
Promptify
用提示词工程,让 GPT 稳定输出结构化数据
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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4647
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.9 或更高版本
- 可用的 pip 包管理工具
- 访问 PyPI 或 GitHub 的网络环境
- 可选:需要评估指标支持时安装 promptify[eval]
安装与启动步骤
-
1确认 Python 版本
Promptify 要求 Python 3.9+,先确认本机 Python 版本满足要求,否则先升级 Python。
python --version -
2通过 pip 安装
README 推荐的标准安装方式,从 PyPI 拉取并安装 Promptify 及其依赖。
pip install promptify -
3或从 GitHub 安装
想使用仓库最新代码时,可直接从 GitHub 源码安装,与上一步二选一。
pip install git+https://github.com/promptslab/Promptify.git -
4安装评估扩展
仅在需要 evaluation metrics 时执行,安装可选依赖 extras。
pip install promptify[eval] -
5运行 NER 示例
用 README 的 3 行 NER 示例验证库可用,注意 model 与 domain 需按 README 写法传入。
from promptify import NER ner = NER(model="gpt-4o-mini", domain="medical") result = ner("The patient is a 93-year-old female with a medical history of chronic right hip pain, osteoporosis, hypertension, depression, and chronic atrial fibrillation admitted for evaluation and management of severe nausea and vomiting and urinary tract infection") print(result)
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
model | 是 | 指定底层大语言模型名称,示例中为 gpt-4o-mini | gpt-4o-mini |
domain | 否 | 指定任务领域,用于提示词上下文,如医疗领域 | medical |
如何确认成功
运行 NER 示例后打印出 NERResult(entities=[Entity(...)]) 结构的对象,即表示安装与调用成功。
常见问题
Q:需要什么版本的 Python?
A:README 明确要求 Python 3.9+,低于该版本需先升级 Python。
Q:如何安装评估指标支持?
A:执行 pip install promptify[eval] 即可安装评估相关的可选依赖。
Q:想用最新代码而不是 PyPI 版本怎么办?
A:执行 pip install git+https://github.com/promptslab/Promptify.git 直接从 GitHub 安装。
Q:如何指定使用的模型?
A:在实例化任务类时传入,如 NER(model="gpt-4o-mini", domain="medical")。
注意事项
- README 节选未给出 API Key 的设置方法,实际调用大模型前需按后端要求自行配置密钥。
- README 节选只演示了 NER 用法,其他任务类请查阅完整文档。
- 项目基于 LiteLLM 作为通用 LLM 后端,可切换的模型范围以后端支持为准。
- 本教程不含 Docker、云服务等部署方式,Promptify 属于 Python 库/依赖。
核心亮点
- 内置提示词版本管理,支持追踪和回滚,方便迭代
- 自动将模型输出解析为 JSON,减少手工处理
- API 简洁,支持 GPT-3/4 等多种模型,上手快
不足之处
- 文档/社区待观察
- 结构化输出依赖提示词设计,复杂场景下可能不稳定
适用场景
- 需要从 LLM 获取固定格式数据的后端服务
- 快速原型开发,验证提示词效果
- 团队协作管理提示词版本
替代项目
LangChain、Guidance、Outlines
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