GenAIScript

Подсказка — это кодирование

Программно собирайте запросы для LLM с помощью JavaScript. Организуйте LLM, инструменты и данные в коде.

• Набор инструментов JavaScript для работы с подсказками

• Абстракция, делающая работу легкой и продуктивной

• Полная интеграция Visual Studio Code или гибкая командная строка

• Встроенная поддержка GitHub Copilot и GitHub Models, OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic и т. д.

• 📄 Прочитайте ОНЛАЙН-ДОКУМЕНТАЦИЮ по адресу

• 💬 Присоединяйтесь к серверу Discord

• 📝 Читайте блог , чтобы быть в курсе последних новостей

• 📺 Посмотрите видео «Уютная кухня с искусственным интеллектом» господина Маэды

• 🤖 Агенты - прочтите llms-full.txt

Related MCP server: MCP Gemini API Server

Привет, мир

Допустим, вы хотите создать сценарий LLM, который генерирует стихотворение «привет, мир». Вы можете написать следующий сценарий:

$`Write a 'hello world' poem.`

Функция $ — это шаблонный тег, который создает приглашение. Затем приглашение отправляется в LLM (настроенный вами), который генерирует стихотворение.

Давайте сделаем его более интересным, добавив файлы, данные и структурированный вывод. Допустим, вы хотите включить файл в приглашение, а затем сохранить вывод в файле. Вы можете написать следующий скрипт:

// 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.`

Функция def включает содержимое файла и оптимизирует его при необходимости для целевого LLM. Скрипт GenAIScript также анализирует вывод LLM и автоматически извлекает файл data.json .

🚀 Краткое руководство

Начните работу быстро, установив расширение Visual Studio Code или используя командную строку .

✨ Особенности

🎨 Стилизованный JavaScript и TypeScript

Создавайте подсказки программно, используя JavaScript или TypeScript .

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

🚀 Цикл быстрой разработки

Редактируйте, отлаживайте , запускайте и тестируйте свои скрипты в Visual Studio Code или с помощью командной строки .

🔗 Повторное использование и распространение скриптов

Скрипты — это файлы ! Их можно версионировать, делиться ими и разветвлять.

// 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.`

📋 Схемы данных

Определение, проверка и восстановление данных с использованием схем . Встроенная поддержка Zod.

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

📄 Загрузка текста из PDF-файлов, DOCX, ...

Манипулирование файлами PDF , DOCX , ...

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

📊 Загрузка таблиц из CSV, XLSX, ...

Обработка табличных данных из CSV , XLSX , ...

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

📝 Генерация файлов

Извлечь файлы и сделать различия из вывода LLM. Предварительный просмотр изменений в Refactoring UI.

$`Save the result in poem.txt.`

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

🔍 Поиск файлов

Файлы поиска Grep или fuzz.

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

Классифицировать

Классифицируйте текст, изображения или их комбинацию.

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

Инструменты LLM

Регистрация функций JavaScript в качестве инструментов (с резервом для моделей, которые не поддерживают инструменты). Инструменты Model Context Protocol (MCP) также поддерживаются.

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

Агенты LLM

Зарегистрируйте функции JavaScript как инструменты и объедините инструменты + подсказки в агенты.

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"] }
)

затем используйте его как инструмент

script({ tools: "agent_git" })

$`Do a statistical analysis of the last commits`

Смотрите исходный код агента git .

🔍 Встроенная ТРЯПКА

Векторный поиск .

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

🐙 Модели GitHub и GitHub Copilot

Запускайте модели через GitHub Models или GitHub Copilot .

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

💻 Местные модели

Запускайте свои скрипты с моделями с открытым исходным кодом , такими как Phi-3 , используя Ollama , LocalAI .

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

🐍 Интерпретатор кода

Позвольте LLM запустить код в изолированной среде выполнения.

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

🐳 Контейнеры

Запуск кода в контейнерах Docker.

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

Обработка видео

Транскрибируйте и делайте скриншоты своих видео, чтобы вы могли эффективно использовать их в своих запросах на получение степени магистра права.

// 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)

🧩 Состав магистра права

Запустите LLM для создания подсказок LLM.

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

🅿️ Оперативная поддержка

Запустите также ваши файлы Prompty !

---
name: poem
---

Write me a poem

Подключаемое секретное сканирование

Просканируйте свои чаты на наличие секретов с помощью секретного сканирования .

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

⚙ Автоматизация с помощью CLI или API

Автоматизируйте с помощью CLI или API .

npx genaiscript run tlaplus-linter "*.tla"

import { run } from "genaiscript/api"

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

Безопасность прежде всего!

GenAIScript предоставляет встроенные системные подсказки Responsible AI, а Azure Content Safety поддерживает проверку безопасности контента .

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)

💬 Обзоры запросов на извлечение

Интегрируйте в проверки Pull Requests с помощью комментариев, обзоров или обновлений описаний. Поддерживает GitHub Actions и Azure DevOps pipelines.

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

⭐ Тесты и оценки

Создавайте надежные подсказки с помощью тестов и оценок на базе promptfoo .

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

Документы, дружественные LLM

Весь контент документов отображается на https://microsoft.github.io/genaiscript/llms-full.txt в разметке. Загрузите его прямо в вашу любимую систему RAG.

Если вы LLM-обходчик, добавьте суффикс .md к любым URL-адресам документации, чтобы получить сырой контент markdown. Например, https://microsoft.github.io/genaiscript/guides/prompt-as-code.md (обратите внимание на расширение .md)

Внося вклад

Мы принимаем взносы! Посетите страницу ВКЛАД для получения подробной информации и настройки разработчика.

Торговые марки

Этот проект может содержать товарные знаки или логотипы проектов, продуктов или услуг. Разрешенное использование товарных знаков или логотипов Microsoft подчиняется и должно соответствовать Руководству по товарным знакам и брендам Microsoft . Использование товарных знаков или логотипов Microsoft в измененных версиях этого проекта не должно вызывать путаницы или подразумевать спонсорство Microsoft. Любое использование товарных знаков или логотипов третьих лиц подчиняется политикам этих третьих лиц.