PromptForge: uma ferramenta de código aberto para apoiar o design e o teste de palavras de prompts

O PromptForge é um workbench de engenharia de palavras de prompt de código aberto projetado para ajudar os usuários a projetar, testar e otimizar palavras de prompt para modelos de IA. Ele fornece ferramentas de análise avançadas e oferece suporte a vários provedores de IA, como Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI e Ollama nativo. Os usuários podem criar rapidamente prompts eficientes com configuração e operação simples, adequados para desenvolvedores e pesquisadores. O projeto está ativo no GitHub com 516 estrelas e 56 bifurcações com alto suporte da comunidade. Seu principal objetivo é melhorar a eficiência e a qualidade da criação de palavras-chave e ajudar no desenvolvimento de aplicativos de IA.

Lista de funções

• Suporte a vários modelos de IA: compatível com provedores de IA, como Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI e Ollama.
• Sugestões inteligentes de palavras-chave: fornece sugestões baseadas no contexto para aprimoramento de palavras-chave.
• Teste e avaliação de dicas: oferece suporte a testes sistemáticos de efeitos de dicas e fornece análises detalhadas.
• O ambiente é fácil de configurar: por meio do .env para configurar rapidamente chaves de API e ambientes de tempo de execução.
• Desenvolvimento orientado pela comunidade: código-fonte aberto, aceitando contribuições da comunidade e feedback sobre problemas.
• Suporte ao tempo de execução local: suporte à implantação local, adequado para cenários de desenvolvimento e teste.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O PromptForge é fácil de instalar para aqueles que estão familiarizados com o Git e a linha de comando. Veja a seguir as etapas em detalhes:

1. armazém de clones
   Abra um terminal e execute o seguinte comando para clonar o projeto localmente:

   git clone https://github.com/insaaniManav/prompt-forge.git
   

   Quando a clonagem estiver concluída, vá para o diretório do projeto:

   cd prompt-forge
   

2. Ambiente de configuração
   O projeto exige que o usuário forneça uma chave de API para se conectar ao modelo de IA. Copie o arquivo de ambiente de exemplo:

   cp .env.example .env
   

   Use um editor de texto (por exemplo nano talvez vim) Abrir .env adicione a chave de API necessária. Exemplo:

   ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-api03-..."
   OPENAI_API_KEY="sk-..."
   AZURE_OPENAI_API_KEY="your-key"
   AZURE_OPENAI_BASE_URL="https://your-resource.openai.azure.com"
   OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"
   DEFAULT_AI_PROVIDER="ollama"
   

   Preencha as chaves correspondentes conforme necessário. Se estiver usando um modelo Ollama local, certifique-se de que o serviço Ollama esteja no diretório http://localhost:11434 Em execução.

3. Projetos em andamento
   entrar em api e inicie o serviço:

   cd api && go run main.go
   

   Depois que o projeto é lançado, os usuários podem acessar a funcionalidade do PromptForge por meio de uma interface local ou API.

Funções principais

O núcleo do PromptForge é a criação, o teste e a otimização de palavras de prompt. Veja abaixo um passo a passo detalhado dos principais recursos:

1. criação de dicas

• procedimento::
  1. Abra a interface do PromptForge (geralmente local) http://localhost:8080(A porta específica é confirmada pelo registro de tempo de execução).
  2. Na caixa Prompt Word Input (Entrada de palavra de prompt), digite a palavra de prompt inicial, por exemplo, "Generate a 500-word scientific and technical article on the future development of artificial intelligence" (Gerar um artigo científico e técnico de 500 palavras sobre o desenvolvimento futuro da inteligência artificial).
  3. Selecione o modelo de IA (por exemplo, Anthropic ou OpenAI).
  4. Clique no botão "Generate" (Gerar) para visualizar o resultado do modelo.
• Funções em destaque::
  O PromptForge oferece "Sugestões inteligentes". Depois de gerar os resultados, o sistema analisa a clareza e a eficácia dos prompts e recomenda melhorias. Por exemplo, o sistema pode sugerir a alteração de "Gerar um artigo científico" para "Gerar um artigo científico claramente estruturado com estudos de caso" para melhorar a qualidade do resultado.

2) Solicitações de teste e avaliação

• procedimento::
  1. No módulo "Test" (Teste), digite várias variantes da palavra prompt. Por exemplo:
     • Prompt Word 1: "Escreva uma redação sobre IA".
     • Prompt Word 2: "Escreva um artigo de 500 palavras sobre IA que inclua exemplos do mundo real."
  2. Selecione os parâmetros de teste, como tipo de modelo, comprimento de saída ou número de gerações.
  3. Clique em "Run Test" (Executar teste) e o sistema gerará os resultados em lote e mostrará a análise comparativa.
  4. Confira no relatório de análise as pontuações de cada palavra-chave (com base na clareza, relevância e qualidade do resultado).
• Funções em destaque::
  O sistema fornece ferramentas de análise visual, como gráficos de barras ou tabelas, para mostrar a diferença na eficácia de diferentes dicas. Os usuários podem otimizar os avisos com base no relatório.

3. otimização das dicas

• procedimento::
  1. No módulo Optimize, carregue as dicas testadas.
  2. Com base nos resultados do teste, o sistema sugerirá ajustes na redação, adicionará detalhes ou simplificará a linguagem.
  3. Os usuários podem editar diretamente a palavra-chave e testar novamente.
• Funções em destaque::
  O PromptForge oferece suporte à otimização iterativa, registrando a versão histórica de cada ajuste, facilitando a comparação entre os usuários.

4. operação local do modelo Ollama

• procedimento::
  1. Certifique-se de que o Ollama esteja instalado e em execução localmente (consulte a documentação oficial do Ollama).
  2. existir .env para configurar o arquivo OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434".
  3. Selecione Ollama como o provedor de IA padrão (DEFAULT_AI_PROVIDER="ollama").
  4. Ao testar palavras-chave, o sistema chama o modelo local para gerar os resultados.
• Funções em destaque::
  É executado localmente sem conexão com a Internet, adequado para ambientes de desenvolvimento ou cenários sensíveis à privacidade.

advertência

• Segurança da chave de API: Não coloque .env O arquivo é carregado em um repositório público para evitar a divulgação da chave.
• Ambiente dependenteVerifique se o ambiente de linguagem Go (versão 1.16 ou superior) e o Git estão instalados.
• Suporte à comunidadeSe tiver problemas, você pode registrar um problema no repositório do GitHub ou verificar os Pull Requests existentes.

cenário do aplicativo

1. Desenvolvimento de aplicativos de IA
   Os desenvolvedores usam o PromptForge para projetar e testar prompts para otimizar a saída de um sistema de diálogo ou aplicativo de geração de conteúdo. Por exemplo, ao desenvolver um chatbot, você pode testar diferentes prompts para garantir respostas mais naturais.
2. Pesquisa e experimentação
   Os pesquisadores usaram o PromptForge para avaliar o desempenho dos modelos de IA sob diferentes dicas e para explorar o impacto do design da dica na saída do modelo. Por exemplo, eles testaram o efeito da "descrição curta" versus "instruções detalhadas" sobre a qualidade da geração.
3. Educação e treinamento
   Professores ou instrutores usam o PromptForge para criar prompts instrucionais e gerar materiais de aprendizagem personalizados. Por exemplo, crie prompts para gerar perguntas práticas ou estudos de caso específicos para os alunos.

QA

1. Quais modelos de IA são compatíveis com o PromptForge?
   O suporte aos modelos Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI e Ollama nativo está disponível para os usuários por meio do .env Configuração de arquivos.
2. Como corrigir erros de chave de API de tempo de execução?
   sonda .env Verifique se a chave no arquivo está correta e se o acesso à API está ativado para a conta correspondente ao provedor de IA.
3. Quantos recursos de computação são necessários para a execução local?
   A execução do PromptForge é inerentemente menos intensiva em recursos, mas os modelos locais do Ollama podem exigir suporte à GPU, portanto, recomenda-se pelo menos 8 GB de memória de vídeo.
4. Como faço para contribuir com o código?
   Visite o repositório do GitHub, crie o Fork do projeto e envie uma Pull Request; é recomendável que você verifique os problemas existentes primeiro para ter uma ideia do que a comunidade deseja.