1.6K+ Star！GenAIScript：一个可自动化的GenAI脚本环境

GenAIScript 简介

GenAIScript[1] 是一个 JavaScript-ish 环境，提供了便捷的工具用于文件摄入、提示开发和结构化数据提取。它允许用户以编程方式组装大型语言模型（LLM）的提示，并通过单一脚本协调 LLM、工具和数据。

项目特点

主要特点

1. 编程式提示构建：使用 JavaScript 工具箱与提示进行交互，抽象化使得工作更简单高效。

2. Visual Studio Code 集成：与 Visual Studio Code 无缝集成，提供便捷的开发体验。

3. 快速开发循环：在 Visual Studio Code 或命令行中编辑、调试、运行和测试脚本。

4. 脚本重用与分享：脚本作为文件存在，可以进行版本控制、共享和分叉。

5. 数据模式：定义、验证和修复数据使用的模式。

6. 文本和表格数据操作：操作 PDF、DOCX、CSV、XLSX 等格式的文件。

7. 文件生成：从 LLM 输出中提取文件和差异，并在重构 UI 中预览更改。

8. 文件搜索：使用正则表达式或模糊搜索文件。

9. LLM 工具：将 JavaScript 函数注册为工具。

10. LLM 代理：将 JavaScript 函数注册为工具，并将工具和提示组合成代理。

11. 内置 RAG：使用向量搜索。

12. GitHub 模型和 GitHub Copilot：通过 GitHub Models 或 GitHub Copilot 运行模型。

13. 本地模型：使用开源模型运行脚本。

14. 代码解释器：在沙盒执行环境中运行代码。

15. 容器：在 Docker 容器中运行代码。

16. LLM 组合：运行 LLM 构建提示。

17. Prompty 支持：运行 Prompty 文件。

18. CLI 自动化：使用 CLI 自动化，集成 CI/CD 管道。

19. 安全性：提供内置的负责任 AI 系统提示和 Azure 内容安全支持。

20. 拉取请求审查：通过评论、审查或描述更新集成到拉取请求检查中。

21. 测试和评估：使用测试和评估构建可靠的提示。

使用场景

GenAIScript 适用于需要与 LLM 交互以自动化任务、数据分析、文件处理和代码执行的场景。它特别适合开发者和数据科学家使用 LLM 来增强他们的工作流程。

项目使用

1. 安装：通过 Visual Studio Code 扩展或命令行安装。

   

2. 编写脚本：使用 JavaScript 或 TypeScript 编写 LLM 脚本。

   

3. 调试和测试：在 Visual Studio Code 中调试和测试脚本。

4. 运行脚本：在 Visual Studio Code 或命令行中运行脚本。

   

项目资源

• 在线文档[2]

• 快速入门指南[3]

• 脚本参考[4]

注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。

欢迎关注&点赞&在看，感谢你的阅读~

资源列表

[1]

Github地址: https://github.com/microsoft/genaiscript

[2]

在线文档: https://microsoft.github.io/genaiscript/

[3]

快速入门指南: https://microsoft.github.io/genaiscript/getting-started/installation

[4]

脚本参考: https://microsoft.github.io/genaiscript/reference/scripts