What is ell?
Ell es una biblioteca de Python diseñada para simplificar y mejorar el proceso de ingeniería de prompts para modelos de lenguaje grandes (LLM). Al tratar los prompts como funciones, ell permite a los desarrolladores gestionar, versionar y optimizar los prompts de forma más efectiva, mejorando el rendimiento y la eficiencia de las aplicaciones LLM. Ell admite una amplia gama de funciones, incluida la versión automática, el almacenamiento local de llamadas LMP, las entradas y salidas multimodales, y herramientas para la visualización y el análisis de prompts. Ya sea que esté creando chatbots simples o aplicaciones de IA complejas, ell proporciona las herramientas que necesita para desbloquear todo el potencial de los LLM.
Características clave:
Prompts como funciones:? Ell encapsula los prompts como funciones de Python, lo que los hace más fáciles de gestionar y reutilizar. Este enfoque mejora la organización del código y permite un diseño más modular de las aplicaciones LLM.
Versionamiento automático:? Ell versiona y serializa los prompts automáticamente, lo que le permite rastrear los cambios, experimentar con diferentes versiones y volver fácilmente a las iteraciones anteriores. Esta característica agiliza el proceso de optimización de prompts y garantiza que siempre pueda acceder a versiones anteriores de sus prompts.
Almacenamiento local de llamadas LMP:? Ell puede guardar opcionalmente cada llamada a un modelo de lenguaje localmente, creando un conjunto de datos valioso para el análisis, el ajuste fino y otras tareas posteriores. Esta característica le permite obtener información más profunda sobre el rendimiento de sus prompts y LLM.
Soporte multimodal:?️ Ell admite entradas y salidas multimodales, incluido texto, imágenes, audio y video. Esto le permite crear aplicaciones LLM más sofisticadas que pueden procesar y generar una gama más amplia de tipos de contenido.
Ell Studio:? Ell Studio, una herramienta local de código abierto, proporciona funcionalidades para el control de versiones, la supervisión y la visualización de prompts. Esta herramienta le permite analizar empíricamente su proceso de optimización de prompts e identificar posibles regresiones.
Casos de uso:
Un desarrollador de chatbot puede usar ell para gestionar y optimizar los prompts que impulsan las conversaciones del chatbot, lo que lleva a interacciones más atractivas y naturales.
Un investigador puede aprovechar ell para rastrear la evolución de los prompts durante un experimento, facilitando una comprensión más profunda de cómo los cambios en los prompts afectan el comportamiento de LLM.
Un desarrollador de aplicaciones de IA puede usar ell para crear un sistema que genere automáticamente diferentes versiones de un prompt y seleccione el que mejor funcione según la retroalimentación del usuario.
Conclusión:
Ell ofrece un enfoque poderoso e intuitivo para la ingeniería de prompts, transformándolo de un "arte oscuro" a un proceso más sistemático y eficiente. Su enfoque en tratar los prompts como funciones, combinado con características como el versionamiento automático, el almacenamiento local de llamadas LMP y el soporte multimodal, lo convierte en una herramienta invaluable para cualquier persona que trabaje con LLM. Al simplificar el desarrollo y la optimización de los prompts, ell permite a los desarrolladores crear aplicaciones impulsadas por LLM más robustas, eficientes y efectivas.
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ell was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-10-21.
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