Character AI ra mắt Prompt Poet - thư viện Python low-code giúp đơn giản hóa thiết kế prompt

• Character AI đã phát triển Prompt Poet - một thư viện Python mã thấp mới nhằm đơn giản hóa quá trình thiết kế prompt cho cả lập trình viên và người dùng không chuyên.

• Công ty nhận thấy tầm quan trọng của kỹ thuật prompt trong hoạt động của họ, với hàng tỷ prompt được tạo ra mỗi ngày.

• Prompt Poet sử dụng kết hợp YAML và Jinja2 để tạo các template linh hoạt và dễ kết hợp.

• Quá trình xử lý template diễn ra qua 2 giai đoạn chính: rendering (sử dụng Jinja2) và loading (chuyển đổi kết quả thành cấu trúc YAML).

• Mỗi phần của prompt được đặc trưng bởi tên dễ đọc, nội dung chuỗi, vai trò tùy chọn và mức độ ưu tiên cắt bớt.

• Jinja2 cho phép gọi các hàm Python tùy ý trong template tại thời điểm chạy, giúp truy xuất và xử lý dữ liệu linh hoạt.

• Prompt Poet mặc định sử dụng bộ tokenizer TikToken "o200k_base" nhưng cho phép tùy chỉnh qua tham số.

• Character AI đã phát triển thuật toán cắt bớt thông minh để tối đa hóa tỷ lệ cache tiền tố, đạt tới 95% trong một số trường hợp.

• Thuật toán này duy trì một điểm cắt cố định cho mỗi k lượt, giúp tận dụng tối đa bộ nhớ cache GPU.

• So với phương pháp cắt bớt đơn giản dựa trên giới hạn token, cách tiếp cận của Character AI hiệu quả hơn nhiều trong việc tận dụng bộ nhớ cache.

• Prompt Poet chuyển trọng tâm từ thao tác chuỗi thủ công sang thiết kế trực quan, giúp đơn giản hóa việc tạo prompt phức tạp.

• Công cụ này có tiềm năng cải thiện đáng kể hiệu quả và tính thân thiện với người dùng trong tương tác AI.

📌 Character AI ra mắt Prompt Poet - thư viện Python mã thấp giúp thiết kế prompt dễ dàng cho mọi đối tượng. Công cụ sử dụng YAML và Jinja2, tối ưu hóa cache GPU đạt 95%, hứa hẹn cải thiện đáng kể hiệu quả tương tác AI.

https://www.marktechpost.com/2024/08/03/character-ai-releases-prompt-poet-a-new-low-code-python-libary-that-streamlines-prompt-design-for-both-developers-and-non-technical-users/