Python-модуль для orchestration промптов: PromptOrchestrator
Большинство LLM-приложений со временем сталкиваются с одной и той же проблемой:
промпты начинают превращаться в хаос.
Сначала всё выглядит просто:
- system prompt;
- history;
- user input.
Но затем появляются:
- summary;
- RAG;
- memory;
- safety checks;
- token budgets;
- provider switching.
И prompt pipeline начинает становиться сложнее самой модели.
Для решения этой задачи был создан prompt_orchestrator.
Что это такое
Это Python-модуль для structured prompt orchestration.
Он позволяет строить:
- модульные prompt pipeline;
- context-aware orchestration;
- token-aware prompt generation.
Как устроен orchestrator
Промпт разбивается на:
- static sections;
- semi-stable sections;
- dynamic context.
Это улучшает:
- cacheability;
- контроль токенов;
- читаемость;
- debugging.
Поддержка разных summary providers
Поддерживаются:
- OpenAI;
- Ollama;
- local deterministic summary;
- custom providers.
То есть orchestration layer не привязан к конкретному vendor.
Интеграция с RAG
Проект умеет работать с retrieval pipelines через abstraction layer.
Есть готовая интеграция с rag_orchestrator.
Оба проекта используют совместимый DocChunk формат, поэтому интеграция получается практически бесшовной.
Safety checks
Встроены lightweight-механизмы:
- prompt injection detection;
- contradiction heuristics.
Без необходимости подключать отдельную moderation infrastructure.
Контроль token budget
В проект встроены:
- tiktoken-based counting;
- automatic trimming;
- prompt fitting.
Это особенно полезно для длинных conversation pipelines.
Для чего подходит
Модуль можно встроить в:
- AI backend systems;
- enterprise copilots;
- local LLM pipelines;
- retrieval systems;
- existing chatbot architectures.
Тесты и simulations
В репозитории уже есть:
- conversation simulations;
- console pipeline tests;
- safety scenarios;
- replay scripts.
Это делает проект удобным для production-oriented разработки.
Почему это интересно
Сегодня многие AI-frameworks пытаются решать всё сразу:
- agents;
- autonomous reasoning;
- orchestration;
- memory;
- retrieval.
Но prompt orchestration сама по себе остаётся отдельной и очень сложной инфраструктурной задачей.
Именно на этой задаче и сфокусирован PromptOrchestrator.