PromptWizard智能提示优化框架，自动生成评估优化大语言模型提示词

PromptWizard：任务感知的智能提示优化框架

你是否曾经为编写高效的大语言模型提示词而烦恼？PromptWizard 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个由微软开发的离散提示优化框架，通过自我进化机制帮助开发者自动生成、评估和优化提示词，显著提升大语言模型的任务性能。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
PromptWizard项目stars数：3694
PromptWizard项目forks数：324

PromptWizard项目目录截图

PromptWizard项目核心亮点

🌟 自我进化机制：LLM能够自动生成、评估和优化自己的提示词和示例，通过迭代反馈和合成持续改进。
🎯 多样化示例生成：生成具有鲁棒性、多样性和任务感知能力的合成示例，同时优化提示词和示例。
🔒 思维链生成：结合正面、负面和合成示例，自动生成详细的思维链推理步骤。
🧩 灵活的应用场景：支持三种主要使用场景：无示例优化、合成示例优化和训练数据优化。

PromptWizard项目快速开始

只需几步，你就能开始使用 PromptWizard：

1. 安装：

   # 克隆仓库
   git clone https://github.com/microsoft/PromptWizard
   cd PromptWizard
   # 创建虚拟环境（Windows）
   python -m venv venv
   venv\Scripts\activate
   # 或 macOS/Linux
   python -m venv venv
   source venv/bin/activate
   # 安装包
   pip install -e .
   

2. 配置环境变量：

   
   # 在.env文件中设置API密钥
   USE_OPENAI_API_KEY="True"
   OPENAI_API_KEY="your-api-key"
   OPENAI_MODEL_NAME="your-model-name"

3. 运行示例：

   # 参考demos文件夹中的示例笔记本
   jupyter notebook demos/

PromptWizard项目应用场景

场景一：数学问题求解：在GSM8k、SVAMP等数学数据集上自动优化提示词，显著提升解题准确率。
场景二：指令归纳任务：在BBII数据集上优化复杂指令的理解和执行能力。
场景三：自定义任务优化：支持用户自定义数据集，为特定业务场景生成最优提示词。
用户案例：目前，微软研究院等机构正在使用 PromptWizard 来改善其大语言模型的工作流程和性能表现。

PromptWizard项目链接

microsoft / PromptWizard项目地址：https://github.com/microsoft/PromptWizard

本文地址：https://www.tgoos.com/27020