Escape Prompt Hell ამ 8 Must-Have Open-Source ინსტრუმენტები

სინახეთ, როდესაც სწრაფი ინჟინერიზაცია ნიშნავს Smart ChatGPT hacks და intuition-driven guesswork? ამ დღეები დასაწყისში. როგორც დიდი ენის მოდელები (LLMs) შეიცავს საწარმოო სამუშაო თხევადი, ინსტრუმენტები, რომ ჩვენ გამოიყენებთ, რომ შექმნათ მათთან ერთად უნდა გაიზარდოს.

დღეს, prompt ინჟინერი გადარჩენა შექმნის და Trial-and-Error რაღაც, როგორც პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარება. ეს არის შექმნა სისტემები, რომელიც არის ტესტირება, შეამოწმება, და გაუმჯობესება. თუ თქვენ დიზაინერი მექანიკაციები წარმოების ან ექსპერიმენტი მრავალ ეტაპზე pipelines, თქვენ უნდა ინსტრუმენტები, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გაუმჯობესოს prompts სისტემურად.

ამ სტატიაში შეამოწმოთ 8 პროექტები, რომლებიც რედაქტირება prompt ინჟინრირება. ვიზუალური სამუშაო წვრთნებიდან ავტომატიზაციის prompts, ეს ინსტრუმენტები დაგეხმარებათ გააუმჯობესოთ თქვენი LLM პროექტები გარეშე დაკარგვა კონტროლის ან სიზუსტით.

1. AdalFlow - შექმნა და ავტომატური ოპტიმიზაცია LLM პროგრამები

AdalFlow არის PyTorch- ის ინტეგრირებული Framework, რომელიც საშუალებას გაძლევთ განვითარებლები შექმნათ და გაუმჯობესოს LLM სამუშაო თარგები დეტალურად. მისი ძირითადი ძალა არის შეერთებული Expressive Python API- ს ავტომატური ოპტიმიზაცია თარგის, ეფექტურობის და ღირებულება.

მომსახურება:

• FlowModule: ისევე, როგორც PyTorch nn.Module, თქვენ შეგიძლიათ განკუთვნილია თქვენი საკუთარი ნაცვლად გამოიყენება ბლოკები LLM workflows, მათ შორის მარშრუტირება ლოგიკა, RAG კომპონენტები, ან აგენტები.
• AutoDiff + სტატისტიკური გრაფიკული კომბინაცია: სინათლის შემდეგ, AdalFlow შეკუთვნილია თქვენი FlowModule ეფექტური DAG, მინიმუმტვირთვა არჩევის LLM.
• Decoupled Execution: თქვენ განკუთვნილია ლოგიკური ერთხელ და
• FlowModule: ისევე, როგორც PyTorch nn.Module, თქვენ შეგიძლიათ დააყენოთ თქვენი საკუთარი მრავალჯერადი სტრუქტურული ბლოკები LLM workflows, მათ შორის routing ლოგიკა, RAG კომპონენტები, ან აგენტები.
მომდულები:მომდულები
• AutoDiff + სტატისტიკური გრაფიკული კომბინაცია: ფანჯარზე, AdalFlow კომბინირებს თქვენი FlowModule ეფექტური DAG, მინიმუმზაცია უარყოფითი LLM calls.
AutoDiff + სტატისტიკური გრაფიკული კომბინაცია:მომარაგება
• Decoupled Execution: თქვენ განმარტებთ ლოგიკას ერთხელ და შემდეგ შეგიძლიათ გააკეთოთ იგი ადგილობრივ, remote- ში, ან სატვირთო რეჟიმში, გამოყენებით plugable executors.
დასაწყისში გამოქვეყნდა:




მაგალითად გამოყენების შემთხვევაში: თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ AgentFlowModule, რომელიც შეიცავს მოპოვებას (RAG- ის მეშვეობით), სტრუქტურული შეტყობინება და ფუნქციონალური call-style მოწყობილობა - ყველა ერთი ერთობლივი მილები.

მაგალითად გამოყენების შემთხვევაში:კონტაქტი




AdalFlow განკუთვნილია წარმოების ხარისხის LLM აპლიკაციებისთვის, რომელშიც მკაცრი თარიღი budgets და ნათელი საიმედოობის მოთხოვნები.




2. Ape - თქვენი პირველი AI Prompt ინჟინერი

პროექტი

Ape, შექმნილია Weavel, არის prompt ინჟინერი co-pilot, რომელიც დაგეხმარებათ ტესტირება, debug, და გააუმჯობესოს თქვენი LLM განაცხადები. იგი განკუთვნილია, რათა გააუმჯობესოს საჭიროება intestinal-based prompt tuning მიერ უზრუნველყოს განვითარებლები სტრუქტურული, შეამოწმებადი მიმოხილვა, თუ როგორ მათი ოპერაციები ქცევა.




რა არის ეს:

რა არის ეს:
• Capture and Replay Traces: Ape რეგისტრებს თითოეული შეტყობინებები, ინსტრუმენტები, პასუხი, და retry სეზონიში. თქვენ შეგიძლიათ აღჭურვილობა კონკრეტული ნაბიჯები ან აღჭურვილობა ხაზები მორგებული შეტყობინებები, რათა ნახოთ, თუ როგორ ქცევა ცვლილებები.
• Prompt Iteration შედარებით: იგი მხარს უჭერს მხარს უჭერს შედარებით სხვადასხვა შეტყობინებები ვერსია, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეზღუდოთ შესრულება, სიზუსტით, ან ჰოლუზიანების შემცირება.
• Capture and Replay Traces: Ape რეგისტრებს თითოეული შეტყობინება, ინსტრუმენტების მოთხოვნა, პასუხი და retry სეზონიში. თქვენ შეგიძლიათ აღჭურვილობა კონკრეტული ნაბიჯები ან აღჭურვილობა ხაზები მორგებული შეტყობინებები, რათა ნახოთ, თუ როგორ ქცევა ცვლილება.
Capture and Replay მახასიათებლები:
• Prompt Iteration შედარებით: იგი მხარს უჭერს მხარს უჭერს შედარებით სხვადასხვა prompt ვერსია, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეესაბამება შესრულება, სიზუსტე, ან hallucination შემცირება.
Prompt Iteration შედარებით:




Why It's Powerful: Ape მუშაობს, როგორც თქვენი პირველი სწრაფი ინჟინერი გაქირავება - ავტომატაცია ცდილობენ და შეცდომები loop ერთად რეაგირება და მიმოხილვა. ვიდრე კითხვა, "არ არაფერი გაკეთდა?" თქვენ იხილავთ, რა თქმა უნდა, როგორ ოპერტი გაკეთდა და რა გამოწვევა.

Why ეს არის ძლიერი:




3. AutoRAG - შეფასება და ოპტიმიზაცია RAG მილები ავტომატურად

AutoRAGAutoRAG არის Open-Source Framework, რომელიც დაგეხმარებათ შექმნათ, შეფასოთ და გაუმჯობესოთ Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines თქვენი საკუთარი მონაცემების გამოყენებით. ეს არის იდეალური განვითარებლები და კვლევითებს, რომლებიც გსურთ ტესტირება სხვადასხვა RAG setups - როგორიცაა chunking სტრატეგიები, retrievers და rankingers - არასამთავრობო ქმნის მთელი pipeline.







Core ფუნქციები:

Core თვისებები:
• Plug-and-Play მოდულები: მოიცავს მოდულური განახლებები საერთო RAG კომპონენტები: შეფუთვა მოდულები (გ.შ. OpenAI, Cohere), chunkers, retrievers (გ.შ. FAISS), რეიტინგები და რეაგირების გენერატორები.
• RAG Benchmarking: განკუთვნილია შეფასების კომპონენტები (კონტაქტო + კითხვები + მოთხოვნილია პასუხი), და AutoRAG ავტომატურად შედარებს სხვადასხვა მილები, როგორიცაა EM (Exact Match), F1, ROUGE და BLEU.
• მილები Search: ავ
• Plug-and-Play მოდულები: მოიცავს პოპულარული RAG კომპონენტების მოდულური განახლება: შეფუთვა მოდელები (გ.გ. OpenAI, Cohere), chunkers, retrievers (გ.გ. FAISS), rankingers და პასუხის გენერატორები.
Plug-and-Play მოდულები:
• RAG Benchmarking: განკუთვნილია შეფასების კომპლექტი (კონტაქტი + კითხვები + მოთხოვნილი პასუხი), და AutoRAG ავტომატურად შედარებით სხვადასხვა მილის გამოყენებით მეტრიკები, როგორიცაა EM (Exact Match), F1, ROUGE და BLEU.
RAG Benchmarking:
• Pipeline Search: ავტომატურად შეფასებს მოდულების და ჰიპერპარამატორების კომბინაცია, რათა იპოვოთ თქვენი მონაცემებში საუკეთესო შესრულების კონფიგურაცია.
Pipeline Search:
• Dashboard: უზრუნველყოფს სუფთა ინტერფეისი, რომელიც დაფუძნებულია ვებ-გვერდზე მილის შესრულების, outputs და შედარებით მეტრიკების ვიზიტაციისთვის.
ბეჭდვა:




Why It Matters: RAG მილის დიზაინი მოიცავს მრავალფეროვანი ნაწილები: როგორ დაჭეროთ დოკუმენტები, რა შეფუთვა მოდელი გამოიყენებთ, რა retriever გამოიყენოთ და ა.შ. AutoRAG ავტომატებს ეს ექსპერიმენტების პროცესს, გადარჩენა საათის გამოცდილება და შეცდომა და დაგეხმარებათ სწრაფად იპოვოთ უმაღლესი setups.

Why It Matters:




4. DSPy – სტრუქტურა პროგრამირების, არ მოითხოვოს ენის მოდელები

DSPy

DSPy არის ძლიერი Framework from Stanford NLP, რომელიც აძლევს სტრუქტურა და ოპტიმიზაცია სწრაფად ინჟინრირება მიერ მკურნალობა LLM კომპონენტები, როგორიცაა პროგრამირება მოდულები.




მომარაგება:

Core Abstraction:
• მომდულები: თქვენ განკუთვნილია Signature (input/output schema) თითოეული მოდულზე – მაგალითად, შეტყობინებელი იღებს შეტყობინება და მოგცემს შეკითხვა.
• მომდულები: მექანიკური შეტყობინების საწყისი, თქვენ თქვენი აპლიკაცია შეიცავს ბლოკებს, როგორიცაა:
  • Predict – მარტივი გენერაცია
  • Select – რეიტინგული ან კლასიკური სამუშაოები
  • ChainOfThought – მრავალი ნაბიჯი
  • Signatures: თქვენ განკუთვნილია Signature (input/output schema) თითოეული მოდულზე – მაგალითად, შეტყობინებელი იღებს პარამეტრები და გადაიხადავს შეტყობინება.
  დაწვრილებით:დაწერილი
  • მომდულები: მობილური შეტყობინების საწყისი შეტყობინების საწყისი შეტყობინება:
    • Predict - მარტივი წარმოება
    • Select - რეიტინგული ან კლასიკური სამუშაოები
    • ChainOfThought - მრავალფუნქციური რეიტინგული
    • RAG - მოდულები
  მოდულები:
  • Predict – მარტივი გენერაცია
  • Select – რეიტინგული ან კლასიკური სამუშაოები
  • ChainOfThought – მრავალფეროვანი რეიტინგები
  • RAG – მოდულები
  • Predict – მარტივი გენერაცია
  დაწვრილებით
  • Select – რეიტინგული ან კლასიკური სამუშაოები
  სირჩიეთ
  • ChainOfThought – მრავალფეროვანი მიზეზი
  ChainOfThought
  • RAG – მოდულები, რომლებიც იღებენ მოდულებს
  RAG
  • Optimizers: DSPy მოიცავს ინტეგრირებული ოპტიმიზატორები, როგორიცაა COPRO, რომლებიც აწარმოებს ექსპერიმენტებს, რათა იპოვონ საუკეთესო რეკომენდაციური სტრუქტურა, ფორმირება და LLM კონფიგურაცია, გამოყენებით few-shot ან retrieval-based ტექნოლოგია.
  ოპტიმიზატორები:COPRO

  
  

  მომცველი ფუნქციები:

  ძირითადი თვისებები:
  • Reproducible Pipelines: თქვენ შეგიძლიათ განკუთვნილია LLM workflows როგორც განკუთვნილია Python კლასები სტრუქტურული input/outputs.
  • Auto-Tuning: აწარმოებს შეფასებს labeled მონაცემთა კომპლექტი და გაძლევთ DSPy ავტომატურად გაუმჯობესოს prompt phrasing ან ნიმუში შერჩევა.
  • MLFlow ინტეგრირება: შეამოწმოთ ექსპერიმენტები, prompt ვარიანტი, და ეფექტურობის მეტრიკები დროს.
  • Reproducible Pipelines: თქვენ შეგიძლიათ განკუთვნილია LLM სამუშაო ხაზები როგორც რეპუტაციის Python კლასები სტრუქტურული input / outputs.
  პროგერითი მილები:
  • Auto-Tuning: აწარმოებს შეფასებს labeled მონაცემთა კომპლექტი და საშუალებას გაძლევთ DSPy ავტომატურად გაუმჯობესოს prompt phrase ან ნიმუში შერჩევა.
  ავტომატიზაცია:
  • MLFlow ინტეგრირება: შეამოწმოთ ექსპერიმენტებს, მოთხოვნის ვარიანტიებს და ეფექტურობის მეტრიკებს დროს.
  MLFlow ინტეგრირება:

  
  

  Why It Matters: DSPy აძლევს ML-style ინჟინერი სამუშაო თხევადი LLM განვითარების. ეს არ არის მხოლოდ შეფუთვა - ეს არის ეკოსიზმი შექმნა, ტესტირება და გაუმჯობესება მოდული LLM განაცხადების.

  Why It Matters:

  
  

  5. Zenbase - პროგრამირება, არ დაეხმარება, AI წარმოება

  მომცველი

  Zenbase Core არის ბიბლიოთეკა პროგრამირების, არა მოთხოვნის, AI- ის წარმოებისთვის. ეს არის Stanford NLP- ის DSPy პროექტიის spin-out და მისი ძირითადი მხარდაჭერები. მიუხედავად იმისა, რომ DSPy არის შესანიშნავი კვლევის და ექსპერიმენტებისთვის, Zenbase განკუთვნილია ამ იდეებს წარმოების გარემოში განკუთვნილია ინსტრუმენტებს. ეს აძლევს სტრუქტურული მახასიათებლების, მოპოვების და LLM- ის არქიტექტურობის ძალა პროგრამული ინჟინერიის სამუშაო გზა.

  
  

  მომარაუდები:

  Key Points:

  • DSPy vs Zenbase: DSPy განკუთვნილია R&D, სადაც განვითარებლები ტესტირება და შეფასება იდეები. Zenbase განკუთვნილია ამ იდეები წარმოებისთვის, დააჭირეთ საიმედოობა, შენარჩუნება და განაყენების მზადობა.

  • ავტომატური Prompt ოპტიმიზაცია: Zenbase საშუალებას გაძლევთ ავტომატური ოპტიმიზაცია შეტყობინებები და მოპოვების ლოგიკა რეალურ მსოფლიოში განაცხადების, ინტეგრირება უჭერს existing pipelines.

  • Engineering

  • DSPy vs Zenbase: DSPy შექმნილია R&D, სადაც განვითარებლები ტესტირება და შეფასება იდეები. Zenbase განკუთვნილია ამ იდეები წარმოების, დააჭირეთ საიმედოობის, შენარჩუნება, და განლაგების მზადება.

  DSPy vs Zenbase: DSPy განკუთვნილია R&D, სადაც განვითარებლები ტესტირება და შეფასება იდეები. Zenbase განკუთვნილია ამ იდეები წარმოების, დააჭირეთ საიმედოობის, შენარჩუნება, და განთავსების მზადება.

  DSPy vs Zenbase:

  • ავტომატური კონტაქტი ოპტიმიზაცია: Zenbase საშუალებას იძლევა ავტომატური კონტაქტი ოპტიმიზაცია და მოპოვების ლოგიკას რეალურ მსოფლიოში განაცხადებში, რომელიც შეესაბამება არსებობს pipelines.

  Auto Prompt Optimization: Zenbase საშუალებას გაძლევთ ავტომატურად გაუმჯობესოს შეტყობინებები და მოპოვების ლოგიკას რეალურ მსოფლიოში განაცხადებში, რომელიც შეესაბამება ხელმისაწვდომი მილები.
  ავტომატური Prompt ოპტიმიზაცია:

  • Engineering Focus: განკუთვნილია პროგრამული უზრუნველყოფის გუნდები, რომლებიც სჭირდება composable, debuggable LLM პროგრამები, რომ განვითარდეს მეტი prototype.

    
    

  Engineering Focus: განკუთვნილია პროგრამული უზრუნველყოფის გუნდები, რომლებიც სჭირდება composable, debuggable LLM პროგრამები, რომლებიც განვითარება უშლის Prototype.

  ინჟინრო ფოკუსირება:

  
  

  Zenbase იდეალურია განვითარებლებისთვის, რომლებიც გსურთ სწრაფი ინჟინერიზაცია რეალური ინჟინერიზაცია - მოდულარული, ტესტირება და შექმნილია ზომისთვის.

  
  

  6. AutoPrompt - მიმოხილვა მიმოხილვა გამოყენებით Intent-based მიმოხილვა მიმოხილვა

  AutoPromptAutoPrompt არის მარტივი Framework ავტომატურად გაუმჯობესოს prompt შესრულება დაფუძნებული რეალური მონაცემები და მოდელი მიმოხილვა. ვიდრე დამოკიდებულება მექანიკური განახლება ან ადამიანის ინტუსის, AutoPrompt გამოიყენებს ოპტიმიზაციის loop გაუმჯობესოს prompts თქვენი კონკრეტული სამუშაო და მონაცემთა კომპლექტი.

  
  

  
  

  Why It Matters: Prompt tuning ჩვეულებრივ მოიცავს ტესტირება დონეები ფრაზიკური მოვლენები ხელმისაწვდომი. AutoPrompt ავტომატებს ეს, იპოვებს blind spots, და მუდმივად გაუმჯობესებს prompt - გადარჩენა prompt წერილი შეზღუდული და გაფართოებული პროცესში.

  Why It Matters:

  
  

  7. EvoPrompt - ეფექტური ანტრაბგერითი ანტრაბგერითი დატვირთვა

  დაწვრილებით

  EvoPrompt არის Microsoft- ის მხარდაჭერა კვლევითი პროექტი, რომელიც გამოიყენებს ეფექტური ალგორტატები შეუზღუდავი შეტყობინებები. იგი გადაიხადოს შეტყობინებები შეტყობინებები, როგორც პოპულარული ძირითადი კვლევის პრობლემა: შექმნათ მრავალი შეტყობინებები, შეამოწმეთ მათი შეტყობინებები, და განვითარება საუკეთესო შეტყობინებები მეშვეობით მულატაცია და crossover.

  
  

  როგორ მუშაობს:

  როგორ მუშაობს:
  • დაწყების პოპულარული: დაწყება კონკრეტული საქმიანობისათვის.
  • მიმოხილვა: თითოეული მიმოხილვა განკუთვნილია განკუთვნილია ზომის გამოყენებით (გალითად, სიზუსტით, BLEU, ადამიანის eval).
  • გენეტიკური განვითარება:
    • Mutation შეიცავს მცირე და ნედლეულის ცვლილებები ეფექტურობის გაუმჯობესებლად.
    • Crossover შეიცავს მაღალი ეფექტურობის მიმოხილვა ახალი მოდელები.
    • Selectionსაწყისში პოპულარული: იწყება კონკრეტული საქმიანობისათვის.
    საწყისში პოპულარული:
    • შეფასება: თითოეული შეტყობინება ეფექტურად იყენებს შეზღუდული მეტრიკას (გალითად, სიზუსტით, BLEU, ადამიანის eval).
    შეფასება:
    • Genetic Evolution:
      • Mutation იძლევა მცირე, უარყოფითი ცვლილებები შესრულების გაუმჯობესებლად.
      • Crossover შეუერთებს მაღალი ხარისხის უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითი უარყოფითგენეტიკური განვითარება:
        • Mutation იძლევა მცირე, ნედლეულის ცვლილებები შესრულების გაუმჯობესებლად.
        • Crossover შეიცავს მაღალი ეფექტურობის შეტყობინებები ახალი ვარიანტები.
        • Selection იძლევა უმაღლესი ეფექტურობის შეტყობინებები მომავალი გენერაციისთვის.
      • Mutation იძლევა მცირე, უარყოფითი ცვლილებები შესრულების გაუმჯობესებლად.
      მუშავება
      • Crossover აერთიანებს მაღალი ეფექტურობის შეტყობინებები ახალი ვარიანტები.
      Crossover დასაწყისში
      • Selection შეინარჩუნებს უმაღლესი ეფექტურობის შეტყობინებები მომდევნო გენერაციისთვის.
      სირჩიეთ
      • Iteration: პროცესი გაგრძელდება მრავალჯერადი გენერაციის განმავლობაში, სანამ შესრულება შეესაბამება.
      დაწვრილებით:

      
      

      მომხმარებლო ალგორტიზები:

      მომხმარებლო ალგორტიზები:
      • გეტიკური ალგორტიზმი (GA)
      • გეტიკური ალგორტიზმი (GA)
      დისფენციური ეფექტურობა (DE)
    • გეტიკური ალგორტიზმი (GA)
  • გენეტიკური ალგორტიზმი (GA)
  • დაწვრილებული სტრუქტურა (DE)
  • შემის საფუძველზე crossover ოპერაციები გამოყენებით LLMs

  
  

  Why It Matters: Perfect prompt არის რთული - კიდევ უფრო რთული, როდესაც ეს გაკეთება ზრდა. EvoPrompt გადაიხადოს prompt დიზაინი კომპიუტერული ოპტიმიზაციის პრობლემა, რომელიც გთავაზობთ შეზღუდული მოგება გარეშე ადამიანის micromanagement.

  Why It Matters:

  
  

  8. Promptimizer - Feedback-Driven Prompt შეფასება და ოპტიმიზაცია

  პროპროპროპროპროპროპროპროპროპროპი

  Promptimizer არის ექსპერიმენტური Python ბიბლიოთეკა, რათა გაუმჯობესოს შეტყობინებები გამოყენებით მიმოხილვა loops from LLMs ან ადამიანის რეიტინერები. განსხვავებით რკინიგზები, რომლებიც განკუთვნილია მხოლოდ გენერაციის ან შეფასების, Promptimizer შექმნა სტრუქტურული მიმოხილვა სისტემურად გაუმჯობესოს შეტყობინების ხარისხის დროს.

  
  

  Why It Matters: Promptimizer უზრუნველყოფს სწრაფად ინჟინრირება იგივე სახის მიმოხილვა loop თქვენ მოითხოვს UX ტესტირება ან ML ტრენინგი: ტესტირება, მიმოხილვა, გაუმჯობესება. ეს განსაკუთრებით ძლიერი copywriting, შინაარსი წარმოება, და ნებისმიერი სამუშაო, სადაც სქესობრივი ხარისხის მნიშვნელობა.

  Why It Matters:

  Why These Tools Matter

  ეს ინსტრუმენტები გადაიხადოს სწრაფი ინჟინერების ხელოვნების ფორმირება სტრუქტურული ინჟინერი პრაქტიკაში:

  • ღირებულების კონტროლი: ოპტიმიზებული შეტყობინებები იყენებენ ნაკლებად tokens, პირდაპირი შეამციროს API გადახდის.
  • Speed: ინსტრუმენტები, როგორიცაა AdalFlow და AutoRAG, შეამციროს განვითარების დრო დღედან წუთში.
  • Accuracy: Frameworks, როგორიცაა EvoPrompt, გაუმჯობესებს ბენკამიკის ფოკუმენტებს 15%.
  • Governance: სისტემები, როგორიცაა Ape და DSPy მხარს უჭერს რეპუტაცია და რეპუტაცია.
  Cost Control: ოპტიმიზებული შეტყობინებები იყენებენ ნაკლებად ტოკენები, პირდაპირი შეამციროს API გადახდის.
კონტროლი ღირებულება:
• Speed: ინსტრუმენტები, როგორიცაა AdalFlow და AutoRAG, შეამციროს განვითარების დრო დღეში წუთში.
ჩქარეები:
• ცველობა: Frameworks როგორიცაა EvoPrompt გააუმჯობესებს benchmark სქემები დაახლოებით 15%.
ცველობა:
• Governance: სისტემები, როგორიცაა Ape და DSPy მხარს უჭერს ოპტიმიზაცია და რეპუტაცია.
მომსახურება:




საწყისში ინჟინერი არ არის πλέον მხოლოდ უნარი - იგი განვითარდა მთლიანად ფართო ფართო.

სასრულებელი იდეები

დაწვრილებით, LLM პროგრამები არ მოიცავს ჭკვიანი hacking, არამედ გაფართოებული ინფრასტრუქტურა. თუ თქვენ განიხილებთ მუშაობის ფართოობას AdalFlow- ის გამოყენებით, Ape- ის გამოყენებით, ან AutoPrompt- ის და EvoPrompt- ის გამოყენებით, ეს ინსტრუმენტები გაუმჯობესებს თქვენ intuition-based მეთოდები საიმედო ინჟინერიზაციის პრაქტიკაში.




სავარაუდობს, რომ ინვესტიციების გადახდის: ქვემოთ $ 1 ოპტიმიზაციის გაკეთება და მნიშვნელოვანი კონვერტაციის გაუმჯობესება, ეფექტური მოთხოვნა უზრუნველყოფს მისი ღირებულება.

დაწვრილებით, ჩვენ ვფიქრობთ, რომ უფრო მჭიდრო ინტეგრირებაები ფინადონირების, მრავალდულური პროპტის დიზაინი და პროპტის უსაფრთხოების სკანერები. შეტყობინება ნათელია:




სამთავრებულ სინამდვილეის ასაკი დასაწყისში. მივიღეთ სამრეწველო დონის სინამდვილეის ინჟინერი. შექმნათ უკეთესი სინამდვილეები. შექმნათ უკეთესი სისტემები.

სამთავრობო პროგნოზების ასაკი დასაწყისში. მოგესალმებით ინდუსტრიული დონეზე პროგნოზების ინდუსტრიაში. აშენეთ უკეთესი პროგნოზები. აშენეთ უკეთესი სისტემები.