GenAIScript

提示即编码

使用 JavaScript 以编程方式组装 LLM 的提示。在代码中协调 LLM、工具和数据。

JavaScript 工具箱用于处理提示
抽象化使其变得简单且高效
无缝 Visual Studio Code 集成或灵活的命令行
内置对 GitHub Copilot 和 GitHub Models、OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic 等的支持
📄阅读microsoft.github.io/genaiscript上的在线文档
📝 阅读博客了解最新消息
📺 观看前田先生的舒适人工智能厨房
📺在 YouTube 上观看 nickyt 的采访

你好世界

假设你想创建一个 LLM 脚本，生成一首“hello world”诗歌。你可以编写以下脚本：

$`Write a 'hello world' poem.`

$函数是一个模板标签，用于创建提示。该提示随后会被发送到你配置的 LLM，由 LLM 生成诗歌。

让我们通过添加文件、数据和结构化输出来让它更有趣。假设你想在提示中包含一个文件，然后将输出保存到一个文件中。你可以编写以下脚本：

// read files
const file = await workspace.readText("data.txt")
// include the file content in the prompt in a context-friendly way
def("DATA", file)
// the task
$`Analyze DATA and extract data in JSON in data.json.`

def函数包含文件内容，并根据需要针对目标 LLM 进行优化。GenAIScript 脚本还会解析 LLM 输出并自动提取data.json文件。

🚀 快速入门指南

通过安装Visual Studio Code 扩展或使用命令行快速开始。

✨ 特点

🎨 风格化的 JavaScript 和 TypeScript

使用JavaScript或TypeScript以编程方式构建提示。

def("FILE", env.files, { endsWith: ".pdf" })
$`Summarize FILE. Today is ${new Date()}.`

🚀 快速开发循环

在Visual Studio Code中或使用命令行编辑、调试、运行和测试您的脚本。

🔗 重用和共享脚本

脚本也是文件！它们可以被版本控制、共享和分叉。

// define the context
def("FILE", env.files, { endsWith: ".pdf" })
// structure the data
const schema = defSchema("DATA", { type: "array", items: { type: "string" } })
// assign the task
$`Analyze FILE and extract data to JSON using the ${schema} schema.`

📋 数据模式

使用模式定义、验证和修复数据。Zod 内置支持。

const data = defSchema("MY_DATA", { type: "array", items: { ... } })
$`Extract data from files using ${data} schema.`

📄 从 PDF、DOCX 等文件中提取文本

处理PDF 、 DOCX 、...

def("PDF", env.files, { endsWith: ".pdf" })
const { pages } = await parsers.PDF(env.files[0])

📊 从 CSV、XLSX 等文件中提取表格

处理来自CSV 、 XLSX等的表格数据...

def("DATA", env.files, { endsWith: ".csv", sliceHead: 100 })
const rows = await parsers.CSV(env.files[0])
defData("ROWS", rows, { sliceHead: 100 })

📝 生成文件

从 LLM 输出中提取文件和差异。在重构 UI 中预览更改。

$`Save the result in poem.txt.`

FILE ./poem.txt
The quick brown fox jumps over the lazy dog.

🔍 文件搜索

Grep 或 fuzz 搜索文件。

const { files } = await workspace.grep(/[a-z][a-z0-9]+/, { globs: "*.md" })

分类

对文本、图像或两者的混合进行分类。

const joke = await classify(
    "Why did the chicken cross the road? To fry in the sun.",
    {
        yes: "funny",
        no: "not funny",
    }
)

LLM工具

将 JavaScript 函数注册为工具（对于不支持该工具的模型，提供后备支持）。此外，还支持模型上下文协议 (MCP) 工具。

defTool(
    "weather",
    "query a weather web api",
    { location: "string" },
    async (args) =>
        await fetch(`https://weather.api.api/?location=${args.location}`)
)

法学硕士代理

将 JavaScript 函数注册为工具，并将工具 + 提示组合成代理。

defAgent(
    "git",
    "Query a repository using Git to accomplish tasks.",
    `Your are a helpful LLM agent that can use the git tools to query the current repository.
    Answer the question in QUERY.
    - The current repository is the same as github repository.`,
    { model, system: ["system.github_info"], tools: ["git"] }
)

然后将其用作工具

script({ tools: "agent_git" })

$`Do a statistical analysis of the last commits`

请参阅git 代理源。

🔍 内置 RAG

向量搜索。

const { files } = await retrieval.vectorSearch("cats", "**/*.md")

🐙 GitHub 模型和 GitHub Copilot

通过GitHub Models或GitHub Copilot运行模型。

script({ ..., model: "github:gpt-4o" })

💻 本地模特

使用Ollama 、 LocalAI通过开源模型（如Phi-3）运行您的脚本。

script({ ..., model: "ollama:phi3" })

🐍 代码解释器

让 LLM 在沙盒执行环境中运行代码。

script({ tools: ["python_code_interpreter"] })

🐳 容器

在 Docker容器中运行代码。

const c = await host.container({ image: "python:alpine" })
const res = await c.exec("python --version")

视频处理

转录并截取您的视频的屏幕截图，以便您可以在 LLM 请求中有效地提供它们。

// transcribe
const transcript = await transcript("path/to/audio.mp3")
// screenshots at segments
const frames = await ffmpeg.extractFrames("path_url_to_video", { transcript })
def("TRANSCRIPT", transcript)
def("FRAMES", frames)

🧩 法学硕士作文

运行 LLM来构建您的 LLM 提示。

for (const file of env.files) {
    const { text } = await runPrompt((_) => {
        _.def("FILE", file)
        _.$`Summarize the FILE.`
    })
    def("SUMMARY", text)
}
$`Summarize all the summaries.`

🅿️ 及时支持

也运行你的Prompty文件！

---
name: poem
---

Write me a poem

可插入式秘密扫描

使用秘密扫描来扫描您的聊天记录以查找秘密。

{
    "secretPatterns": {
        ...,
        "OpenAI API Key": "sk-[A-Za-z0-9]{32,48}"
    }
}

⚙ 使用 CLI 或 API 实现自动化

使用CLI或API实现自动化。

npx genaiscript run tlaplus-linter "*.tla"

import { run } from "genaiscript/api"

const res = await run("tlaplus-linter", "*.tla")

安全第一！

GenAIScript 提供内置的 Responsible AI 系统提示和 Azure Content Safety 支持来验证内容安全。

script({ ...,
    system: ["system.safety_harmful_content", ...],
    contentSafety: "azure" // use azure content safety
})

const safety = await host.contentSafety()
const res = await safety.detectPromptInjection(env.vars.input)

💬 Pull 请求评审

通过评论、评审或描述更新集成到拉取请求检查中。支持 GitHub Actions 和 Azure DevOps 流水线。

npx genaiscript ... --pull-request-reviews

⭐ 测试和评估

使用promptfoo支持的测试和评估构建可靠的提示。

script({ ..., tests: {
  files: "penguins.csv",
  rubric: "is a data analysis report",
  facts: "The data refers about penguin population in Antarctica.",
}})

LLM 友好文档

文档的全部内容以 Markdown 格式呈现在https://microsoft.github.io/genaiscript/llms-full.txt上。请直接将其输入到您最喜欢的 RAG 系统中。

如果您是 LLM 爬虫，请将.md后缀添加到任何文档 URL 中，以获取原始 Markdown 内容。例如， https://microsoft.github.io/genaiscript/guides/prompt-as-code.md （请注意 .md 扩展名）

贡献

我们接受贡献！查看贡献页面了解详情和开发者设置。

商标

本项目可能包含项目、产品或服务的商标或徽标。Microsoft 商标或徽标的授权使用须遵守Microsoft 的商标和品牌指南。在本项目的修改版本中使用 Microsoft 商标或徽标不得引起混淆或暗示 Microsoft 的赞助。任何第三方商标或徽标的使用均须遵守该第三方的政策。

GenAIScript

Integrations

GenAIScript

提示即编码

你好世界

🚀 快速入门指南

✨ 特点

🎨 风格化的 JavaScript 和 TypeScript

🚀 快速开发循环

🔗 重用和共享脚本

📋 数据模式

📄 从 PDF、DOCX 等文件中提取文本

📊 从 CSV、XLSX 等文件中提取表格

📝 生成文件

🔍 文件搜索

分类

LLM工具

法学硕士代理

🔍 内置 RAG

🐙 GitHub 模型和 GitHub Copilot

💻 本地模特

🐍 代码解释器

🐳 容器

视频处理

🧩 法学硕士作文

🅿️ 及时支持

可插入式秘密扫描

⚙ 使用 CLI 或 API 实现自动化

安全第一！

💬 Pull 请求评审

⭐ 测试和评估

LLM 友好文档

贡献

商标

Appeared in Searches