gpt-prompt-engineer

Qu'est-ce que gpt-prompt-engineer ?

gpt-prompt-engineer est un outil open-source conçu pour automatiser le processus d'ingénierie des prompts pour les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4, GPT-3.5-Turbo et Claude 3. Il aide les utilisateurs à découvrir des prompts optimaux en générant, testant et classant plusieurs prompts en fonction de cas de test définis par l'utilisateur.

Comment fonctionne gpt-prompt-engineer ?

1. Génération de prompts: L'outil utilise des LLM pour générer un éventail diversifié de prompts basés sur une description de cas d'utilisation fournie et des cas de test associés.
2. Test de prompts: Chaque prompt généré est testé par rapport aux cas de test fournis pour évaluer ses performances.
3. Système de notation ELO: Un système de notation ELO est utilisé pour classer les prompts en fonction de leurs performances. Chaque prompt commence avec une notation ELO initiale, et les notations sont ajustées en fonction des performances du prompt par rapport aux cas de test. Cela permet aux utilisateurs d'identifier facilement les prompts les plus efficaces.

Principales caractéristiques de gpt-prompt-engineer

• Génération automatisée de prompts: Génère automatiquement une multitude de prompts potentiels basés sur un cas d'utilisation et des cas de test donnés.
• Test et classement des prompts: Teste systématiquement chaque prompt par rapport aux cas de test et les classe à l'aide d'un système de notation ELO afin d'identifier les plus efficaces.
• Prise en charge de Claude 3 Opus: Une version spécialisée tire pleinement parti du modèle Claude 3 Opus d'Anthropic, permettant la génération automatisée de cas de test et de multiples variables d'entrée.
• Conversion Claude 3 Opus → Haiku: Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'exploiter Claude 3 Opus pour définir l'espace latent et Claude 3 Haiku pour une génération de sortie efficace, réduisant ainsi la latence et les coûts.
• Version de classification: Conçue pour les tâches de classification, cette version évalue l'exactitude d'un cas de test en le comparant à la sortie attendue ('true' ou 'false') et fournit un tableau avec les scores de chaque prompt.
• Journalisation des poids et biais: Journalisation facultative vers Weights & Biases pour le suivi des configurations, des prompts système et utilisateur, des cas de test et des notes ELO finales.
• Intégration de Portkey: Offre une intégration facultative avec Portkey pour la journalisation et le suivi des chaînes de prompts et de leurs réponses.

Comment utiliser gpt-prompt-engineer ?

1. Configuration: Ouvrez le notebook souhaité dans Google Colab ou un notebook Jupyter local. Choisissez entre la version standard, la version de classification ou la version Claude 3 en fonction de votre cas d'utilisation.
2. Configuration de la clé API: Ajoutez votre clé API OpenAI ou votre clé API Anthropic à la ligne désignée dans le notebook.
3. Définir le cas d'utilisation et les cas de test: Pour la version GPT-4, définissez votre cas d'utilisation et vos cas de test. Le cas d'utilisation est une description de ce que vous voulez que l'IA fasse, et les cas de test sont des prompts spécifiques auxquels vous aimeriez que l'IA réponde.
4. Configurer les variables d'entrée (pour la version Claude 3): Définissez les variables d'entrée en plus de la description du cas d'utilisation, en spécifiant le nom de la variable et sa description.
5. Générer des prompts optimaux: Appelez la fonction generate_optimal_prompt avec la description du cas d'utilisation, les cas de test et le nombre de prompts souhaité à générer.
6. Évaluer les résultats: Les notes ELO finales seront affichées dans un tableau, triées par ordre décroissant. Plus la note est élevée, meilleur est le prompt. Pour la version de classification, les scores de chaque prompt seront affichés dans un tableau.

À qui s'adresse gpt-prompt-engineer ?

gpt-prompt-engineer est idéal pour :

• Les développeurs et chercheurs en IA cherchant à optimiser les prompts pour les LLM.
• Les entreprises cherchant à améliorer les performances des applications alimentées par l'IA.
• Les personnes intéressées par l'exploration des techniques d'ingénierie des prompts.
• Toute personne cherchant à réduire les coûts et la latence des applications basées sur les LLM.

Cas d'utilisation :

• Automatiser la génération de titres de pages de destination (landing page).
• Créer des réponses d'e-mails personnalisées.
• Optimiser les prompts pour la génération de contenu.
• Construire des systèmes d'IA rentables à l'aide de Claude 3 Opus et Haiku.

Pourquoi choisir gpt-prompt-engineer ?

• Gain de temps: Automatise le processus d'ingénierie des prompts, ce qui permet de gagner beaucoup de temps et d'efforts.
• Amélioration des performances: Aide à découvrir des prompts optimaux qui conduisent à une amélioration des performances des LLM.
• Réduction des coûts: Permet la création de systèmes d'IA rentables en tirant parti de modèles efficaces comme Claude 3 Haiku.
• Flexibilité: Prend en charge divers LLM et cas d'utilisation, y compris les tâches de classification.

Licence

gpt-prompt-engineer est sous licence MIT.

Lien du projet

https://github.com/mshumer/gpt-prompt-engineer