PromptLab: AI 쿼리 향상 엔진

PromptLab은 기본적인 사용자 질의를 AI 시스템에 최적화된 프롬프트로 변환합니다. 콘텐츠 유형(에세이, 이메일, 기술 설명, 창작물 등)을 자동으로 감지하고, 맞춤형 템플릿을 적용하며, 향상된 프롬프트가 원래 의도를 유지하는지 검증합니다.

🔍 개요

PromptLab은 모듈형 아키텍처와 YAML 기반 템플릿 시스템을 기반으로 구축되어 누구나 코딩 지식 없이도 프롬프트 템플릿을 생성하고 관리할 수 있습니다. 궁극적으로 이 시스템은 더욱 체계화된 입력을 통해 더욱 높은 품질의 AI 응답을 생성합니다.

🏗️ 건축

PromptLab은 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

1. 템플릿 시스템 ( prompt_templates.yaml ) - 다양한 콘텐츠 유형에 대한 구조화된 템플릿

2. MCP 서버 ( promptlab_server.py ) - LangGraph Workflow를 통해 표준화된 프로토콜을 통해 템플릿을 제공합니다.

3. 처리 클라이언트 ( promptlab_client.py ) - 사용자 쿼리를 처리하는 씬 클라이언트

워크플로 프로세스

1. 쿼리 입력 : 사용자가 자연어 쿼리를 제출합니다.

2. 분류 : 시스템이 콘텐츠 유형(논문, 이메일 등)을 결정합니다.

3. 매개변수 추출 : 주요 매개변수를 식별합니다(주제, 대상 고객 등)

4. 템플릿 적용 : 적절한 템플릿을 검색하여 채웁니다.

5. 검증 : 향상된 프롬프트가 원래 의도와 일치하는지 확인합니다.

6. 조정 : 필요한 모든 세부 조정이 자동으로 이루어집니다.

7. 응답 생성 : 최적화된 프롬프트는 고품질의 응답을 생성합니다.

📋 특징

• 콘텐츠 유형 감지 - 사용자 질의를 에세이, 이메일, 기술 또는 창의적 글쓰기 요청으로 자동 분류합니다.

• 매개변수 추출 - 주제, 수신자, 대상 수준과 같은 주요 매개변수를 지능적으로 추출합니다.

• 템플릿 라이브러리 - 구조화된 지침이 포함된 일반적인 콘텐츠 유형에 대한 사전 구성된 템플릿

• 검증 시스템 - 향상된 프롬프트가 원래 사용자 의도를 유지하도록 보장합니다.

• 피드백 루프 - 검증을 통해 정렬 오류를 식별하면 프롬프트를 조정합니다.

• 모듈식 디자인 - MCP 서버는 모든 LLM 시스템에 플러그인될 수 있습니다.

• 비기술적 관리 - 코딩 지식 없이도 템플릿을 업데이트할 수 있습니다.

🚀 시작하기

필수 조건

• 파이썬 3.8 이상

• 종속성:

  • mcp[cli]

  • langchain-openai

  • langgraph>=0.0.20

  • python-dotenv

  • pyyaml

설치

지엑스피1

용법

1. 서버를 실행하여 시작하세요.

2. 귀하의 쿼리로 클라이언트를 실행하세요:

3. 시스템은 다음을 출력합니다.

   • 원래 쿼리

   • 분류된 콘텐츠 유형

   • 향상된 프롬프트

   • 검증 결과

   • 최종 응답

📝 템플릿 시스템

템플릿은 구조화된 형식을 사용하여 prompt_templates.yaml 에 정의됩니다.

새 템플릿 추가

1. prompt_templates.yaml 엽니다.

2. 기존 형식에 따라 새 템플릿을 추가합니다.

3. 매개변수와 변환을 정의합니다

4. 서버 측에서 도구를 정의하고 템플릿을 로드합니다.

5. 서버는 재시작 시 자동으로 새 템플릿을 로드합니다.

🛠️ 고급 구성

환경 변수

• TEMPLATES_FILE - 템플릿 YAML 파일 경로(기본값: prompt_templates.yaml )

• OPENAI_API_KEY - LLM 액세스를 위한 OpenAI API 키

• MODEL_NAME - 사용할 OpenAI 모델(기본값: gpt-3.5-turbo )

• PERSONA_SERVER_SCRIPT - 서버 스크립트 경로(기본값: promptlab_server.py )

사용자 정의 변환

템플릿에는 매개변수를 동적으로 조정하는 변환이 포함될 수 있습니다.

📊 출력 예시

입력 쿼리

"교수님께 재생 에너지에 대해 뭔가 써주세요"

향상된 프롬프트

📄 라이센스

MIT 라이선스 - 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

🤝 기여하기

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

1. 저장소를 포크하세요

2. 기능 브랜치를 생성합니다( git checkout -b feature/amazing-feature )

3. 변경 사항을 커밋하세요( git commit -m 'Add some amazing feature' )

4. 브랜치에 푸시( git push origin feature/amazing-feature )

5. 풀 리퀘스트 열기