Promptulate 项目使用与启动教程

Promptulate 项目使用与启动教程

promptulate 🚀Lightweight Large language model automation and Autonomous Language Agents development framework. Build your LLM Agent Application in a pythonic way! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptulate

1. 项目目录结构及介绍

Promptulate 是一个用于构建 AI 代理应用的开发框架，其目录结构如下：

• .github/: 存放 GitHub 的一些配置文件。
• .vscode/: 存放 Visual Studio Code 的项目配置。
• docs/: 存放项目的文档。
• example/: 存放示例代码和应用。
• promptulate/: 核心代码库，包含 Promptulate 的实现。
• tests/: 存放单元测试代码。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
• LICENSE: 项目许可证信息。
• Makefile: 构建脚本。
• PULL_REQUREST_TEMPLATE.md: Pull Request 的模板文件。
• README.md: 项目说明文件。
• README_zh.md: 项目说明文件的中文版本。
• poetry.lock: 包管理工具 Poetry 的锁定文件。
• pyproject.toml: 包管理工具 Poetry 的配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖列表。
• sweep.yaml: 超参数优化配置文件。

每个目录和文件都有其特定的作用，确保项目的开发和维护能够高效进行。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 example/ 目录下的某个 Python 脚本。例如，如果你想要启动一个简单的聊天机器人，可能会使用 chatbot.py 文件。这个文件会导入 Promptulate 库，并使用其提供的功能来创建和运行聊天机器人。

import promptulate as pne

# 创建聊天机器人的逻辑
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一名智能助手。"},
    {"role": "user", "content": "你是谁？"}
]

# 使用 Promptulate 的 chat 函数来启动聊天
response = pne.chat(messages, model="ollama/llama2")
print(response)

这个脚本会定义聊天机器人的交互逻辑，并调用 Promptulate 的 API 来发送和接收消息。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常包括 pyproject.toml 和 requirements.txt。

• pyproject.toml 是 Poetry 包管理工具的配置文件，它定义了项目的依赖、构建系统和元数据。例如：

[tool.poetry]
name = "promptulate"
version = "0.1.0"
description = "AI Agent application development framework"
authors = ["Your Name <you@example.com>"]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"

[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2"

• requirements.txt 文件包含了项目运行时所需的所有 Python 包的版本信息。例如：

promptulate==0.1.0
pytest==6.2.0

这个文件被用来确保所有开发者和用户都安装了相同版本的依赖包，以便项目能够一致地运行。

promptulate 🚀Lightweight Large language model automation and Autonomous Language Agents development framework. Build your LLM Agent Application in a pythonic way! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptulate