Poml

POML (Prompt Orchestration Markup Language) предлагает структурированный, декларативный подход к созданию сложных промптов для больших языковых моделей (LLM). Если вы когда-либо сталкивались с трудностями при управлении сложными промптами в виде беспорядочных, сложно поддерживаемых блоков текста и кода, POML предлагает элегантное решение. Он разработан для разработчиков и промпт-инженеров, которым необходимо создавать надежные, масштабируемые и универсальные приложения на базе LLM.

Ключевые особенности

• ✍️ Структурированные и модульные промпты POML использует четкий, HTML-подобный синтаксис с такими компонентами, как <role>, <task> и <example>. Это позволяет разбивать сложные промпты на логические, многократно используемые части, значительно упрощая их чтение, отладку и последующее сопровождение.

• 🎨 Отделение стилей представления Используя CSS-подобную систему, POML отделяет основную логику промпта от его конечного представления. Это позволяет экспериментировать с различными форматами вывода (например, JSON против обычного текста) или регулировать детализацию, просто изменив таблицу стилей, не затрагивая при этом основного содержания промпта. Это эффективно нивелирует чувствительность LLM к изменениям форматирования.

• 🔗 Бесшовная интеграция данных Легко встраивайте или ссылайтесь на внешние источники данных непосредственно в ваших промптах. С помощью специализированных компонентов, таких как <img>, <table> и <document>, вы можете интегрировать изображения, данные в формате CSV или текстовые файлы без трудоемкого ручного форматирования, гарантируя, что ваши промпты будут одновременно мощными и аккуратными.

• ⚙️ Интегрированная система шаблонизации и инструментарий POML включает встроенный движок шаблонизации для создания динамических, управляемых данными промптов с использованием переменных, циклов и условных операторов. В сочетании с полнофункциональным расширением VS Code и SDK для Python и Node.js вы получаете полноценную профессиональную среду разработки с подсветкой синтаксиса, автодополнением и интегрированным тестированием.

Сценарии использования:

• Динамическая генерация контента на основе данных Представьте, что вам нужно сгенерировать еженедельный отчет о продажах. С POML вы можете создать единый шаблон промпта, который принимает таблицу с данными о продажах через компонент <table>. Затем промпт может использовать движок шаблонизации для перебора данных, выполнения вычислений и генерации идеально отформатированного текстового отчета, превращая ручную задачу в автоматизированный рабочий процесс.

• A/B-тестирование форматов промптов Предположим, вы хотите определить, дает ли LLM лучшие результаты при использовании маркированного списка или объекта JSON. Вместо того чтобы писать два отдельных, жестко закодированных промпта, вы можете использовать один файл POML для основной логики и две разные таблицы стилей. Это позволяет быстро тестировать и сравнивать форматы вывода, чтобы найти наиболее эффективную структуру для вашей конкретной задачи.

• Сложные, мультимодальные инструкции Для такой задачи, как создание образовательных материалов, вы можете с легкостью комбинировать несколько входных данных. Промпт POML может определять персону (<role>You are a patient teacher...</role>), устанавливать цель (<task>Explain this diagram...</task>) и включать визуальную ссылку (<img src="diagram.png" />) — все это в одном структурированном, понятном человеку файле.

Почему стоит выбрать POML?

• Ясность вместо конкатенации: В то время как традиционный промпт-инжиниринг часто включает громоздкие строковые операции непосредственно в коде вашего приложения, POML предоставляет чистый, декларативный язык разметки. Это отделяет логику промптов от логики приложения, что приводит к созданию кода, который значительно легче читать и поддерживать.

• Устойчивость за счет разделения: В отличие от простых библиотек для шаблонизации, POML уникальным образом разделяет содержание промпта от его представления. Это означает, что вы можете адаптироваться к "чувствительности к формату" различных LLM, изменяя таблицу стилей, а не переписывая основную логику промпта — что является ключевым преимуществом для создания надежных, независимых от моделей приложений.

• Интегрированный рабочий процесс, а не просто синтаксис: Вместо фрагментированного процесса написания промптов в одном месте и их тестирования в другом, POML предлагает унифицированный опыт разработки. Расширение VS Code обеспечивает предварительный просмотр в реальном времени, проверку ошибок и интерактивное тестирование, создавая бесшовный и эффективный рабочий процесс от создания до развертывания.

Заключение:

POML преобразует промпт-инжиниринг из искусства манипулирования строками в структурированную, масштабируемую дисциплину. Предоставляя инструменты для создания, тестирования и поддержки сложных промптов с ясностью и уверенностью, он позволяет создавать более надежные и сложные ИИ-приложения.

Изучите официальную документацию или посмотрите демонстрационное видео, чтобы начать!

Часто задаваемые вопросы

1. Как начать работу с POML? Самый простой способ начать — установить расширение POML непосредственно из Visual Studio Code Marketplace. Это обеспечивает подсветку синтаксиса, автодополнение и интегрированное тестирование. Вы также можете установить SDK для Python (pip install poml) или Node.js, чтобы интегрировать POML в ваши приложения.

2. Нужен ли ключ API LLM для использования расширения VS Code? Для таких функций, как подсветка синтаксиса и автодополнение, ключ API не требуется. Однако для использования функций интегрированного тестирования промптов и предварительного просмотра в реальном времени необходимо настроить поставщика LLM (например, OpenAI, Azure, Google), ключ API и конечную точку в настройках VS Code.

3. Является ли POML проектом с открытым исходным кодом? Да, POML — это проект с открытым исходным кодом, выпущенный в соответствии с Кодексом поведения Microsoft Open Source. Проект приветствует вклад сообщества и был оценен на соответствие Стандарту ответственного ИИ Microsoft.