PromptDesk: 빠르게 발전하는 AI 환경에서 프롬프트 관리 단순화

내가 PromptDesk를 시작한 이유

저는 세계 최고의 AI 기반 영업 및 마케팅 지원 플랫폼인 Seismic의 머신 러닝 엔지니어로서 AI 시장이 움직이는 놀라운 속도를 직접 목격했습니다. 시장의 과대광고 및 혼란과 결합된 이러한 급속한 발전은 프롬프트 기반 개발을 간소화하기 위한 100% 오픈 소스 프로젝트인 PromptDesk를 만들도록 영감을 주었습니다.

하나의 작업에 집중하세요. 아주 좋아요

PromptDesk의 주요 목표는 대부분의 LLM 및 프롬프트 기반 개발 작업의 기본 구성 요소 역할을 하는 것입니다. 빠르게 변화하는 이 업계에서는 프롬프트를 효과적으로 구성하는 능력이 필수적입니다. 프롬프트는 혁신에 집중하고 기업과 고객을 위한 가치를 창출할 수 있도록 신속하게 작성하고 반복해야 합니다.

혼잡한 환경 탐색 및 조기 확장

신속한 관리 공간은 많은 플레이어가 RAG, 에이전트, LLM 교육/미세 조정 및 기타 영역으로 확장하면서 혼잡합니다.

그러나 내 생각에는 다음과 같은 여러 가지 이유로 이러한 확장이 시기상조라고 생각됩니다.

1. RAG는 많은 조직에서 까다로운 사용 사례별 프로세스입니다.
2. RAG는 복잡한 통합 요구사항과 다양한 데이터 소스 요구사항을 가지고 있습니다.
3. LLM 컨텍스트 창을 늘리면 RAG 기반 접근 방식이 불필요해질 수 있습니다.
4. 에이전트 구축은 매우 복잡하고 사용 사례에 따라 다릅니다.
5. 이 분야의 모범 사례는 초기 단계에 있습니다.
6. 모델 비용과 품질이 향상됨에 따라 LLM 교육 및 미세 조정의 중요성이 줄어들 수 있습니다.

이러한 요인을 고려하면 빠르게 쓸모 없게 될 수 있는 무언가를 만드는 것이 불편할 것입니다.

즉각적인 가치

PromptDesk는 상업용 LLM과 분리되어 팀이나 기여자가 통합을 구축할 때까지 기다리지 않고 모든 LLM API와 빠르게 통합할 수 있습니다. PromptDesk는 공급업체에 구애받지 않으며 내부적으로 호스팅될 수 있습니다. AI 에이전트가 개발됨에 따라 데이터 개인 정보 보호에 대한 고려 사항과 미래 AI 애플리케이션의 복잡성이 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되므로 이러한 유연성은 매우 중요합니다.

PromptDesk의 목표는 모든 것을 포괄하는 AI 앱이 되는 것이 아닙니다. 대신 프롬프트 기반 개발이라는 한 가지 측면에서 탁월하도록 설계되었습니다.

PromptDesk는 이러한 핵심 기능에 중점을 두어 사용자에게 비교할 수 없는 가치를 제공하는 것을 목표로 합니다.

실제 성공 사례

PromptDesk를 구현한 이후 직장과 부업 프로젝트 모두에서 개발 및 엔지니어링 속도가 크게 빨라지는 것을 경험했습니다. 이 프로젝트를 사용한 친구와 동료들도 이 프로젝트가 신속한 엔지니어링 프로세스를 어떻게 촉진했는지에 대해 감사를 표했습니다.

작동 방식

설치 중(Docker 이미지)

PromptDesk는 5분 이내에 시작할 수 있도록 제작되었습니다. 2줄 설치 스크립트는 도메인/하위 도메인 이름(SSL)을 사용하여 로컬 또는 원격 개발 설치를 실행할 수 있습니다. 빠른 시작 가이드에서는 자세한 정보를 제공합니다.

설정

 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())

프롬프트 생성

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

분류 및 캐싱

 # 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!")

당신의 고려 사항

PromptDesk가 프롬프트 기반 개발 워크플로우를 향상시킬 수 있다고 생각하신다면 github.com/promptdesk/promptdesk 에서 사용해 보시기 바랍니다.

GitHub 스타 ⭐로서 귀하의 지원에 크게 감사하겠습니다!

감사합니다,

저스틴

급격한 변화와 조기 확장이 특징인 AI 환경에서 PromptDesk는 프롬프트 기반 개발을 위한 안정적이고 집중적이며 진정한 오픈 소스 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. 혁신적인 AI 애플리케이션 생성을 단순화하고 가속화하려는 우리의 사명에 동참하세요.