ell：开源提示词工具，将提示视为程序

随着大型语言模型和多模态模型的广泛应用，提示工程已成为发挥模型潜力的关键环节。然而，传统的提示词管理方式往往零散且难以迭代，缺乏系统化的工具支持。在此背景下，由 OpenAI 研究科学家 William 开源的工具 ell 应运而生，旨在为提示工程提供更专业、可控的管理方案。

核心内容

ell 是一款轻量级、功能齐全的开源提示词工具。其核心设计理念基于两个重要观点：

提示是程序：ell 认为提示词不应是简单的静态文本，而应像程序代码一样，具备可控性、可管理性和可组合性。
提示是模型参数：工具提供了丰富的功能来优化提示，包括自动版本控制、序列化支持以及自动生成提交信息，将提示词的迭代过程规范化。

该工具内置了名为 Ell Studio 的组件，专门用于提示的版本控制、运行监控和效果可视化，使得调试和优化过程更加直观。

此外，ell 的一个重要特性是支持多模态数据处理。它能够处理文本、图像、音频和视频等多种数据类型，旨在让涉及多模态模型的提示工程变得像处理纯文本一样简单直接。

价值与影响

ell 的出现，将提示工程从一种经验性的实践，向更工程化、系统化的方向推进。通过引入版本控制、监控和可视化工具，它有助于团队协作、知识沉淀和效果追溯。其对多模态的原生支持，也顺应了当前 AI 模型多模态融合的发展趋势，为开发者在更复杂的应用场景下进行提示优化提供了便利。作为一个开源项目，ell 为 AI 工程化实践贡献了新的工具思路。