austin-starks/Promptimizer
🏗️ Frameworkaustin-starks
Ein automatisiertes, KI-gestütztes Framework, das genetische Algorithmen zur Optimierung von LLM-Prompts für bessere Ergebnisse nutzt.
Promptimizer löst die Herausforderung des manuellen Prompt-Engineerings, indem es die Optimierung als evolutionären Prozess betrachtet. Das Framework nutzt einen genetischen Algorithmus, bei dem eine Population von Prompt-Kandidaten bewertet, mutiert und basierend auf ihrer Leistung gegenüber einer definierten Zielsetzung kombiniert wird. Dies ermöglicht es dem System, leistungsstarke Prompt-Strukturen zu entdecken, die für menschliche Designer oft nicht intuitiv sind. Das in TypeScript geschriebene Framework ist modular aufgebaut und lässt sich nahtlos in moderne LLM-Stacks integrieren. Es unterstützt eine breite Palette von Anbietern wie OpenAI und Anthropic und bietet Kompatibilität mit lokalen Inferenz-Engines wie Ollama und Llama.cpp. Zu den Hauptfunktionen gehören automatisierte Bewertungsschleifen, Unterstützung für persistente Speicherung via MongoDB und eine flexible Architektur, die es Benutzern ermöglicht, eigene Fitness-Funktionen zur Bewertung von Prompt-Ausgaben zu definieren. Egal, ob Sie komplexe Agenten oder einfache Textverarbeitungs-Pipelines entwickeln, Promptimizer bietet einen strukturierten, datengesteuerten Ansatz zur Verfeinerung Ihrer Modellinteraktionen.
💡Highlights
- ├─Optimierung via genetischer Algorithmen
- ├─Support für OpenAI, Anthropic & Ollama
- └─Automatisierte Prompt-Evolutionsschleife
🎯Für
- ├─KI-Ingenieure
- ├─Prompt-Ingenieure
- └─LLM-Anwendungsentwickler