prompt-hub是什么

最新推荐文章于 2025-09-18 07:44:50 发布
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Prompt Tuning：高效微调大模型的新利器
ZJQ的博客
05-20 583
Prompt Tuning 通过「最小化参数调整+最大化任务适配」的设计，成为大模型落地的关键技术之一。其核心价值在于平衡了模型泛化能力与特定任务优化需求，尤其适合企业级应用中多场景快速适配、低成本微调的需求。随着技术迭代 Prompt Tuning 可能与更多轻量化训练方法融合，推动大模型在边缘计算、垂直领域定制等场景的普及。
【GitHub项目推荐--GPT-Prompt-Hub：开源社区驱动的 Prompt 协作宝库】
j8267643的博客
09-06 987
以下是一篇关于 ​。
Text2SQL_DB-GPT-HUB微调
m0_53353946的博客
10-17 2283
DB-GPT-Hub 是一个利用 LLMs 实现 Text-to-SQL 解析的实验项目，主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤，通过这一系列的处理可以在提高 Text-to-SQL 能力的同时降低模型训练成本，让更多的开发者参与到 Text-to-SQL 的准确度提升工作当中，最终实现基于数据库的自动问答能力，让用户可以通过自然语言描述完成复杂数据库的查询操作等工作。脚本中默认带着参数 --quantization_bit 为 QLoRA 的预测，去掉即为 LoRA 的预测方式。
New！2024最新ChatGPT提示词开源项目：GPT Prompts Hub - 专注于深化对话质量和探索更复杂的对话结构
lythinking的博客
01-08 2435
欢迎来到 “GPT Prompts Hub” 存储库！探索并分享高质量的 ChatGPT 提示词。培养创新性内容，提升对话体验，激发创造力。我们极力鼓励贡献独特的提示词。在 “GPT Prompts Hub” 项目中，我们的核心关注点是优化每一轮对话的提示词，尤其是高阶提示词和思维链的开发。我们的目标是远离传统的角色扮演模式，转而专注于深化对话质量和探索更复杂的对话结构。此外，我们还致力于构建程序化的 GPT 提示词，使其更适合高级应用和自动化程序构建。这种独特的定位使我们的项目成为那些对于高级。
Prompt-based Language Models：模版增强语言模型小结
Paper weekly
06-14 4060
©PaperWeekly 原创 ·作者|李泺秋学校|浙江大学硕士生研究方向|自然语言处理、知识图谱最近注意到 NLP 社区中兴起了一阵基于 Prompt（模版）增强模型预测的...
提示词防护大模型-1
xulu_1990的博客
06-04 912
Prompt Guard 是一个模型，用于保护 LLM 输入免受提示攻击 - 特别是嵌入到第三方数据中的越狱技术和间接注入。
Prompt-Engineering-Guide：2025全栈升级路线图
gitblog_01007的博客
09-18 909
当大语言模型（LLM）已成为研发标配，83%的开发者仍困在"提示词试错循环"中——重复调整参数、验证效果、优化模板，却缺乏系统化的版本管理与迭代路径。2024年GitHub Issues数据显示，Prompt-Engineering-Guide项目中37%的贡献请求集中于"技术文档滞后"与"实战案例不足"，而企业用户调研则指出"多模态支持"与"行业解决方案"是最迫切需求。 本文将系统拆解Prom...
Prompt实战之SQL问答系统1）项目介绍
qq_42540492的博客
04-25 2194
在本章中，我们将从零开始构建一个可以使用自然语言查询数据库的应用。你将学会如何使用LangChain + LangGraph + OpenAI 大语言模型将用户问题转换为 SQL 查询；执行 SQL 查询并获取结果；将查询结果转换成用户可理解的回答。本项目采用 SQLite 格式的Chinook数据库作为示例数据源。
基于LangChain的Prompt模板
2401_85783301的博客
06-29 1216
在上一篇《Prompt提示词助力AI写作》里已经聊过Prompt提示词的概念，提示词的主要作用是为了更好的与AI对话，帮助引导AI产生更精确、更相关的文本。所以要尽可能的给AI讲清楚任务、背景、任务等核心要素。**那Prompt提示词模板是啥呢？**Prompt提示词模板是在LangChain中使用，LangChain 中通过提示模板来构建最终的 Prompt。提示模板是 LangChain 的核心功能之一。
(base) root@autodl-container-c5084a901c-f63393e6:~/chain-of-thought-hub# python /root/chain-of-thought-hub/gsm8k/run_gsm8k_claude_instant.py --anthropic_key="sk-ant-api03-ZRQ...WAA" --prompt_file="/root/chain-of-thought-hub/lib_prompt/prompt_original.txt" --engine="claude-v1.3" --output_file="/root/chain-of-thought-hub/outputs/gsm8k_claude_v1.3_original_test.txt" Traceback (most recent call last): File "/root/chain-of-thought-hub/gsm8k/run_gsm8k_claude_instant.py", line 81, in <module> main(args) File "/root/chain-of-thought-hub/gsm8k/run_gsm8k_claude_instant.py", line 46, in main prompts = open(args.prompt_file, 'r').read() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/root/chain-of-thought-hub/lib_prompt/prompt_original.txt'
05-21
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/root/chain-of-thought-hub/lib_prompt/prompt_original.txt' ``` 这表明当前路径下不存在名为 `/root/chain-of-thought-hub/lib_prompt/prompt_...
llm-hub的流式响应是什么， 怎么使用
07-16
下面我将逐步解释什么是流式响应以及如何在 LLM-Hub 中使用它。 #### 1. **什么是流式响应？** - **定义**：流式响应（Streaming Response）指的是模型在推理过程中，将生成的 token（如单词或字符）实时推送给...
本地模型部署指南[可运行源码]
11-23
本文详细介绍了如何访问和配置本地已部署的模型。首先，用户需要访问指定网址下载并安装chatbox软件。安装完成后，初次进入时需要选择使用自己的模型选项。接着，进入设置界面，选择模型提供方为ollama api，并输入相应的域名（如http://xxxxx:11434），其他设置保持默认，最后点击保存即可完成配置。配置完成后，用户可以选择并使用模型。整个过程简单明了，适合需要本地部署模型的用户参考。
基于ssm框架实现的网上商城.zip
11-23
基于ssm框架实现的网上商城.zip
JDK安装与环境配置[项目代码]
最新发布
11-23
本文详细介绍了JDK的安装和环境变量配置的全过程。首先，从JDK官网下载安装包，然后按照步骤进行安装，默认安装路径为C:Program FilesJavajdk-17。接着，重点讲解了如何配置环境变量，包括新建JAVA_HOME变量和修改Path变量，以便在任意路径下执行Java程序。最后，通过cmd命令验证JDK是否安装成功。此外，文章还附带了一份Python学习资料的推广内容，包括学习路线、视频、书籍、工具包、实战案例和面试题等资源。
C++类和对象基础[项目代码]
11-23
本文详细介绍了C++中类和对象的基础知识，包括面向对象与面向过程的区别、类的定义与访问限定符、封装的概念、类的作用域、实例化过程以及类对象模型的计算方法。文章还深入探讨了this指针的作用和特性，通过实例代码解释了this指针在成员函数中的使用方式及其重要性。此外，文中还涉及了结构体内存对齐规则和空类大小的特殊情况，为读者提供了全面的C++类和对象入门指导。
Windows安装Scrapy指南[项目代码]
11-23
本文详细介绍了在Windows系统下使用Anaconda安装Scrapy的方法，解决了pip无法直接安装Scrapy的问题。Anaconda是一个专注于数据分析的Python发行版本，内置了conda包管理系统，能够方便地管理工具包和虚拟环境。文章解释了Anaconda和conda的概念，并列举了Anaconda的优点，如省时省心、自动处理依赖关系、支持多环境隔离等。此外，还提供了Anaconda的下载链接和安装步骤，最后指导用户通过conda命令安装Scrapy。
基于Bloch方程的磁共振成像序列模拟器Matlab实现
11-23
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014、2019a、2021a）的技术支持，配套完整案例数据集及可直接执行的程序文件。程序架构采用模块化设计理念，具备以下技术特征：通过参数配置实现核心算法调整，逻辑结构层次分明，关键代码段配有详细注释说明。 该资源适用于高等院校计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发。内容涵盖智能优化计算、神经网络预测建模、数字信号处理、元胞自动机仿真等典型实验场景，所有案例均通过标准化测试验证。 开发团队由具备十年以上工业级算法研发经验的高级工程师组成，专注于MATLAB科学计算与系统仿真领域。本资源提供经过学术机构验证的完整仿真案例库，适用于教学演示与科研实验。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【嵌入式通信】基于STM32与RS-232的自定义串口助手设计：实现上下位机可靠通信及数据监控
11-23
内容概要：本文详细介绍了一个基于STM32与PC上位机通过RS-232串口通信的完整系统设计与实现，涵盖硬件电路搭建、STM32固件开发、自定义应用层通信协议设计、PC端串口助手软件开发（C# WinForms）、协议解析、数据记录、通信测试及系统部署等内容。系统采用分层协议架构，支持命令控制、数据传输、CRC校验、状态指示和日志记录等功能，并提供了完整的故障排查与扩展开发指南。; 适合人群：具备嵌入式开发基础的电子工程师、自动化控制技术人员、计算机或电子信息类专业学生，以及对串口通信、STM32开发和上位机软件设计感兴趣的开发者；尤其适合从事工业控制、设备调试和物联网通信项目研发的技术人员。; 使用场景及目标：①实现STM32与PC之间的可靠串口通信；②开发具备协议解析能力的自定义串口助手；③应用于设备监控、数据采集、实验室仪器通信等场景；④作为教学案例帮助理解串口通信协议栈的设计与实现。; 阅读建议：建议结合硬件平台动手实践，重点关注通信协议的设计与CRC校验一致性，注意STM32端与PC端代码的协同调试，同时可利用提供的测试模块验证系统稳定性，便于后续功能扩展与二次开发。
Vue el-tabs右侧按钮实现[代码]
11-23
本文介绍了在Vue.js的element-ui框架中，如何在el-tabs组件的最右侧添加一个按钮的实现方案。通过CSS的position属性，利用relative和absolute定位，将按钮固定在tabs页签切换栏的最右侧。具体实现步骤包括：设置父div为relative定位，el-tabs保持默认布局，按钮使用absolute定位并指定right和top值。代码示例清晰展示了如何结合Vue和CSS实现这一功能。
prompt 用什么工具
07-27
<think>我们正在讨论的是Prompt Engineering（提示工程）和Prompt Generation（提示生成）的常用工具。根据引用内容，特别是引用[1]和引用[3]，我们知道提示工程是优化与生成式AI模型交互的过程，以生成更优的响应。引用[3]还提到提示工程有助于优化模型性能并增强安全性。 根据用户的问题，我们需要列出常用的工具。这些工具通常包括： 1. 用于编写、测试和优化提示词的工具。 2. 可能包括一些集成开发环境（IDE）或在线平台，支持提示的版本控制、协作和评估。 3. 一些工具可能提供模板库、自动优化建议或与其他AI模型集成的功能。 常见的工具包括： - OpenAI Playground：一个交互式环境，用于测试不同的提示并查看模型输出。 - LangChain：虽然LangChain是一个用于构建由语言模型驱动的应用程序的框架，但它提供了许多用于提示工程的功能，如提示模板、链（Chains）和代理（Agents）。 - PromptBase：一个提示市场，用户可以购买和出售高质量的提示。 - PromptSource：一个用于创建、共享和使用自然语言提示的协作平台。 - Dust：一个设计和管理提示工作流的工具。 - Snorkel：虽然主要用于数据编程，但也支持提示工程。 - Scale Spellbook：一个用于构建、比较和改进LLM提示的平台。 另外，引用[2]提到了一个特定的模板（forward generation template），但并没有具体说明工具。因此，我们主要关注通用的工具。 在回答中，我们将按照以下结构： 1. 介绍提示工程工具的重要性（引用[3]）。 2. 分类列出常用工具，并简要说明每个工具的特点。 3. 提供一些选择工具的建议。 4. 生成相关问题。 注意：引用[4]是作者介绍，与问题无关，可以忽略。 由于用户要求使用中文，我们将用中文回答。</think>### Prompt Engineering 与 Prompt Generation 常用工具解析 根据提示工程的核心目标（优化模型交互、提升响应质量、增强安全性[^3]），以下是当前主流的工具分类及代表性工具： --- #### 一、基础提示设计工具 1. **OpenAI Playground** - 交互式调试环境，支持实时调整参数（温度、top_p等） - 内置提示模板库，支持多轮对话模拟 - 适用场景：快速验证提示结构有效性[^1] 2. **PromptSource** - 开源提示模板库（含 2000+ 预定义模板） - 支持模板动态变量注入，例如： ```python template = "作为{role}，用{style}风格回答：{query}" ``` - 特色：社区协作的模板共享机制[^2] --- #### 二、高级提示优化工具 | 工具名称 | 核心功能 | 技术亮点 | |-------------------|-----------------------------------|------------------------------| | **LangChain** | 链式提示编排 | 支持 ReAct 推理、工具调用[^1] | | **DSPy** | 声明式提示编程框架 | 自动优化提示参数 $$ \theta $$ | | **PromptPerfect** | AI 驱动的提示自动优化 | 多目标优化（相关性/安全性） | > **典型工作流**（以 DSPy 为例）： > ```python > class QA(dspy.Module): > def __init__(self): > self.generate_answer = dspy.Predict("context, question -> answer") > > def forward(self, question): > context = retrieve(question) # 检索增强 > return self.generate_answer(context=context, question=question) > ``` > 通过梯度下降自动优化提示模板[^2] --- #### 三、多模态提示工具 1. **Replicate** - 统一 API 接入文本/图像/视频模型 - 支持跨模态提示模板： ``` [图像描述] + [风格指令] → 生成图像 ``` 2. **Hugging Face Spaces** - 可视化构建多模态提示应用 - 预集成 CLIP/BLIP 等跨模态模型[^3] --- #### 四、企业级解决方案 1. **PromptHub** - 企业级提示版本管理（Git-like 工作流） - 敏感词过滤、合规性检查 2. **Azure Prompt Flow** - 可视化编排复杂提示链 - 集成监控与 A/B 测试 --- #### 五、工具选型建议 | 需求场景 | 推荐工具 | 关键优势 | |-------------------|------------------------|---------------------------| | 快速原型验证 | OpenAI Playground | 零配置实时反馈 | | 生产级应用部署 | LangChain + PromptHub | 版本控制+自动化测试 | | 跨模态生成 | Replicate | 50+ 模型统一 API | | 学术研究 | DSPy | 可微分提示优化 $$ \nabla \mathcal{L} $$ | > **提示工程本质**：通过工具将人类意图 $$ I_h $$ 高效转化为模型可执行指令 $$ I_m $$，最大化 $$ P(\text{优质输出} \mid I_m) $$[^3] ---
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