#32 · 主分类： 自然语言处理与文本处理
Promptify
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提示工程 | 提示版本控制 | 使用GPT或其他基于提示的模型获取结构化输出。加入我们的Discord以获取提示工程、LLM和其他最新研究。
项目最后更新：03/27/26
GitHub Stars
4.6K
Forks数量
364
贡献者数量
16
许可证
Apache-2.0
收录理由
Promptify 的核心思路是：当你想让模型从文本中抽取信息时，不必每次重复搭建提示词框架。命名实体识别、分类、问答和摘要各自对应一次简短的 Python 调用，返回结果是带类型的 Pydantic 对象，而非原始字符串，可以直接接进现有代码。后端通过 LiteLLM 统一路由，同一个任务对象只需改动模型字符串，就能在 OpenAI、Anthropic 或本地 Ollama 之间切换，原型迭代很快，也不会被单一厂商绑死。附带的评估工具（精确率、召回率、F1、精确匹配、ROUGE）以及批处理和异步处理能力，让同一套代码能从笔记本实验平滑长成正式管道。如果你做的是结构化文本抽取，想把精力花在数据而非提示词构造上，这个项目值得一试。
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