Poml

POML (Prompt Orchestration Markup Language) introduit une approche structurée et déclarative pour la création de prompts sophistiqués destinés aux grands modèles de langage (LLM). Si la gestion de prompts complexes, souvent réduits à des blocs de texte et de code désordonnés et ardus à maintenir, vous a toujours posé problème, POML offre une solution claire. Il est conçu pour les développeurs et les ingénieurs de prompt qui ont besoin de créer des applications LLM fiables, évolutives et polyvalentes.

Fonctionnalités Clés

• ✍️ Prompts Structurés et Modulaires POML utilise une syntaxe claire, similaire à HTML, avec des composants comme <role>, <task>, et <example>. Cela vous incite à décomposer les prompts complexes en éléments logiques et réutilisables, facilitant grandement leur lecture, leur débogage et leur maintenance au fil du temps.

• 🎨 Séparation du Style de Présentation S'appuyant sur un système de type CSS, POML sépare la logique de base de votre prompt de sa présentation finale. Cela vous permet d'expérimenter différents formats de sortie (par exemple, JSON vs. texte brut) ou d'ajuster la verbosité en modifiant simplement une feuille de style, sans toucher au contenu sous-jacent du prompt. Ce faisant, la sensibilité des LLM aux modifications de formatage est directement atténuée.

• 🔗 Intégration de Données Fluide Intégrez ou référencez sans effort des sources de données externes directement dans vos prompts. Avec des composants dédiés comme <img>, <table>, et <document>, vous pouvez intégrer des images, des données CSV ou des fichiers texte sans formatage manuel laborieux, garantissant ainsi des prompts à la fois puissants et clairs.

• ⚙️ Templating et Outillage Intégrés POML inclut un moteur de templating intégré pour la création de prompts dynamiques, basés sur des données, utilisant des variables, des boucles et des conditions. Combiné à une extension VS Code complète et des SDK pour Python et Node.js, vous disposez d'un environnement de développement professionnel complet avec coloration syntaxique, auto-complétion et tests intégrés.

Cas d'Utilisation :

• Génération de Contenu Dynamique Basée sur les Données Imaginez que vous deviez générer un résumé des ventes hebdomadaires. Avec POML, vous pouvez créer un seul modèle de prompt qui accepte une feuille de calcul de ventes via le composant <table>. Le prompt peut ensuite utiliser le moteur de templating pour parcourir les données, effectuer des calculs et générer un rapport narratif parfaitement formaté, transformant une tâche manuelle en un flux de travail automatisé.

• Tests A/B des Formats de Prompt Supposons que vous souhaitiez déterminer si un LLM donne de meilleurs résultats avec une liste à puces ou un objet JSON. Au lieu d'écrire deux prompts distincts, codés en dur, vous pouvez utiliser un seul fichier POML pour votre logique principale et deux feuilles de style différentes. Cela vous permet de tester et de comparer rapidement les formats de sortie afin de trouver la structure la plus efficace pour votre tâche spécifique.

• Instructions Complexes et Multimodales Pour une tâche telle que la création de matériel pédagogique, vous pouvez combiner plusieurs entrées avec aisance. Un prompt POML pourrait définir une persona (<role>Vous êtes un enseignant patient...</role>), fixer un objectif (<task>Expliquez ce diagramme...</task>) et inclure une référence visuelle (<img src="diagram.png" />), le tout dans un seul fichier structuré et lisible par l'homme.

Pourquoi Choisir POML ?

• La Clarté avant la Concaténation : Alors que l'ingénierie de prompt traditionnelle implique souvent une manipulation de chaînes désordonnée directement dans le code de votre application, POML offre un langage de balisage propre et déclaratif. Cela sépare la logique de votre prompt de la logique de votre application, ce qui se traduit par un code nettement plus facile à lire et à maintenir.

• Résilience par le Découplage : Contrairement aux simples bibliothèques de templating, POML découple de manière unique le contenu du prompt de sa présentation. Cela signifie que vous pouvez vous adapter à la « sensibilité au format » des différents LLM en modifiant une feuille de style, et non en réécrivant votre logique de prompt principale – un avantage crucial pour la création d'applications robustes et indépendantes des modèles.

• Un Flux de Travail Intégré, pas seulement une Syntaxe : Au lieu d'un processus fragmenté où les prompts sont écrits à un endroit et testés à un autre, POML offre une expérience de développement unifiée. L'extension VS Code propose des aperçus en temps réel, une vérification des erreurs et des tests interactifs, créant un flux de travail fluide et efficace de la création au déploiement.

Conclusion :

POML transforme l'ingénierie de prompt d'un artisanat de manipulation de chaînes de caractères en une discipline structurée et évolutive. En fournissant les outils pour construire, tester et maintenir des prompts complexes avec clarté et confiance, il vous permet de créer des applications d'IA plus robustes et sophistiquées.

Explorez la documentation officielle ou regardez la vidéo de démonstration pour commencer !

FAQ

1. Comment démarrer avec POML ? Le moyen le plus simple de commencer est d'installer l'extension POML directement depuis le Visual Studio Code Marketplace. Ceci offre la coloration syntaxique, l'auto-complétion et les tests intégrés. Vous pouvez également installer les SDK pour Python (pip install poml) ou Node.js pour intégrer POML dans vos applications.

2. Ai-je besoin d'une clé API LLM pour utiliser l'extension VS Code ? Pour les fonctionnalités comme la coloration syntaxique et l'auto-complétion, vous n'avez pas besoin de clé API. Cependant, pour utiliser les fonctionnalités de test de prompt intégré et d'aperçu en temps réel, vous devez configurer votre fournisseur LLM (par exemple, OpenAI, Azure, Google), votre clé API et votre point d'accès dans les paramètres de VS Code.

3. POML est-il un projet open source ? Oui, POML est un projet open source publié sous le Microsoft Open Source Code of Conduct. Le projet accueille les contributions et a été évalué pour se conformer au Microsoft Responsible AI Standard.