Promptimizer: uma biblioteca experimental para otimizar palavras de prompt de modelos grandes, otimizando automaticamente o Prompt

Introdução geral

O Promptimizer é uma biblioteca experimental de otimização de palavras-chave projetada para ajudar os usuários a melhorar sistematicamente as palavras-chave de seus sistemas de IA. Ao automatizar o processo de otimização, o Promptimizer pode melhorar o desempenho das palavras-chave em tarefas específicas. Os usuários simplesmente fornecem uma palavra-chave inicial, um conjunto de dados e um avaliador personalizado (com feedback humano opcional), e o Promptimizer executa um loop de otimização que gera uma palavra-chave otimizada projetada para superar a palavra-chave original.

Lista de funções

• Otimização de palavras-chave: otimização automatizada de palavras-chave para melhorar o desempenho do sistema de IA em tarefas específicas.
• Suporte a conjuntos de dados: suporta vários formatos de conjuntos de dados para otimização de palavras-chave de fácil utilização.
• Avaliadores personalizados: os usuários podem definir avaliadores personalizados para quantificar o desempenho das palavras-chave.
• Feedback humano: o feedback humano é suportado para melhorar ainda mais a otimização da palavra-chave.
• Guia de início rápido: um guia de início rápido detalhado é fornecido para ajudar os usuários a começar rapidamente.

Usando a Ajuda

montagem

1. Primeiro, instale a ferramenta CLI:

   pip install -U promptim
   

2. Certifique-se de que você tenha uma chave de API LangSmith válida em seu ambiente:

   export LANGSMITH_API_KEY=sua API_KEY
   export ANTHROPIC_API_KEY=Sua API_KEY
   

Criação de tarefas

1. Crie uma tarefa de otimização:

   promptim create task . /my-tweet-task \
   --name my-tweet-task \
   --prompt langchain-ai/tweet-generator-example-with-nothing:starter \
   --dataset https://smith.langchain.com/public/6ed521df-c0d8-42b7-a0db-48dd73a0c680/d \
   --description "Escreva tweets informativos sobre qualquer assunto." \
   \ --y
   

   Esse comando gerará um diretório que contém o arquivo de configuração da tarefa e o código da tarefa.

Definição do avaliador

1. Abra o diretório da tarefa gerada no diretório task.py para localizar a seção de lógica de avaliação:

   pontuação = len(str(predicted.content)) < 180
   

2. Modificar a lógica de avaliação, por exemplo, penalizar os resultados que contêm rótulos:

   score = int("#" not in result)
   

trem

1. Execute o comando de treinamento para começar a otimizar a palavra-chave:

   promptim train --task . /my-tweet-task/config.json
   

   Quando o treinamento é concluído, o terminal emite a palavra-chave final otimizada.

Adicionar tags manuais

1. Configure a fila de anotações:

   promptim train ---task . /my-tweet-task/config.json --annotation-queue my_queue
   

2. Acesse a interface do usuário do LangSmith e navegue até a fila designada para etiquetagem manual.

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