與以前相同的提示：

 ---
model: <your-model>
temperature: 0.6
---

You are a useful AI assistant expert in geography.

<user>
  Hi! What's the capital of {{ country_name }}?
</user>

在這種情況下，不僅語法更具可讀性和可維護性，而且還可以通過使用{{ country_name }}之類的變量來動態生成提示。

這只是下降可以做什麼的一個小例子。它是一個強大的工具，可以幫助您以簡單簡便的方式為LLMS定義動態提示，而無需放棄原始結構中的任何功能或功能。