

Promptic
紹介 :
prompticは、軽量でデコレータベースのPythonライブラリであり、litellmを用いて大規模言語モデル(LLM)とのインタラクションを簡素化します。prompticを使用すると、数行のコードで簡単にプロンプトを作成し、入力パラメータを処理し、LLMから構造化された出力を受け取ることができます。
ターゲットユーザー :
ターゲットユーザーは、大規模言語モデルとのインタラクションを簡素化したい開発者や研究者です。prompticは、簡潔なAPIとLLM応答の自動処理機能を提供することで、LLMソリューションの迅速な実装と展開が必要なユーザーに最適です。
使用シナリオ
アメリカの首相を問い合わせる関数を、作成します。
Pydanticモデルを使用して、国の首都に関する問い合わせ結果を取得します。
詩を生成するために、応答をリアルタイムでストリーミングします。
製品特徴
デコレータと関数ドキュメント文字列を使用して、プロンプトを簡単に定義できます。
関数パラメータをプロンプトに自動的に挿入します(ドキュメント文字列内の{argument_name}プレースホルダーを使用)。
Pydanticモデルをサポートし、期待される出力構造を指定します。prompticは、LLMの応答が定義されたパターンに適合することを保証します。
stream=Trueを設定してデコレータ関数を呼び出すことで、LLMの応答をリアルタイムで受信できます。
LLMとのインタラクションを簡素化し、OpenAPI応答オブジェクトやその他のLLM固有の詳細な形状を覚える必要はありません。
litellmの強力な機能を活用した、理解しやすく信頼性の高いコードベースを提供し、幅広いLLMとの互換性を確保します。
使用チュートリアル
prompticライブラリをインストールします。
prompticライブラリのllmデコレータをインポートします。
@llmデコレータを使用して関数を定義し、関数ドキュメント文字列にプロンプトを記述します。
パラメータを関数で使用します。これらのパラメータはプロンプトに自動的に挿入されます。
関数を呼び出して必要なパラメータを渡します。
関数の戻り値である構造化された出力を処理します。
(オプション)Pydanticモデルを使用して出力構造を定義および検証します。
(オプション)stream=Trueを設定してLLM応答をストリーミングします。
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