ell
E
Ell
簡介 :
ell是一個輕量級的語言模型編程庫,它將提示視為函數,而不是簡單的字符串。ell的設計基於在OpenAI和創業生態系統中多年構建和使用語言模型的經驗。它提供了一種全新的編程方式,允許開發者通過定義函數來生成發送給語言模型的字符串提示或消息列表。這種封裝方式為用戶創建了一個清晰的接口,用戶只需關注LMP所需的數據。ell還提供了豐富的工具,支持監控、版本控制和可視化,使得提示工程從一門黑藝術轉變為一門科學。
需求人群 :
ell適合那些希望利用語言模型進行高效編程和提示工程的開發者。它特別適合需要進行大量迭代和優化的機器學習工程師和數據科學家。此外,對於希望在現有工作流程中無縫集成語言模型功能的開發者,ell提供了一個輕量級且不干擾現有工作流程的解決方案。
總訪問量: 2.4K
佔比最多地區: US(84.02%)
本站瀏覽量 : 59.6K
使用場景
使用ell創建一個自動生成新聞故事的系統。
通過ell實現一個能夠根據用戶輸入生成個性化問候語的聊天機器人。
利用ell開發一個能夠自動從網頁抓取信息並生成摘要的工具。
產品特色
將提示視為程序,而非字符串,提高編程靈活性。
支持語言模型程序(LMP)的封裝,簡化用戶接口。
提供優化工具,包括監控、版本控制和可視化。
強調測試時計算的重要性,支持多調用解決方案。
捕獲每次調用語言模型的記錄,支持生成調用數據集。
支持複雜和多模態輸出,提高交互質量。
輕量級設計,不干擾現有工作流程。
支持多模態輸入和輸出,如圖像、音頻等。
使用教程
訪問ell的官方網站或文檔頁面。
閱讀入門指南,瞭解ell的基本概念和特性。
安裝ell庫到本地開發環境。
定義一個簡單的LMP,例如一個生成問候語的函數。
使用ell提供的工具進行監控和版本控制。
通過ell調用語言模型,生成所需的輸出。
利用ell的多模態支持,擴展應用到圖像和音頻處理。
根據項目需求,逐步優化和調整LMP。
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