在我们日益依赖于智能技术的时代,自动化已成为推动生产力和效率的关键力量。对于那些致力于构建和优化生成型人工智能(GenAI)应用程序的开发者而言,这一点尤其重要。今天,我想介绍一款名为YiVal的革命性工具,它旨在通过自动化流程,提升GenAI应用的提示工程。
github 地址:https://github.com/YiVal/YiVal
YiVal是一个先进的工具,专为简化GenAI应用提示和循环中的任何配置调整流程而设计。在这个以数据为驱动、以评估为中心的系统中,手动调整已经成为过去式。YiVal确保了最佳的提示生成、精确的重复性关注(RAG)配置和精细调整的模型参数,从而赋能你的应用程序轻松实现优化结果,降低延迟,并最小化推理成本。
提示开发挑战
"我怎么也创造不出更好的提示。我目前的提示得分60,这对我来说毫无帮助。"这是许多开发者的共同难题。YiVal正是为了解决这个问题而诞生。它通过自学习算法不断优化提示效果,让你的提示得分不再是一个难以逾越的障碍。
微调难度
对于许多开发者来说,"我不知道如何进行微调;术语和众多的微调算法让人不知所措。"YiVal通过提供易于理解的接口和引导流程,简化了微调的复杂性,帮助开发者轻松掌握微调的艺术。
信心和可扩展性
许多开发者在学习完Langchain和LlamaIndex的教程后,仍然会有疑问:"我这样做对吗?当我启动时,机器人会不会烧掉我的钱?用户会喜欢我的GenAI应用吗?" YiVal通过提供实时反馈和性能监控,增强了开发者的信心,并确保应用程序的可扩展性。
模型和数据漂移
在一个不断变化的世界里,"模型和数据的变化;我担心现在表现良好的GenAI应用将来可能会失败。" YiVal通过持续的监测和调整,帮助你的应用适应数据漂移,确保长期的稳定性和可靠性。
相关指标和评估器
最后,"我应该关注哪些指标和评估器,针对我的用例?"是一个至关重要的问题。YiVal提供了一套全面的指标和评估器,帮助开发者量化性能并作出明智的决策。
YiVal利用机器学习和自然语言处理(NLP)技术,自动分析和优化提示。开发者只需输入他们的GenAI应用要求,YiVal就会开始工作,通过其复杂的算法生成一系列高效的提示。这意味着开发者可以专注于创意和策略,而不必担心技术细节。
此外,YiVal的用户界面直观且易于导航,即使是非技术用户也能快速上手。它提供了实时反馈,让开发者可以立即看到他们的改动如何影响应用的表现。
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Python 3.10
使用 python --version
查看版本export OPENAI_API_KEY=sk-xxx
使用 pip 安装 YiVal
pip install yival
安装完成以后可以参考官方示例生成测试数据看下效果
description: Generate test data
dataset:
data_generators:
openai_prompt_data_generator:
chunk_size: 100000
diversify: true
model_name: gpt-4
input_function:
description: # Description of the function
Given a tech startup business, generate a corresponding landing
page headline
name: headline_generation_for_business
parameters:
tech_startup_business: str # Parameter name and type
number_of_examples: 3
output_csv_path: generated_examples.csv
source_type: machine_generated
将上面的配置保存为config_data_generation.yml
yival run config_data_generation.yml
更多详细文档可参考官方文档 https://yival.github.io/YiValApi/
image-20231201160708067
YiVal不仅仅是一个自动化工具,它是GenAI应用开发的未来。它为开发者提供了前所未有的便利和功能,使他们能够以前所未有的速度和效率构建和优化他们的应用程序。无论你是一名经验丰富的开发者还是刚刚踏入这个领域的新手,YiVal都有着巨大的潜力帮助你实现你的目标。
随着技术的不断进步,YiVal和类似的工具将继续改变我们开发和使用软件的方式。自动化提示工程不再是未来的梦想,而是当下的现实。投入到YiVal中,让你的GenAI应用在竞争激烈的市场中脱颖而出。