高级提示生成器开源项目教程
2025-04-19 01:45:00作者:冯梦姬Eddie
1. 项目介绍
本项目是一个基于大型语言模型(LLM)的高级提示生成器(Advanced Prompt Generator),旨在自动化提示工程的过程。通过增强给定的输入提示,该工具可以一键生成高级提示,利用LLM代理进行优化的提示生成,遵循已建立的提示工程原则。
2. 项目快速启动
要快速启动并使用高级提示生成器,请按照以下步骤操作:
首先,确保你已经安装了所需的Python依赖。你可以通过运行以下命令来安装:
pip install -r requirements.txt
接下来,运行以下Python脚本以启动生成器:
python Advancd_Prompt_Generator.py
该脚本将提供一个用户界面,允许你输入提示,并自动生成增强的提示。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
以下是一个使用高级提示生成器的示例:
输入提示:
如何编写一本书?
增强提示:
作为一名知识渊博的写作教练,请提供一份全面的指南,介绍如何编写一本书。
要求:
1. 概述书籍写作过程中的关键步骤,包括构思、大纲、草稿和修订。
2. 提供保持动力和克服写作障碍的技巧。
3. 提供关于设置写作计划和建立写作环境的建议。
4. 推荐进一步学习写作技巧和出版选项的资源。
最佳实践
- 在生成提示前,确保你的输入提示清晰且具体。
- 使用生成的高级提示作为创作的起点,但不要拘泥于它。
- 定期检查并更新你的依赖项,以保持项目的最新状态。
4. 典型生态项目
本项目可以作为更广泛生态系统的一部分,以下是一些可能与之协同工作的典型项目:
- 自然语言处理(NLP)库:例如,使用
transformers库来集成更多的预训练模型。 - Web框架:例如,使用
FastAPI来构建一个Web服务,以便在网络上提供提示生成功能。 - 可视化工具:例如,使用
Matplotlib来可视化提示生成过程中的数据。
以上就是关于高级提示生成器开源项目的教程,希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868