PromptDesk: 急速に進化する AI 環境におけるプロンプト管理の簡素化

PromptDeskを始めた理由

世界をリードする AI を活用した販売およびマーケティング支援プラットフォームである Seismic の機械学習エンジニアとして、私は AI 市場が驚異的なスピードで動いていることを直接目撃してきました。この急速な進化と市場の誇大宣伝と混乱が、私にプロンプトベースの開発を合理化するための 100% オープンソース プロジェクトである PromptDesk を作成するきっかけを与えました。

1 つのタスクに集中してください。

PromptDesk の主な目標は、ほとんどの LLM およびプロンプトベースの開発作業の基礎コンポーネントとして機能することです。このペースの速い業界では、プロンプトを効果的に整理する能力が不可欠です。イノベーションと企業と顧客のための価値の創造に集中できるように、プロンプトは迅速に構築して反復できる必要があります。

混雑した状況と時期尚早な拡張を乗り越える

即時管理スペースは混雑しており、多くのプレイヤーが RAG、エージェント、LLM トレーニング/微調整などの領域に進出しています。

しかし、私の見解では、この拡張はいくつかの理由から時期尚早であると考えています。

1. RAG は、多くの組織にとって、ユースケース固有の困難なプロセスです
2. RAG には複雑な統合要件と多様なデータ ソースのニーズがあります
3. LLM コンテキスト ウィンドウを増やすと、RAG ベースのアプローチが不要になる可能性があります
4. エージェントの構築は非常に複雑で、ユースケースに固有です
5. この分野のベストプラクティスはまだ初期段階にあります
6. モデルのコストと品質が向上するにつれて、LLM のトレーニングと微調整の重要性が薄れる可能性があります

これらの要因を考慮すると、すぐに時代遅れになる可能性のあるものを構築するのは気が進まないと思います。

即時値

PromptDesk は商用 LLM から切り離されているため、チームや貢献者が統合を構築するのを待たずに、あらゆる LLM API と迅速に統合できます。 PromptDesk はベンダーに依存せず、内部でホストすることもできます。データプライバシーの考慮事項と、AI エージェントの開発に伴い将来の AI アプリケーションの複雑さが指数関数的に増加すると予想されるため、この柔軟性は非常に重要です。

PromptDesk の目標は、包括的な AI アプリになることではありません。代わりに、プロンプトベースの開発という1 つの点で優れているように設計されています。

PromptDesk は、このコア機能に重点を置くことで、ユーザーに比類のない価値を提供することを目指しています。

実際の成功例

PromptDesk を導入して以来、仕事とサイド プロジェクトの両方で、開発とエンジニアリングの速度が大幅に加速するのを経験しました。このプロジェクトを利用した友人や同僚も、迅速なエンジニアリング プロセスが容易になったことに感謝の意を表しています。

使い方

インストール(Dockerイメージ)

PromptDesk は 5 分以内に開始できるように構築されています。 2 行のインストール スクリプトは、ドメイン/サブドメイン名 (SSL) を使用してローカルまたはリモートの開発インストールを実行できます。詳細については、クイックスタート ガイドをご覧ください。

設定

from promptdesk import PromptDesk # PromptDesk is only available as a self-hosted Docker image pd = PromptDesk( api_key="YOUR_LOCAL_OR_SELF_HOSTED_PROMPTDESK_API_KEY", service_url="http://localhost" ) # Check if the PromptDesk service is up and running! print(pd.ping())

プロンプト生成

# Generate text immediately story = pd.generate("short-story", { "setting": "dark and stormy night", "character": "lonely farmer", "plot": "visited by a stranger" }) print(story)

分類とキャッシュ

# Built-in Classification isHappy = pd.generate("is_positive", { "text": text }, classification={ True: ["positive", "happy", "yes"], False: ["negative", "sad", "no"] }, cache=True) if isHappy: print("I'm happy!") else: print("I'm sad!")

ご検討のために

PromptDesk がプロンプトベースの開発ワークフローを強化できると思われる場合は、 github.com/promptdesk/promptdeskで試してみることをお勧めします。

GitHub スターとしてのサポート ⭐ をいただければ幸いです。

ありがとう、

ジャスティン

急速な変化と、多くの場合時期尚早な拡張を特徴とする AI 環境において、PromptDesk は、プロンプトベースの開発のための安定した、焦点を絞った真のオープンソース ソリューションを提供することを目指しています。革新的な AI アプリケーションの作成を簡素化し、加速するという私たちの使命に参加してください。