Promptimizer项目使用教程

Promptimizer项目使用教程

promptimizer Prompt optimization scratch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptimizer

1. 项目目录结构及介绍

Promptimizer是一个用于优化AI任务提示的实验性库。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

promptimizer/
├── examples/             # 示例代码目录
│   ├── tweet_writer      # 推文生成示例
│   └── ...              # 其他示例
├── experiments/         # 实验性代码或数据集
├── src/                  # 源代码目录
│   └── promptim/         # 主程序代码
├── static/               # 静态文件目录，可能包含HTML、CSS等
├── test/                 # 测试代码目录
│   ├── cassettes/        # 测试数据
│   └── ...              # 其他测试文件
├── .gitignore            # Git忽略文件列表
├── .python-version       # 指定项目运行的Python版本
├── LICENSE               # 项目许可证文件
├── Makefile              # Makefile文件，可能包含构建指令
├── README.md             # 项目说明文件
├── all_sweeps.sh         # 执行所有遍历的脚本
├── config-schema.json    # 配置文件模式定义
├── generate_schema.py    # 生成配置文件模式的脚本
└── pyproject.toml        # Python项目配置文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于src目录下的Python脚本。通常情况下，你会通过命令行界面（CLI）使用promptim命令来启动相关的任务。例如，使用promptim create命令创建一个任务，使用promptim train命令开始训练。

以下是一些基本的CLI命令示例：

# 创建一个任务
promptim create task ./my-tweet-task ...

# 训练一个任务
promptim train --task ./my-tweet-task/config.json

具体的命令和参数可以通过查看项目的文档或在命令行中运行promptim --help来获取。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于项目目录下的config.json文件中。这个文件包含了任务的关键配置信息，例如任务名称、提示模板、数据集地址、评估器定义等。

以下是一个配置文件的示例：

{
  "name": "my-tweet-task",
  "prompt": "langchain-ai/tweet-generator-example-with-nothing:starter",
  "dataset": "https://smith.langchain.com/public/6ed521df-c0d8-42b7-a0db-48dd73a0c680/d",
  "description": "Write informative tweets on any subject."
}

在配置文件中，你可以根据需要调整这些配置项以适应不同的任务需求。在实际使用中，你可能还需要创建或修改评估器（evaluators），这些评估器用于定义任务的评价标准。

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