Избягайте от ада с тези 8 задължителни инструмента с отворен код

Помните ли, когато бързото инженерство означаваше умни ChatGPT хакове и водени от интуицията предположения? Тези дни отдавна са отминали. Тъй като големите езикови модели (LLM) се вграждат в корпоративните работни потоци, инструментите, които използваме за изграждане с тях, също трябва да растат.

Днес бързото инженерство се измества от креативност и проба-грешка към нещо, което прилича на разработка на софтуер. Става въпрос за изграждане на системи, които могат да се тестват, наблюдават и подобряват. Независимо дали проектирате агенти за производство или експериментирате с многоетапни конвейери, имате нужда от инструменти, които ви позволяват да оптимизирате подканите систематично.

Тази статия изследва осем проекта, които предефинират бързото инженерство. От визуални работни потоци до автоматично настроени подкани, тези инструменти ви помагат да мащабирате вашите LLM проекти, без да губите контрол или яснота.

1. AdalFlow – Създаване и автоматично оптимизиране на LLM приложения

AdalFlow е вдъхновена от PyTorch рамка, която позволява на разработчиците да изграждат и оптимизират LLM работни процеси декларативно. Неговата основна сила е комбинирането на експресивни API на Python с автоматична оптимизация за латентност, производителност и цена.

Ключови понятия:

• FlowModule: Точно като PyTorch nn.Module , можете да дефинирате свои собствени градивни блокове за многократна употреба за работни потоци на LLM, включително логика за маршрутизиране, RAG компоненти или агенти.
• AutoDiff + Компилация на статична графика: Зад кулисите AdalFlow компилира вашия FlowModule в ефективна DAG, минимизирайки ненужните LLM извиквания.
• Отделено изпълнение: Вие дефинирате логиката веднъж и след това можете да я изпълните локално, отдалечено или в режим на поточно предаване, като използвате pluggable изпълнители.

Примерен случай на използване: Можете да конструирате AgentFlowModule , който съчетава извличане (чрез RAG), форматиране на структурирана подкана и валидиране на изход в стил на извикване на функция – всичко това в един унифициран конвейер.

AdalFlow е проектиран за LLM приложения от производствен клас със строги бюджети за латентност и ясни изисквания за надеждност.

2. Ape – Вашият първи AI Prompt Engineer

Ape, създаден от Weavel, е бърз инженерен втори пилот, който ви помага да тествате, отстранявате грешки и подобрявате вашите LLM приложения. Той е предназначен да елиминира необходимостта от интуитивна бърза настройка, като дава на разработчиците структурирана, инспектируема обратна връзка за това как се държат техните агенти.

Какво прави:

• Заснемане и повторно възпроизвеждане на следи: Ape записва всяка подкана, извикване на инструмент, отговор и повторен опит в сесия. Можете да повторите конкретни стъпки или да стартирате повторно вериги с модифицирани подкани, за да видите как се променя поведението.
• Сравнение на бърза итерация: Поддържа паралелни сравнения между различни версии на бързи, което ви позволява да сравните производителността, точността или намаляването на халюцинациите.

Защо е мощен: Ape действа като вашия първи бърз инженер, който наемате – автоматизирайки цикъла проба-грешка с възможност за проследяване и прозрение. Вместо да питате „какво се обърка?“ можете да видите как точно се е държал агентът и какво е довело до него.

3. AutoRAG – Автоматично оценявайте и оптимизирайте RAG тръбопроводите

AutoRAG е рамка с отворен код, която ви помага да изграждате, оценявате и оптимизирате конвейери за генериране с допълнено извличане (RAG), като използвате вашите собствени данни. Той е идеален за разработчици и изследователи, които искат да тестват различни настройки на RAG – като стратегии за разделяне, извличане и класиране – без да възстановяват целия конвейер ръчно.

Основни функции:

• Модули Plug-and-Play: Включва модулни реализации на общи RAG компоненти: модели за вграждане (напр. OpenAI, Cohere), chunkers, ретривъри (напр. FAISS), ранкери и генератори на отговори.
• RAG Бенчмаркинг: Дефинирайте набор за оценка (контекст + заявка + очакван отговор) и AutoRAG автоматично ще сравни различни конвейери, използвайки показатели като EM (Точно съвпадение), F1, ROUGE и BLEU.
• Pipeline Search: Автоматично оценява комбинации от модули и хиперпараметри, за да намери най-добре представящата се конфигурация на вашите данни.
• Табло за управление: Осигурява изчистен уеб-базиран потребителски интерфейс за визуализиране на производителността на конвейера, резултатите и показателите за сравнение.

Защо има значение: Проектирането на RAG тръбопровод включва много движещи се части: как разделяте документи, кой модел за вграждане използвате, какъв ретривър да приложите и т.н. AutoRAG автоматизира този процес на експериментиране, спестявайки часове опити и грешки и ви помага бързо да намерите оптимални настройки.

4. DSPy – Рамката за програмиране, а не подсказване на езикови модели

DSPy е мощна рамка от Stanford NLP, която носи структура и оптимизация за бързо инженерство, като третира LLM компонентите като програмируеми модули.

Основна абстракция:

• Сигнатури: Вие дефинирате Signature (входно/изходна схема) за всеки модул – например, обобщаващият модул приема абзац и връща кратко изречение.
• Модули: Вместо да пишете подкани ръчно, вие съставяте приложението си от градивни елементи като:
  • Predict – просто генериране
  • Select – задачи за класиране или класификация
  • ChainOfThought – многоетапно разсъждение
  • RAG – модули с разширение за извличане
• Оптимизатори: DSPy идва с вградени оптимизатори като COPRO , които провеждат експерименти, за да намерят най-добрата бърза структура, форматиране и LLM конфигурация, използвайки техники за няколко изстрела или базирани на извличане.

Ключови характеристики:

• Възпроизводими тръбопроводи: Можете да дефинирате LLM работни потоци като многократно използвани Python класове със структурирани входове/изходи.
• Автоматична настройка: Изпълнете оценки на етикетирани набори от данни и оставете DSPy да оптимизира автоматично формулирането на подкани или избора на пример.
• Интегриране на MLFlow: Проследявайте експерименти, подканващи варианти и показатели за ефективност във времето.

Защо има значение: DSPy въвежда инженерни работни процеси в стил ML в разработването на LLM. Това не е просто обвивка – това е екосистема за изграждане, тестване и оптимизиране на модулни LLM приложения.

5. Zenbase – Програмиране, а не подсказване, за AI в производството

Zenbase Core е библиотеката за програмиране, а не за подсказване, AI в производството. Това е разклонение на проекта DSPy на Stanford NLP и се ръководи от няколко от неговите ключови сътрудници. Докато DSPy е отличен за изследване и експериментиране, Zenbase се фокусира върху превръщането на тези идеи в инструменти, подходящи за производствени среди. Той носи силата на структурираната памет, извличането и LLM оркестрацията в работния процес на софтуерното инженерство.

Ключови точки:

• DSPy срещу Zenbase: DSPy е създаден за R&D, където разработчиците тестват и оценяват идеи. Zenbase адаптира тези идеи за производство, като набляга на надеждността, поддръжката и готовността за внедряване.

• Автоматично оптимизиране на подкани: Zenbase позволява автоматично оптимизиране на подкани и логика за извличане в приложения от реалния свят, като се интегрира безпроблемно в съществуващи конвейери.

• Инженерен фокус: Проектиран за софтуерни екипи, които се нуждаят от композируеми, дебъгващи LLM програми, които се развиват отвъд прототипа.

  
  

Zenbase е идеален за разработчици, които искат да третират бързото инженерство като истинско инженерство - модулно, тестваемо и създадено за мащаб.

6. AutoPrompt – настройка на подкана с помощта на калибриране на подкана, базирано на намерение

AutoPrompt е лека рамка за автоматично подобряване на бързата производителност въз основа на реални данни и обратна връзка от модела. Вместо да разчита на ръчни итерации или човешка интуиция, AutoPrompt използва цикъл за оптимизация, за да прецизира подканите за вашата конкретна задача и набор от данни.

Защо има значение: Бързата настройка обикновено включва тестване на десетки вариации на фрази на ръка. AutoPrompt автоматизира това, открива слепи зони и непрекъснато подобрява подканата – превръщайки писането на подкана в измерим и мащабируем процес.

7. EvoPrompt – Еволюционни алгоритми за бързо търсене

EvoPrompt е подкрепен от Microsoft изследователски проект, който прилага еволюционни алгоритми за оптимизиране на подканите. Той преформулира бързото изработване като проблем за търсене, базиран на населението: генерирайте много подкани, оценете тяхната годност и развийте най-ефективните чрез мутация и кръстосване.

Как работи:

• Първоначално попълване: Започнете с набор от подкани за кандидати за конкретна задача.
• Оценка: Всяка подкана се оценява с помощта на определен показател (напр. точност, BLEU, човешка оценка).
• Генетична еволюция:
  • Мутацията въвежда малки, произволни промени за подобряване на производителността.
  • Crossover съчетава високоефективни подкани в нови варианти.
  • Изборът запазва най-ефективните подкани за следващото поколение.
• Итерация: Процесът се повтаря през множество поколения, докато производителността се сближи.

Поддържани алгоритми:

• Генетичен алгоритъм (GA)
• Диференциална еволюция (DE)
• Дърво-базирани кръстосани операции, използващи LLM

Защо има значение: Написването на перфектната подкана е трудно – още по-трудно, когато го правите в мащаб. EvoPrompt превръща бързия дизайн в проблем за изчислителна оптимизация, като ви дава измерими печалби без човешко микроуправление.

8. Promptimizer – Бърза оценка и оптимизация, управлявана от обратна връзка

Promptimizer е експериментална библиотека на Python за оптимизиране на подкани с помощта на вериги за обратна връзка от LLM или човешки оценители. За разлика от рамките, които се фокусират единствено върху генерирането или оценката, Promptimizer създава структуриран тръбопровод за систематично подобряване на бързото качество във времето.

Защо има значение: Promptimizer предоставя на бързото инженерство същия вид обратна връзка, която бихте очаквали при UX тестване или ML обучение: тествайте, измервайте, подобрявайте. Той е особено мощен за копирайтинг, генериране на съдържание и всяка задача, при която субективното качество има значение.

Защо тези инструменти са важни

Тези инструменти превръщат бързото инженерство от изкуство в дисциплинирана инженерна практика:

• Контрол на разходите: Оптимизираните подкани използват по-малко токени, което директно намалява разходите за API.
• Скорост: Инструменти като AdalFlow и AutoRAG намаляват времето за разработка от дни до минути.
• Точност: Рамки като EvoPrompt подобряват сравнителните резултати с до 15%.
• Управление: Системи като Ape и DSPy поддържат възможност за проверка и повторяемост.

Бързото инженерство вече не е просто умение – то се е превърнало в цялостен стек.

Последни мисли

Бъдещето на LLM приложенията не принадлежи на умни хакове, а на мащабируема инфраструктура. Независимо дали се справяте със сложността на работния процес с AdalFlow, дебъгвате агенти с Ape или оптимизирате инструкции с AutoPrompt и EvoPrompt, тези инструменти ви издигат от базирани на интуиция методи до надеждни инженерни практики.

Възвръщаемостта на инвестицията е осезаема: от оптимизация под $1 до значително увеличаване на реализациите, ефективното подсказване доказва своята стойност.

Гледайки напред, ние очакваме по-тясна интеграция с фина настройка, мултимодален дизайн на бързи съобщения и бързи скенери за сигурност. Посланието е ясно:

Ерата на занаятчийското подсказване е зад нас. Добре дошли в бързото инженерство от промишлен клас. Създайте по-добри подкани. Изградете по-добри системи.