

Ell
简介 :
ell是一个轻量级的语言模型编程库,它将提示视为函数,而不是简单的字符串。ell的设计基于在OpenAI和创业生态系统中多年构建和使用语言模型的经验。它提供了一种全新的编程方式,允许开发者通过定义函数来生成发送给语言模型的字符串提示或消息列表。这种封装方式为用户创建了一个清晰的接口,用户只需关注LMP所需的数据。ell还提供了丰富的工具,支持监控、版本控制和可视化,使得提示工程从一门黑艺术转变为一门科学。
需求人群 :
ell适合那些希望利用语言模型进行高效编程和提示工程的开发者。它特别适合需要进行大量迭代和优化的机器学习工程师和数据科学家。此外,对于希望在现有工作流程中无缝集成语言模型功能的开发者,ell提供了一个轻量级且不干扰现有工作流程的解决方案。
使用场景
使用ell创建一个自动生成新闻故事的系统。
通过ell实现一个能够根据用户输入生成个性化问候语的聊天机器人。
利用ell开发一个能够自动从网页抓取信息并生成摘要的工具。
产品特色
将提示视为程序,而非字符串,提高编程灵活性。
支持语言模型程序(LMP)的封装,简化用户接口。
提供优化工具,包括监控、版本控制和可视化。
强调测试时计算的重要性,支持多调用解决方案。
捕获每次调用语言模型的记录,支持生成调用数据集。
支持复杂和多模态输出,提高交互质量。
轻量级设计,不干扰现有工作流程。
支持多模态输入和输出,如图像、音频等。
使用教程
访问ell的官方网站或文档页面。
阅读入门指南,了解ell的基本概念和特性。
安装ell库到本地开发环境。
定义一个简单的LMP,例如一个生成问候语的函数。
使用ell提供的工具进行监控和版本控制。
通过ell调用语言模型,生成所需的输出。
利用ell的多模态支持,扩展应用到图像和音频处理。
根据项目需求,逐步优化和调整LMP。
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