LLM-AutoDiff开源 – 自动化LLM提示优化的框架

LLM-AutoDiff是一个基于自动微分技术的框架，专为优化大型语言模型（LLMs）的提示工程而设计。它通过将文本输入（如提示、示例等）视为可训练参数，并利用固定的’反向引擎’LLM生成反馈来迭代优化提示，显著提升了复杂LLM工作流（如多跳检索、代理系统等）的效率和性能。该框架由AdalFlow库实现，支持PyTorch风格的LLM工作流构建，具有模型无关性、社区驱动等特点。

LLM-AutoDiff的特点:

1. 处理多组件和循环LLM架构
2. 将文本输入作为可训练参数
3. 基于固定LLM的反馈机制生成文本梯度
4. 支持功能节点（如检索）的直通梯度
5. 通过时间索引管理循环结构的梯度
6. 子提示隔离防止’中间丢失’效应
7. 选择性梯度计算提高资源效率
8. 梯度驱动提示优化器（GDPO）支持多节点系统

LLM-AutoDiff的功能:

1. 优化多跳检索增强生成（RAG）工作流
2. 自动化聊天机器人提示设计
3. 代理系统中的动态指令优化
4. 复杂问答系统的提示迭代改进
5. 学术研究中的LLM工作流自动化
6. 企业级LLM应用性能调优

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