Integrations
Used for environment variable management to configure the PromptLab server with API keys and other settings
Enables version control and contribution workflows for the PromptLab project
Hosts the repository and provides collaboration features for contributing to PromptLab
PromptLab:AI查询增强引擎
PromptLab 将用户的基本查询转换为针对 AI 系统优化的提示。它会自动检测内容类型(论文、电子邮件、技术说明、创意写作),应用定制的模板,并验证增强的提示是否符合原始意图。
🔍 概述
PromptLab 采用模块化架构,并配备基于 YAML 的模板系统,任何人都无需任何编程知识即可创建和管理提示模板。该系统最终通过结构更完善的输入生成更高质量的 AI 响应。
🏗️ 建筑
PromptLab 由三个主要组件组成:
- 模板系统(
prompt_templates.yaml
)- 针对不同内容类型的结构化模板 - MCP 服务器(
promptlab_server.py
) - 通过 LangGraph Workflow 的标准化协议提供模板 - 处理客户端(
promptlab_client.py
)- 处理用户查询的瘦客户端
工作流程
- 查询输入:用户提交自然语言查询
- 分类:系统确定内容类型(文章、电子邮件等)
- 参数提取:识别关键参数(主题、受众等)
- 模板应用:检索并填充适当的模板
- 验证:根据原始意图检查增强提示
- 调整:任何需要的改进都会自动进行
- 响应生成:优化的提示产生高质量的响应
📋 功能
- 内容类型检测——自动将用户查询分类为文章、电子邮件、技术或创意写作请求
- 参数提取——智能提取主题、收件人和受众级别等关键参数
- 模板库——预先配置的常见内容类型的模板,并带有结构化的指导
- 验证系统——确保增强的提示保持原始的用户意图
- 反馈循环- 当验证发现错位时调整提示
- 模块化设计- MCP 服务器可以插入任何 LLM 系统
- 非技术管理——无需编码知识即可更新模板
🚀 入门
先决条件
- Python 3.8+
- 依赖项:
mcp[cli]
langchain-openai
langgraph>=0.0.20
python-dotenv
pyyaml
安装
用法
- 首先运行服务器:
- 使用您的查询运行客户端:
- 系统将输出:
- 原始查询
- 分类内容类型
- 增强提示
- 验证结果
- 最终回应
📝 模板系统
模板在prompt_templates.yaml
中使用结构化格式定义:
添加新模板
- 打开
prompt_templates.yaml
- 按照现有格式添加新模板
- 定义参数和转换
- 在服务器端定义一个工具并加载模板
- 服务器将在重启时自动加载新模板
🛠️高级配置
环境变量
TEMPLATES_FILE
- 模板 YAML 文件的路径(默认值:prompt_templates.yaml
)OPENAI_API_KEY
- 用于 LLM 访问的 OpenAI API 密钥MODEL_NAME
- 要使用的 OpenAI 模型(默认值:gpt-3.5-turbo
)PERSONA_SERVER_SCRIPT
- 服务器脚本的路径(默认值:promptlab_server.py
)
自定义转换
模板可以包括动态调整参数的转换:
📊 示例输出
输入查询
“为我的教授写一些关于可再生能源的东西”
增强提示
📄 许可证
MIT 许可证 - 详情请参阅许可证文件
🤝 贡献
欢迎贡献代码!欢迎提交 Pull 请求。
- 分叉存储库
- 创建你的功能分支(
git checkout -b feature/amazing-feature
) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add some amazing feature'
) - 推送到分支(
git push origin feature/amazing-feature
) - 打开拉取请求
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
通过标准化协议提供提示模板,将基本的用户查询转换为针对 AI 系统的优化提示。