banks：生成高效LLM提示的强大工具

banks：生成高效LLM提示的强大工具

banks LLM prompt language based on Jinja 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/banks

项目介绍

在现代语言模型（LLM）应用中，提示（prompts）的设计对于模型的性能和效果至关重要。banks项目正是为了优化这一环节而诞生，它提供了一套模板语言和工具，可以帮助用户轻松构建和定制LLM提示。该项目不仅简化了提示的创建过程，还支持版本控制和元数据管理，使得提示的管理更加高效和便捷。

项目技术分析

banks项目基于Python开发，利用了Jinja2模板引擎来处理提示模板，并支持多种高级功能，如函数调用、图像嵌入和提示缓存。以下是项目的一些关键技术特点：

• 模板系统：使用Jinja2模板语言，允许用户通过简单的语法定义和渲染提示模板。
• 版本控制：内置版本控制功能，允许用户跟踪和管理提示的变更历史。
• 元数据支持：为提示添加元数据，如创建时间、作者等，便于管理和搜索。
• 工具集成：集成多种工具，如图像处理和API调用，以丰富提示内容。

项目及技术应用场景

banks项目适用于各种需要LLM提示的场景，包括但不限于：

• 对话系统：为聊天机器人创建自然语言交互的提示。
• 内容生成：帮助生成文章、博客、社交媒体内容等。
• 数据分析和预测：构建用于数据解释和预测的提示。
• 教育和培训：设计用于教学和培训的提示。

在具体应用中，banks可以帮助开发者快速构建和迭代提示，提高LLM应用的准确性和效率。

项目特点

以下是banks项目的几个主要特点：

1. 强大的模板功能

banks利用Jinja2模板引擎，允许用户通过简单的模板语法创建复杂的提示。例如，可以轻松定义聊天消息的模板，并在渲染时填充具体内容：

from banks import Prompt

prompt_template = """
{% chat role="system" %}
You are a {{ persona }}.
{% endchat %}

{% chat role="user" %}
Hello, how are you?
{% endchat %}
"""

p = Prompt(prompt_template)
print(p.chat_messages({"persona": "helpful assistant"}))

2. 提示版本和元数据管理

banks支持为提示添加元数据，并跟踪其版本历史。这有助于用户了解每个提示的演变，并确保使用的是正确的版本。

3. 易于管理的提示存储

banks提供了存储提示及其元数据的方法，使得提示的管理更加方便。用户可以将提示保存在磁盘上，并在需要时轻松加载。

4. 集成高级功能

banks支持图像嵌入、函数调用和提示缓存等高级功能。这些功能使得提示更加灵活和强大，可以满足不同应用的需求。

import litellm

from banks import Prompt

prompt_template = """
{% chat role="user" %}
Guess where is this place.
{{ picture | image }}
{%- endchat %}
"""

pic_url = "https://example.com/path/to/image.jpg"
p = Prompt(prompt_template)
as_dict = [msg.model_dump(exclude_none=True) for msg in p.chat_messages({"picture": pic_url})]
r = litellm.completion(model="gpt-4-vision-preview", messages=as_dict)

通过以上特点，banks项目无疑为LLM应用的开发者提供了一个强大的工具，可以帮助他们更高效地构建和管理提示。无论你是聊天机器人开发者，还是内容创作者，都可以从banks项目中受益。

banks LLM prompt language based on Jinja 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/banks