Представляем PriomptiPy: библиотеку Python для бюджетирования токенов и динамического отображения подсказок для LLMs. Удобный инструментарий для работы с языковыми моделями, помогающий оптимизировать использование токенов и создавать динамические подсказки. #Python #LLMs
В значительном шаге к развитию разработки Python-основанных разговорных ИИ, команда разработчиков Quarkle недавно представила “PriomptiPy” – реализацию библиотеки Priompt от Cursor на Python. Этот релиз является решающим моментом для разработчиков, так как он расширяет передовые возможности стека от Cursor на все приложения с большими языковыми моделями (LLM), включая популярный Quarkle.
Управление токенами и контекстом
PriomptiPy – это мощная библиотека для создания подсказок, разработанная для упрощения сложной задачи бюджетирования токенов. Управление разговорами с обширным контекстом, включающим отрывки из книг, резюме, инструкции, историю разговоров и многое другое, легко может привести к 8-10 тысячам токенов. С интеграцией PriomptiPy команда Quarkle стремится предоставить разработчикам инструмент, который позволит создавать надежные ИИ-системы, не теряясь в множестве условных операторов или раздувая счета за использование ИИ.
Функциональность и перспективы
PriomptiPy повторяет структуру Priompt, признавая, что пока она не настолько исчерпывающая или мощная. Однако это многообещающий старт для разработчиков, желающих использовать возможности приоритетного предложения в своих приложениях Python. Библиотека вводит управление контекстом на основе приоритетов, что бесценно для разработки ИИ-агентов и чат-ботов.
Для демонстрации ее функциональности команда Quarkle предоставляет сценарий управления разговором с использованием PriomptiPy. Фрагмент кода демонстрирует использование различных типов сообщений, включая SystemMessage, UserMessage и AssistantMessage в структурированном разговоре. Включение Scope позволяет приоритизировать сообщения, гарантируя, что в пределах лимита токенов рассматриваются наиболее актуальные сообщения. PriomptiPy работает на приоритетах при рендеринге контента и динамическом управлении потоком разговора – критически важный аспект, особенно когда пространство токенов ограничено.
Библиотека вводит логические компоненты, включая Scope, Empty, Isolate, First, Capture, SystemMessage, UserMessage, AssistantMessage и Function, каждый выполняющий определенную задачу в создании подсказок для ИИ-моделей. В то время как PriomptiPy улучшает управление подсказками, команда Quarkle подчеркивает важность внимательного рассмотрения приоритетов для поддержания эффективности и удобства использования подсказок.
Признавая некоторые недостатки, PriomptiPy пока не поддерживает вызовы работающих функций и захват, характеристики, которые заложены в планы будущего развития. Кэширование остается вызовом, которому команда стремится противостоять с поддержкой сообщества. Команда Quarkle приветствует вклад в PriomptiPy, развивая сообщество с открытым исходным кодом под лицензией MIT.
Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram-канал.
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте itinai.ru
