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2023年1月20日
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人们正在编写很棒的工具和论文，以改进 GPT 的输出。以下是我们看到的一些很酷的工具和论文

提示库和工具（按字母顺序排列）

  • Arthur Shield：一款付费产品，用于检测毒性、幻觉、提示注入等。
  • Baserun：一款付费产品，用于测试、调试和监控基于 LLM 的应用程序
  • Chainlit：一个用于制作聊天机器人界面的 Python 库。
  • Embedchain：一个用于管理和同步非结构化数据与 LLM 的 Python 库。
  • FLAML（用于自动化机器学习和调优的快速库）：一个 Python 库，用于自动化选择模型、超参数和其他可调选项。
  • Guidance：微软推出的一个方便的 Python 库，它使用 Handlebars 模板来交错生成、提示和逻辑控制。
  • Haystack：开源 LLM 编排框架，用于在 Python 中构建可定制的、生产就绪的 LLM 应用程序。
  • HoneyHive：一个用于评估、调试和监控 LLM 应用程序的企业平台。
  • LangChain：一个流行的 Python/JavaScript 库，用于链接语言模型提示序列。
  • LiteLLM：一个最小的 Python 库，用于以一致的格式调用 LLM API。
  • LlamaIndex：一个用于使用数据增强 LLM 应用程序的 Python 库。
  • LLMOps 数据库：关于公司如何在生产环境中实际部署 LLM 的数据库。
  • LMQL：一种用于 LLM 交互的编程语言，支持类型提示、控制流、约束和工具。
  • OpenAI Evals：一个开源库，用于评估语言模型和提示的任务性能。
  • Outlines：一个 Python 库，提供特定领域的语言来简化提示和约束生成。
  • Parea AI：一个用于调试、测试和监控 LLM 应用程序的平台。
  • Portkey：一个平台，为 LLM 应用程序提供可观测性、模型管理、评估和安全性。
  • Promptify：一个小型 Python 库，用于使用语言模型执行 NLP 任务。
  • PromptPerfect：一款付费产品，用于测试和改进提示。
  • Prompttools：开源 Python 工具，用于测试和评估模型、向量数据库和提示。
  • Scale Spellbook：一款付费产品，用于构建、比较和交付语言模型应用程序。
  • Semantic Kernel：微软推出的一个 Python/C#/Java 库，支持提示模板、函数链、向量化内存和智能规划。
  • Vellum：一个付费 AI 产品开发平台，用于试验、评估和部署高级 LLM 应用程序。
  • Weights & Biases：一款付费产品，用于跟踪模型训练和提示工程实验。
  • YiVal：一个开源 GenAI-Ops 工具，用于使用可定制的数据集、评估方法和演化策略来调整和评估提示、检索配置和模型参数。

提示指南

视频课程

关于改进推理的高级提示的论文