PromptTools - 开源的LLM和向量数据库实验工具
在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LLMs)和向量数据库的应用日益广泛。然而,如何有效地测试、实验和评估这些技术一直是开发者面临的挑战。为了解决这个问题,Hegel AI公司开发了PromptTools - 一套开源的工具集,旨在帮助开发者更好地使用和优化LLMs和向量数据库。
PromptTools的核心功能
PromptTools提供了一系列强大的功能,使开发者能够:
- 测试不同的提示词和参数
- 在多个模型之间进行对比实验
- 评估向量数据库的检索准确性
- 通过熟悉的代码、笔记本和本地playground界面进行操作
这些功能使得开发者可以轻松地进行实验和评估,从而优化他们的AI应用性能。
快速上手
要开始使用PromptTools,您只需要几个简单的步骤:
- 使用pip安装PromptTools:
pip install prompttools
- 克隆GitHub仓库并运行示例:
git clone https://github.com/hegelai/prompttools.git
cd prompttools && jupyter notebook examples/notebooks/OpenAIChatExperiment.ipynb
此外,您还可以在Google Colab上运行示例notebook,这为不同环境下的使用提供了便利。
本地Playground
PromptTools还提供了一个本地的Playground界面,让用户可以通过图形化的方式与工具进行交互。要启动Playground,只需执行以下命令:
pip install notebook # 如果尚未安装Jupyter Notebook
pip install prompttools
git clone https://github.com/hegelai/prompttools.git
cd prompttools && streamlit run prompttools/playground/playground.py
对于那些不想在本地运行的用户,PromptTools还在Streamlit Community Cloud上提供了一个托管版本的Playground。
广泛的集成支持
PromptTools支持多种主流的LLM和向量数据库:
- LLMs: OpenAI, LLaMA.Cpp, HuggingFace, Anthropic, Mistral AI, Google Gemini等
- 向量数据库: Chroma, Weaviate, Qdrant, LanceDB, Pinecone等
- 框架: LangChain, MindsDB
- 计算机视觉: Stable Diffusion
这种广泛的支持使得PromptTools能够适应各种不同的AI开发需求。
数据安全与隐私
对于使用PromptTools的开发者,数据安全和隐私是首要考虑的问题。PromptTools的设计确保了:
- 所有LLM API调用都直接在用户的机器上执行,不会通过任何中间服务器。
- API密钥和LLM输入输出数据都保存在本地,不会上传到任何服务器。
- 不收集任何个人身份信息(PII)。
结果持久化
为了方便用户保存和分析实验结果,PromptTools提供了多种导出选项:
- to_csv
- to_json
- to_lora_json
- to_mongo_db
这些方法使得用户可以灵活地将实验数据导出到不同的格式,以便进行进一步的分析和处理。
开源社区贡献
PromptTools是一个开源项目,欢迎社区成员的贡献。开发者可以通过以下方式参与:
- 提交Pull Requests
- 报告问题或提出建议
- 贡献到文档或示例
- 参与讨论,提供使用反馈
项目维护者鼓励社区成员查看 "Help Wanted" 标签的issues,这些是特别需要社区帮助的任务。
未来发展
PromptTools团队表示,他们将继续扩展工具的功能,并逐步向开源社区发布更多组件。他们也欢迎早期采用者提供反馈,以帮助塑造工具的未来发展方向。
结论
PromptTools为AI开发者提供了一套强大而灵活的工具,用于测试、实验和评估LLMs和向量数据库。通过提供熟悉的接口和广泛的集成支持,PromptTools降低了AI实验的门槛,使得开发者可以更专注于优化他们的AI应用。随着AI技术的不断发展,像PromptTools这样的工具将在推动AI创新和应用中发挥越来越重要的作用。
无论您是AI研究人员、开发者还是对AI技术感兴趣的爱好者,PromptTools都为您提供了一个强大的工具集,帮助您探索和优化AI模型的性能。我们期待看到更多基于PromptTools的创新应用和研究成果。
