What is Ell?
Ell 是一个 Python 库，旨在简化和增强大型语言模型 (LLM) 的提示工程流程。通过将提示视为函数，ell 使开发人员能够更有效地管理、版本化和优化提示，从而提高 LLM 应用程序的性能和效率。Ell 支持广泛的功能，包括自动版本控制、LMP 调用的本地存储、多模态输入和输出，以及提示可视化和分析工具。无论您是构建简单的聊天机器人还是复杂的 AI 应用程序，ell 都能提供您需要解锁 LLM 潜力的工具。
主要功能：
提示作为函数：? Ell 将提示封装为 Python 函数，使它们更易于管理和重用。这种方法改善了代码组织，并允许更模块化地设计 LLM 应用程序。
自动版本控制：? Ell 自动版本化和序列化提示，允许您跟踪更改、尝试不同版本并轻松恢复到以前的迭代。此功能简化了提示优化过程，并确保您始终可以访问提示的过去版本。
LMP 调用的本地存储：? Ell 可选择将对语言模型的每次调用保存在本地，从而创建有价值的数据集，用于分析、微调和其他下游任务。此功能使您能够更深入地了解提示和 LLM 的性能。
多模态支持：?️ Ell 支持多模态输入和输出，包括文本、图像、音频和视频。这使您能够构建更复杂的 LLM 应用程序，这些应用程序可以处理和生成更广泛的内容类型。
Ell Studio：? Ell Studio 是一款本地开源工具，提供提示版本控制、监控和可视化功能。此工具使您能够经验性地分析提示优化过程并识别潜在的回归。
用例：
聊天机器人开发人员可以使用 ell 来管理和优化驱动聊天机器人对话的提示，从而实现更具吸引力、更自然的交互。
研究人员可以使用 ell 来跟踪实验期间提示的演变，从而更深入地了解提示更改如何影响 LLM 行为。
AI 应用程序开发人员可以使用 ell 来构建一个系统，该系统可以自动生成提示的不同版本，并根据用户反馈选择性能最佳的版本。
结论：
Ell 提供了一种强大而直观的提示工程方法，将其从“黑魔法”转变为更系统化、更高效的过程。它专注于将提示视为函数，并结合自动版本控制、LMP 调用的本地存储和多模态支持等功能，使其成为任何使用 LLM 的人的宝贵工具。通过简化提示的开发和优化，ell 使开发人员能够构建更强大、更高效、更有效的 LLM 驱动的应用程序。
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Ell was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-10-21.
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