Promptify:基于 Python 的 Prompt 工程 NLP 工具项目

Promptify

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核心概念： Promptify 是一个高级工具，它利用语言模型（如 GPT、PaLM 等）来解决自然语言处理（NLP）问题，通过简洁的代码快速生成多样化的NLP任务提示，无需大量训练数据。这使得开发者能够轻易地为复杂的NLP任务构建和调用模型。

特点概览:

• 简易性：仅需两行代码，即可执行像命名实体识别这样的NLP任务，不依赖传统训练集。
• 示例添加：轻松插入一击、两击或少数样例到提示中，以引导模型。
• 边界管理：有效处理大型语言模型（LLMs）超出预期的预测。
• 结构化输出：结果直接以Python对象形式返回，便于进一步处理与分析，优于原始输出的难以应用。
• 自定义提示：用户可自由定制提示模板，满足个性化需求。
• 广泛的模型支持：不仅限于OpenAI，还能在Hugging Face Hub上的任意模型上运行推理（参见指南）。
• 效率优化：即将推出的功能，减少OpenAI令牌成本的优化策略。

支持的任务类型： 涵盖从命名实体识别（NER）、多标签分类、问答到关系抽取等多种NLP任务，每种均有详细的Colab笔记本示范。

文档与社区:

• 查阅详细文档：Promptify Docs
• 加入讨论交流：PromptsLab Discord

贡献与参与: 鼓励对项目有兴趣的开发者贡献新功能、改进代码基础和增强文档。请参照贡献指南开始您的贡献之旅。

引用与归属: 对于学术用途或提及本项目时，可以参考以下格式：

@misc{Promptify2022,
  title = {Promptify: Structured Output from Language Models},
  author = {Ankit Pal},
  year = {2022},
  howpublished = {\url{https://github.com/promptslab/Promptify}},
  note = {A framework for NLP tasks leveraging Prompt Engineering}
}

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