Microsoft Prompt Engine 使用指南

Microsoft Prompt Engine 使用指南

prompt-engineA library for helping developers craft prompts for Large Language Models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prompt-engine

项目概述

Microsoft Prompt Engine 是一个致力于简化大型语言模型应用的库，旨在帮助开发者轻松利用现有模式，提高与语言模型交互的效率和效果。此项目在GitHub托管，为开发人员提供了一套强大的工具来优化提示设计，特别是在与ChatGPT、DALL-E等智能模型的互动中。

1. 目录结构及介绍

根目录结构概览：

• src : 包含核心源代码，是实现主要功能的地方。
  • 这里会有诸如prompt_engine.py之类的文件，负责处理模板加载、解析以及语言模型交互逻辑。
• templates : 存放预定义的模板文件，用于快速构建复杂的交互式提示。
• docs : 文档资料，可能包括API说明、使用案例等。
• tests : 单元测试和集成测试文件，确保代码质量。
• setup.py : 项目的安装脚本，用于设置依赖并部署项目。
• README.md : 项目的基本信息、安装步骤和快速入门指南。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动逻辑通常位于主入口脚本或由__main__.py引导。假设微软的Prompt Engine遵循标准实践，其启动逻辑可能集中在一个名为main.py或直接通过__main__.py执行的文件中。这个文件负责初始化环境、加载配置、实例化必要的对象（如语言模型接口）并提供命令行界面或简单的运行时环境来与项目交互。

# 假设的示例结构
if __name__ == "__main__":
    # 初始化配置
    config = load_config()
    
    # 实例化引擎
    prompt_engine = PromptEngine(config)
    
    # 执行操作，比如读取用户输入，生成回应等
    prompt_engine.run()

3. 项目的配置文件介绍

配置文件（可能是.yaml或.json格式），一般位于项目的根目录下，命名为config.yaml或类似名称。它包含以下关键部分：

• model_settings : 指定使用的大型语言模型的详细信息，包括模型的访问端点、密钥等。
• template_directory : 指向存放模板文件的路径。
• default_prompt_template : 默认的提示模板路径，用于没有指定特定模板时的备用。
• logging : 日志记录级别和日志文件配置。
• api_keys 或 credentials : 需要的任何外部服务的认证信息。

model_settings:
  model_name: "gpt-3"
  api_endpoint: "https://api.openai.com/v1/engines/gpt-3/completions"
  
template_directory: "./templates"
default_prompt_template: "basic_template.txt"
logging:
  level: "INFO"
  file: "prompt_engine.log"

请注意，以上目录结构、启动文件和配置文件的内容是基于常见开源项目的一般结构进行的假设性描述。实际的项目细节可能会有所不同，建议直接查看项目GitHub页面上的具体文档以获得最准确的信息。

prompt-engineA library for helping developers craft prompts for Large Language Models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prompt-engine