prompt-declaration-language：定义可靠、可组合的LLM提示

prompt-declaration-language：定义可靠、可组合的LLM提示

prompt-declaration-language Prompt Declaration Language (PDL) is a declarative prompt programming language. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prompt-declaration-language

项目介绍

prompt-declaration-language（PDL）是一个由IBM开发的声明式语言，旨在帮助开发者创建可靠、可组合的大型语言模型（LLM）提示，并将其集成到软件系统中。PDL提供了一种结构化的方式来指定提示模板、执行验证，以及将LLM调用与传统基于规则的系统相结合。

PDL的核心特性是它的声明式语法，这使得开发者可以更轻松地定义LLM提示，而无需担心复杂的实现细节。这种语法以YAML格式编写，易于理解和维护。

项目技术分析

PDL的技术架构主要包括以下几个关键部分：

1. 声明式语言：PDL使用YAML作为其声明式语言的载体，这使得开发者可以以人类可读的方式定义LLM提示和流程。

2. 模型集成：PDL能够与任何大型语言模型集成，包括IBM的watsonx。它通过定义模型输入和输出类型来进行模型集成，确保数据的一致性和正确性。

3. 提示工程：PDL支持模板系统，允许开发者定义单次或多次提示，以及将多个LLM调用组合在一起。此外，它还支持与工具的集成，如代码执行和API调用。

4. 开发工具：PDL提供了一系列开发工具，包括类型检查、Python SDK、聊天API支持，以及实时文档可视化，以便于调试。

5. 控制流：PDL支持变量、条件语句、循环和函数，这使得开发者可以创建复杂的逻辑和流程控制。

6. I/O操作：PDL支持文件读取、标准输入读取和JSON解析，使得数据操作更加灵活。

7. API集成：PDL原生支持REST API，允许开发者轻松地集成外部服务。

项目技术应用场景

PDL的应用场景广泛，以下是一些典型的使用案例：

1. 聊天机器人：PDL可以用于构建复杂的聊天机器人，通过定义提示模板和流程，实现与用户的高效交互。

2. 代码生成：PDL可以用于生成代码片段，通过定义输入数据和期望的输出格式，自动生成代码。

3. 数据分析：PDL可以用于分析大量数据，生成报告或执行数据转换任务。

4. 自动化测试：PDL可以用于自动化测试，通过定义测试案例和预期结果，自动执行测试。

5. 教育辅助：PDL可以用于教育领域，帮助学生通过交互式学习理解复杂的概念。

项目特点

PDL具有以下显著特点：

• 灵活性：PDL的声明式语法提供了高度的灵活性，开发者可以根据需求自定义提示和流程。

• 集成性：PDL能够与多种LLM模型和工具集成，使得开发者可以在一个统一的框架下处理各种任务。

• 易用性：PDL的YAML格式易于学习和使用，降低了开发者的学习曲线。

• 可维护性：PDL的声明式语法使得代码更加清晰和易于维护。

• 性能分析：PDL支持实验性的跟踪遥测功能，允许开发者进行调试和性能分析。

总的来说，PDL是一个强大的工具，它简化了LLM提示的创建和集成过程，为开发者提供了一个高效、灵活的解决方案。通过使用PDL，开发者可以更快速地构建复杂的软件系统，同时保持代码的可维护性和可扩展性。

prompt-declaration-language Prompt Declaration Language (PDL) is a declarative prompt programming language. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prompt-declaration-language