GenAIScript 简介
GenAIScript[1] 是一个JavaScript环境，用于简化文件摄取、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，并集成LLM、工具和数据。该工具支持Visual Studio Code集成，提供快速开发循环，并允许脚本的重用和共享。
GenAIScript还支持数据模式定义、文件生成、文件搜索、LLM工具注册和LLM代理创建。它还提供了对GitHub模型和本地模型的支持，以及代码解释器和容器运行功能。
项目特点
主要特点
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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。 -
Visual Studio Code 集成：与 Visual Studio Code 无缝集成，提供便捷的开发体验。 -
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。 -
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。 -
数据模式：定义、验证和修复数据使用的模式。 -
文本和表格数据操作：操作 PDF、DOCX、CSV、XLSX 等格式的文件。 -
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。 -
文件搜索：使用正则表达式或模糊搜索文件。 -
LLM 工具：将 JavaScript 函数注册为工具。 -
LLM 代理：将 JavaScript 函数注册为工具，并将工具和提示组合成代理。 -
内置 RAG：使用向量搜索。 -
GitHub 模型和 GitHub Copilot：通过 GitHub Models 或 GitHub Copilot 运行模型。 -
本地模型：使用开源模型运行脚本。 -
代码解释器：在沙盒执行环境中运行代码。 -
容器：在 Docker 容器中运行代码。 -
LLM 组合：运行 LLM 构建提示。 -
Prompty 支持：运行 Prompty 文件。 -
CLI 自动化：使用 CLI 自动化，集成 CI/CD 管道。 -
安全性：提供内置的负责任 AI 系统提示和 Azure 内容安全支持。 -
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。 -
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工程师使用 LLM 来增强他们的工作流程。
项目使用
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安装：通过 Visual Studio Code 扩展或命令行安装。 
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编写脚本：使用 JavaScript 或 TypeScript 编写 LLM 脚本。 
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调试和测试：在 Visual Studio Code 中调试和测试脚本。 -
运行脚本：在 Visual Studio Code 或命令行中运行脚本。 
项目资源
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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。
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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
原文始发于微信公众号（AIGC创想者）：1.6K+ Star！GenAIScript：一个可自动化的GenAI脚本环境
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