PromptTools 开源项目教程

PromptTools 开源项目教程

prompttools Open-source tools for prompt testing and experimentation, with support for both LLMs (e.g. OpenAI, LLaMA) and vector databases (e.g. Chroma, Weaviate, LanceDB). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prompttools

1. 项目介绍

PromptTools 是由 Hegel AI 开发的一个开源工具集，旨在帮助开发者测试和实验大型语言模型（LLMs）、向量数据库和提示词。该项目提供了一系列自托管的工具，使开发者能够通过熟悉的接口（如代码、笔记本和本地 playground）来评估和优化他们的模型和提示词。

PromptTools 支持多种 LLMs，包括 OpenAI、LLaMA、HuggingFace 等，并且还支持多种向量数据库，如 Chroma、Weaviate 和 LanceDB。通过 PromptTools，开发者可以在本地环境中快速测试和比较不同模型和提示词的效果。

2. 项目快速启动

安装

首先，使用 pip 安装 PromptTools：

pip install prompttools

运行示例

安装完成后，可以通过以下步骤运行一个简单的示例：

1. 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/hegelai/prompttools.git

2. 进入项目目录并启动 Jupyter Notebook：

cd prompttools
jupyter notebook examples/notebooks/OpenAIChatExperiment.ipynb

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用 PromptTools 进行提示词测试：

from prompttools.experiment import OpenAIChatExperiment

messages = [
    [{"role": "user", "content": "Tell me a joke"}],
    [{"role": "user", "content": "Is 17077 a prime number"}]
]

models = ["gpt-3.5-turbo", "gpt-4"]
temperatures = [0.0]

openai_experiment = OpenAIChatExperiment(models, messages, temperature=temperatures)
openai_experiment.run()
openai_experiment.visualize()

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

PromptTools 可以用于多种应用场景，例如：

• 模型选择：通过测试不同模型的响应，选择最适合特定任务的模型。
• 提示词优化：通过调整提示词的参数和内容，优化模型的输出效果。
• 向量数据库评估：评估不同向量数据库的检索准确性，选择最合适的向量数据库。

最佳实践

• 本地测试：在本地环境中进行测试，避免频繁调用外部 API，节省成本。
• 参数调整：通过调整温度（temperature）等参数，观察模型输出的变化，找到最佳参数组合。
• 结果可视化：使用 PromptTools 提供的可视化工具，直观地比较不同模型和提示词的效果。

4. 典型生态项目

PromptTools 作为一个开源工具集，与其他开源项目和工具可以很好地集成，形成一个完整的生态系统。以下是一些典型的生态项目：

• Jupyter Notebook：用于交互式地运行和调试代码。
• Streamlit：用于构建和部署 PromptTools 的 playground 界面。
• LangChain：用于构建复杂的语言模型应用。
• LlamaIndex：用于构建和管理大型语言模型索引。

通过这些生态项目的集成，开发者可以更高效地进行模型测试和实验，提升开发效率。

prompttools Open-source tools for prompt testing and experimentation, with support for both LLMs (e.g. OpenAI, LLaMA) and vector databases (e.g. Chroma, Weaviate, LanceDB). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/prompttools