dataprompt:赋予数据强大能力的提示工具

dataprompt:赋予数据强大能力的提示工具

dataprompt Prompts with data superpowers dataprompt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/dataprompt

dataprompt 是一款功能强大的提示生成工具,旨在通过数据增强提示内容。下面,让我们详细了解这个项目,看看它是如何工作的,以及它的独特之处。

项目介绍

dataprompt 的设计灵感来源于 htmx 项目,但它的核心是围绕提示(prompts)进行。与 htmx 通过超文本属性提供丰富功能类似,dataprompt 允许用户在 .prompt 文件中声明数据源和动作,这些文件基于 Next.js 的语法进行文件式路由。

项目技术分析

dataprompt 的技术架构以简洁性和易用性为核心。它利用了以下技术和特性:

  • 单一文件提示:每个 .prompt 文件包含了生成提示所需的所有信息,包括模型选择、结构化输出、数据源和生成后的动作。
  • dotprompt 格式:扩展了 Google 开发的 dotprompt 提示格式。
  • 基于文件的路线:所有提示都通过基于文件的路线在 API 服务器上提供服务,例如 prompts/items/[id].prompt
  • 定时任务:支持使用 node-cron 表达式设置提示文件的定时任务。
  • JavaScript API:允许在应用程序中直接使用 dataprompt,将提示文件作为 Genkit 流程。
  • 结构化输出:使用 Zod 语法设置结构化输出。
  • 插件系统:允许创建自定义数据源、动作和触发器。
  • Genkit 支持:每个提示文件都可以导出为 Genkit 流程。

项目及技术应用场景

dataprompt 的应用场景非常广泛,以下是一些典型的使用场景:

  • 内容生成:自动生成文章、报告等文本内容。
  • 数据管理:自动化处理和存储数据,如将数据存储到数据库中。
  • 交互式体验:创建交互式应用程序,根据用户输入生成动态提示。
  • 自动化流程:在自动化任务中,如定时任务和数据清洗中,使用提示来指导流程。

项目特点

dataprompt 项目的特点如下:

简单易用

dataprompt 通过简单的文件格式和路由系统,使得创建和管理提示变得异常简单。用户无需复杂配置即可开始使用。

高度可定制

通过 .prompt 文件的配置,用户可以自由定义数据源、输出格式和动作,以及通过插件系统扩展功能。

强大的数据处理能力

dataprompt 支持多种数据源,包括 Firebase、Firestore 等数据库,并且可以通过 Zod 语法定义结构化输出,确保数据的一致性和准确性。

开发友好

dataprompt 提供了一个开发服务器,方便用户在本地环境中测试和调试提示文件。

结构化输出

使用 Zod 语法定义输出结构,使得数据处理更加可靠和高效。

下面是一个创建 .prompt 文件和 TypeScript 结构化输出的示例:

---
# File: prompts/sharks/[shark].prompt
model: googleai/gemini-2.0-flash-exp
data.prompt:
  sources:
    firestore: # Load from Firestore
      shark: sharks/{{request.params.shark}} # Document path using request params
      facts: "/facts" # Collection path
  result:
    firestore: # Store the output to Firestore
      push:
        - ["/facts", output] # Add a new document to the collection
        - ["/known-sharks", shark] # Store the shark data
output:
  schema: SharkFact # Structured output, located in schema.ts
---
Tell me a fact about the {{shark.type}} shark.
Today's date is {{dateFormat "today" format="yyyy-MM-dd"}}
Don't tell me these facts again:
{{#each facts as |doc|}}
  - {{doc.fact}}
{{/each}}
// schema.ts
export const SharkFact = z.object({
  fact: z.string(),
  dateString: z.string().describe('ISO Date String')
})

通过以上介绍,我们可以看到 dataprompt 项目不仅提供了强大的功能,而且易于使用和定制。无论你是开发自动化工具,还是构建交互式应用程序,dataprompt 都是一个值得尝试的开源项目。立即开始使用 dataprompt,赋予你的数据强大能力吧!

dataprompt Prompts with data superpowers dataprompt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/dataprompt

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CS-LSTM(压缩感知与长短期记忆网络结合)时间序列预测项目。项目首先介绍了背景和意义,指出压缩感知(CS)能够降低数据采样率并高效恢复信号,而LSTM则擅长捕捉时间序列中的复杂动态。接着阐述了项目面临的挑战及解决方案,如稀疏表示与测量矩阵设计、压缩数据恢复复杂度等。项目的核心模块包括稀疏编码、压缩采样、信号重构与预测。通过随机高斯矩阵和DCT变换实现压缩采样,利用LSTM网络进行时序预测,并通过优化算法实现信号重构。此外,文档还展示了具体的代码实现,涵盖环境准备、数据预处理、模型训练与评估等阶段。最后,项目提出了未来改进方向,如多尺度特征融合、在线学习与增量更新等。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员,以及对时间序列预测和压缩感知技术感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标:①通过CS-LSTM模型对多维时间序列数据进行高效采样与精准预测;②应用于智能电网负荷预测、金融市场行情分析、环境监测、工业设备状态监测、智能交通流量管理、医疗健康监测、智能制造过程优化、无线传感网络数据管理等领域;③实现端到端的时间序列预测流程,包括数据预处理、压缩采样、信号重构、模型训练与预测,以提升预测准确性和鲁棒性。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现步骤,还附带了完整的程序代码和GUI设计,便于用户理解和实践。同时,文档强调了系统的灵活性和扩展性,支持多平台部署和GPU加速,满足实时在线预测需求。此外,项目还引入了自动化超参数优化、模型轻量化与边缘部署等前沿技术,进一步提升了系统的性能和适应能力
内容概要:本文详细介绍了一个基于C语言的单片机超级点阵显示系统的设计与实现。项目旨在通过上位机发送数据,由单片机控制点阵显示屏,从而实现高分辨率、灵活控制、低功耗和用户友好等特点的显示系统。文章首先介绍了项目背景和目标,包括提升显示分辨率、优化数据传输、增强系统稳定性和降低成本等。接着阐述了项目面临的挑战及其解决方案,如高分辨率显示、稳定通信、低功耗设计等。此外,文章还介绍了项目的创新点,如模块化设计、智能化控制和跨平台兼容性。最后,文章列举了该系统的多个应用场景,包括广告、智能交通、公共信息发布、教育、智能家居、工业控制、医疗健康、展览展示和环境监测等领域,并提供了详细的软件模型架构及代码示例。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉C语言和单片机开发的工程师或爱好者。; 使用场景及目标:①适用于需要高分辨率、低功耗和灵活控制的点阵显示系统开发;②帮助开发者理解和掌握单片机与上位机的通信机制;③为从事嵌入式系统开发的人员提供实用的项目参考和技术支持。; 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从理论到实践的各个方面,建议读者在阅读时重点关注项目的设计思路、关键技术点和实际应用案例,结合提供的代码示例进行实践,以便更好地理解单片机超级点阵显示系统的开发过程。
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