ការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយ

សូមអរគុណអ្នកនៅពេលដែលឧបករណ៍វិស្វកម្មដែលមានន័យថាការ Hack ChatGPT ដែលមានគុណភាពនិងការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ដោយគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍? ពេលវេលាទាំងនេះបានកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងនៅពេលដែលម៉ូដែលប្រភេទប្រភេទធំ (LLMs) បានបង្កើតឡើងនៅក្នុងដំណើរការការងាររបស់សហគ្រាស, ឧបករណ៍ដែលយើងប្រើដើម្បីបង្កើតជាមួយពួកគេត្រូវការកើនឡើងផងដែរ។

ឥឡូវនេះឧបករណ៍វិស្វកម្មល្បឿនលឿនកំពុងផ្លាស់ប្តូរពីការរចនាសម្ព័ន្ធនិងការធ្វើតេស្តនិងការធ្វើតេស្តទៅជាអ្វីដែលដូចជាការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី។ វាគឺជាអំពីការបង្កើតប្រព័ន្ធដែលអាចធ្វើតេស្ត, ការពិនិត្យឡើងវិញនិងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។ ប្រសិនបើអ្នករចនាសម្ព័ន្ធឧបករណ៍សម្រាប់ផលិតកម្មឬការធ្វើតេស្តជាមួយបំពង់រចនាសម្ព័ន្ធជាច្រើនអ្នកត្រូវការឧបករណ៍ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើតេស្តយ៉ាងប្រសើរឡើង។

សៀវភៅនេះពិនិត្យឡើងវិញគម្រោងបីដែលជាការកំណត់បច្ចេកទេស prompt. From visual workflows to auto-tuned prompts, these tools help you scale your LLM projects without losing control or clarity.

1 ។អេឡិចត្រូនិ– បង្កើតនិងស្វ័យប្រវត្តិអតិថិជន LLM

AdalFlow គឺជាប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ PyTorch ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីបង្កើតនិងបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពនៃដំណើរការការងារ LLM ដោយប្រសិនបើគួរឱ្យដឹង។ សមត្ថភាពសំខាន់របស់វាគឺការរួមបញ្ចូល API Python ដែលមានអារម្មណ៍ជាមួយនឹងការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ការឆ្លងកាត់ការអនុវត្តនិងតម្លៃ។

Key Concepts:

សត្វ
• FlowModule: ដូចជា PyTorch nn.Module, អ្នកអាចកំណត់ប្លុករចនាសម្ព័ន្ធដែលអាចប្រើឡើងវិញរបស់អ្នកសម្រាប់ដំណើរការការងារ LLM ដែលរួមបញ្ចូលទាំងការរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធ RAG ឬឧបករណ៍។
សត្វ
• AutoDiff + Static Graph Compilation: នៅចុងក្រោយ, AdalFlow បានកំណត់ FlowModule របស់អ្នកទៅជា DAG ដែលមានប្រសិទ្ធិភាព, ការកាត់បន្ថយការទូទាត់ LLM មិនចាំបាច់។
សត្វ
• ការដោះស្រាយបញ្ចូលគ្នា: អ្នកអាចបញ្ជាក់ការដោះស្រាយប្រវត្តិសាស្រ្តមួយបន្ទាប់មកអាចដោះស្រាយវាត្រូវបានកំណត់នៅទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទៅ។
សត្វ

Example Use Case:អ្នកអាចបង្កើតAgentFlowModuleដែលរួមបញ្ចូលការស្វែងរក (តាមរយៈ RAG), ការបម្រើការច្នៃប្រឌិតច្នៃប្រឌិតនិងការត្រួតពិនិត្យដំណោះស្រាយដំណោះស្រាយដំណោះស្រាយ - ទាំងអស់នៅក្នុងដំណោះស្រាយមួយ។

AdalFlow ត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់កម្មវិធី LLM នៃគុណភាពផលិតកម្មដែលមានការចំណាយពេលវេលាយ៉ាងតឹងរឹងនិងតម្រូវការសាកល្បងយ៉ាងច្បាស់។

2 ។សត្វអគ្គិសនីដំបូងរបស់អ្នក

Ape, ដែលបានបង្កើតឡើងដោយ Weavel, គឺជាឧបករណ៍ជំនាញវិស្វករ prompt ដែលជួយអ្នកធ្វើតេស្តការកាត់បន្ថយនិងបង្កើនកម្មវិធី LLM របស់អ្នក។ វាត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីកាត់បន្ថយការតម្រូវការសម្រាប់ការកាត់បន្ថយ prompt ដោយផ្តល់ឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នូវការឆ្លើយតបដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធនិងអាចត្រួតពិនិត្យបានអំពីរបៀបដែលអគ្គិសនីរបស់ពួកគេធ្វើការ។

What It Does:

សត្វ
• ទាញយកនិងចែកចាយបន្ទះ: Ape ទាញយកការចែកចាយ, ការចែកចាយឧបករណ៍, ការឆ្លើយតបនិងការចែកចាយបន្ទះក្នុងដំណោះស្រាយមួយ។ អ្នកអាចចែកចាយដំណោះស្រាយឯកទេសឬចែកចាយដំណោះស្រាយបន្ទះជាមួយនឹងការចែកចាយដំណោះស្រាយដែលបានផ្លាស់ប្តូរដើម្បីមើលពីរបៀបដែលសកម្មភាពបានផ្លាស់ប្តូរ។
សត្វ
• ការប្រៀបធៀប Prompt Iteration: វាគឺជាការគាំទ្រសម្រាប់ការប្រៀបធៀបបន្ទាប់ពីបន្ទាប់ពីបន្ទាប់ពីប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយផ្សេងគ្នានេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រៀបធៀបការអនុវត្ត, ការត្រឹមត្រូវ, ឬការកាត់បន្ថយការឆ្លងកាត់។
សត្វ

Why It’s Powerful:Ape ធ្វើការដូចជាវិស្វករដំបូងរបស់អ្នកដោយស្វ័យប្រវត្តិ - ដោយស្វ័យប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រ

3 ។ដោយស្វ័យប្រវត្តិការវិភាគនិងអតិបរមា RAG Pipelines ដោយស្វ័យប្រវត្តិ

AutoRAG គឺជាប្រព័ន្ធប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធដែលជួយអ្នករចនាសម្ព័ន្ធការវិភាគនិងកំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់ក

Core Features:

សត្វ
• ម៉ូឌុល Plug-and-Play: រួមបញ្ចូលទាំងការអនុវត្តម៉ូឌុលនៃឧបករណ៍ RAG ដែលធម្មតា: ម៉ូឌុលបង្វិល (ដូចជា OpenAI, Cohere), chunkers, retrievers (ដូចជា FAISS), rankers និង generators responses ។
សត្វ
• RAG Benchmarking: អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកកំណត់កំណត់កំណត់ (កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់) និង AutoRAG នឹងប្រៀបធៀបកំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់ដូចជា EM (Exact Match), F1,
សត្វ
• ការស្វែងរកបំពង់: ការស្វែងរកដោយស្វ័យប្រវត្តិនៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃម៉ូឌុលនិង hyperparameter ដើម្បីរកឃើញការកំណត់ដែលមានប្រសិទ្ធិភាពបំផុតនៅលើទិន្នន័យរបស់អ្នក។
សត្វ
• ការផ្គត់ផ្គង់ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ: ផ្តល់នូវប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអ៊ីនធឺណិតដែលមានមូលដ្ឋានលើបណ្តាញដើម្បីធ្វើឱ្យប្រសិនបើមានការអនុវត្ត pipeline, outputs, និងទំហំប្រៀបធៀប។
សត្វ

Why It Matters:ការរចនាសម្ព័ន្ធបំពង់ RAG រួមបញ្ចូលទាំងផ្នែករចនាសម្ព័ន្ធជាច្រើន: របៀបដែលអ្នកកាត់បន្ថយឯកសារ, ម៉ូដែលដំឡើងដែលអ្នកប្រើ, ការកាត់បន្ថយដែលអ្នកត្រូវអនុវត្ត, ល។ AutoRAG ដោយស្វ័យប្រវត្តិដំណើរការពិសោធន៍នេះ, ការរក្សាទុកពេលវេលានៃការធ្វើតេស្តនិងការធ្វើតេស្តនិងជួយអ្នករកឃើញការដំឡើងល្អបំផុតយ៉ាងឆាប់រហ័ស។

4 ។អេក្រង់– ការបណ្តុះបណ្តាលសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តាល

DSPy គឺជាការបណ្តុះបណ្តាលដែលមានប្រសិទ្ធិភាពពី Stanford NLP ដែលផ្តល់នូវរចនាសម្ព័ន្ធនិងការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពដល់ការរចនាសម្ព័ន្ធយ៉ាងឆាប់រហ័សដោយការដំណើរការផ្នែក LLM ដូចជាម៉ូឌុលដែលអាចដំណើរការ។

Core Abstraction:

សត្វ
• សៀវភៅ: អ្នកបានកំណត់សៀវភៅសៀវភៅ (ការដំឡើង / ការដំឡើង) សម្រាប់ម៉ូឌុលទាំងអស់ - លើសពីនេះ, ឧបករណ៍សៀវភៅសៀវភៅបានក្លាយជាផ្នែកមួយនិងបង្វិលសៀវភៅសៀវភៅមួយ។
សត្វ
• ម៉ូឌុល: មិនមែនជាការសរសេរសំណួរដោយផ្ទាល់អ្នកបានបង្កើតកម្មវិធីរបស់អ្នកពីប្លុករចនាសម្ព័ន្ធដូចជា: Predict – simple generation Select – ranking or classification tasks ChainOfThought – multi-step reasoning RAG – retrieval-augmented modules
សត្វ
• Optimizers: DSPy comes with built-in optimizers ដូចជា COPRO ដែលដំណើរការបទពិសោធន៍ដើម្បីរកឃើញរចនាសម្ព័ន្ធ prompt ដែលល្អបំផុតនិងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ LLM using few-shot or retrieval-based techniques ។
សត្វ

Key Features:

សត្វ
• បំពង់បម្លែង: អ្នកអាចកំណត់ដំណើរការការងារ LLM ដូចជាកម្រិត Python ដែលអាចប្រើឡើងវិញជាមួយ input / outputs មានរចនាសម្ព័ន្ធ។
សត្វ
• ការត្រួតពិនិត្យដោយស្វ័យប្រវត្តិ: ធ្វើការការត្រួតពិនិត្យលើកំណត់ទិន្នន័យដែលមានអត្ថប្រយោជន៍និងអនុញ្ញាតឱ្យ DSPy ធ្វើការត្រួតពិនិត្យដោយស្វ័យប្រវត្តិឬការជ្រើសរើសគំរូ។
សត្វ
• MLFlow Integration: ពិនិត្យឡើងវិញបទពិសោធន៍, ទម្រង់ prompt និងគំរូអនុវត្តតាមរយៈពេលវេលា។
សត្វ

Why It Matters:DSPy ផ្តល់នូវដំណើរការវិស្វកម្មប្រភេទ ML ទៅលើការអភិវឌ្ឍ LLM. វាគឺជាការមិនមែនជាការគ្របដណ្តប់ប៉ុណ្ណោះ - វាគឺជាប្រព័ន្ធអេក្រង់សម្រាប់ការបង្កើត, ការធ្វើតេស្តនិងការធ្វើតេស្តកម្មវិធី LLM modular ។

5 ។ដំណឹងកម្មវិធី, មិនមែនការ, សម្រាប់ AI នៅក្នុងការផលិត

Zenbase Core គឺជាសៀវភៅសម្រាប់កម្មវិធីកម្មវិធីអេឡិចត្រូនិចនៅក្នុងការផលិត។ វាគឺជាការផ្លាស់ប្តូរនៃគម្រោង DSPy របស់ Stanford NLP និងត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយអ្នកគាំទ្រសំខាន់មួយចំនួន។ ខណៈពេលដែល DSPy គឺល្អបំផុតសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវនិងការសាកល្បង, Zenbase បានផ្តោតលើការផ្លាស់ប្តូរគំនិតទាំងនេះទៅជាឧបករណ៍ដែលសមរម្យសម្រាប់បរិស្ថានផលិតកម្ម។ វាត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរនូវថាមពលនៃការចែករំលែកការចែករំលែកការចែករំលែកអេឡិចត្រូនិចនិងការចែករំលែកអេឡិចត្រូនិចទៅក្នុងដំណើរការវិស្វកម្មកម្មកម្មវិធី។

Key Points:

សត្វ
• DSPy vs Zenbase: DSPy ត្រូវបានបង្កើតឡើងសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវនិងការអភិវឌ្ឍន៍, នៅពេលដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ធ្វើតេស្តនិងវិញ្ញាបនប័ត្រគំនិត។ Zenbase អនុញ្ញាតឱ្យគំនិតទាំងនេះសម្រាប់ការផលិតដោយផ្តោតលើភាពរឹងមាំ, ការរក្សាទុកនិងការរៀបចំ។
សត្វ
• ការប្រសើរឡើងដោយស្វ័យប្រវត្តិ Prompt: Zenbase អនុញ្ញាតឱ្យការប្រសើរឡើងដោយស្វ័យប្រវត្តិនៃ prompts និង logic ការស្វែងរកនៅក្នុងកម្មវិធីពិភពលោកពិតប្រាកដ, ការរួមបញ្ចូលយ៉ាងងាយស្រួលនៅក្នុងបំពង់បំពង់ដែលមាន។
សត្វ
• គោលបំណងវិស្វកម្ម: បានរចនាឡើងសម្រាប់ក្រុមប្រឹក្សាភិបាលកម្មវិធីដែលត្រូវការកម្មវិធី LLM ដែលអាចដំឡើងបានដែលអាចដំឡើងបានដែលមានអារម្មណ៍ច្រើនជាងការកំណត់គំរូ។
សត្វ

Zenbase គឺជាឧបករណ៍ដ៏អស្ចារ្យសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលចង់ធ្វើការវិស្វកម្មល្បឿនលឿនដូចជាវិស្វកម្មពិតប្រាកដ - modular, testable, and built for scale.

6 ។ដោយស្វ័យប្រវត្តិការត្រួតពិនិត្យ Prompt ដោយប្រើ Intent-based Prompt Calibration

AutoPrompt គឺជាប្រព័ន្ធបណ្តុះបណ្តាលដែលមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់ការបង្កើនល្បឿនលឿនល្បឿនដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយផ្អែកលើទិន្នន័យពិតប្រាកដនិងគំរូការឆ្លើយតប។ មិនមែនជាផ្អែកលើការឆ្លើយតបដោយផ្ទាល់ឬគំនិតផ្ទាល់ខ្លួនរបស់មនុស្ស, AutoPrompt ប្រើប្រព័ន្ធបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីបង្កើនភាពងាយស្រួលនៃការឆ្លើយតបសម្រាប់ការងារនិងទិន្នន័យពិសេសរបស់អ្នក។

Why It Matters:AutoPrompt ធ្វើការនេះដោយស្វ័យប្រវត្តិ, ការរកឃើញពាក់កណ្តាល, និងធ្វើឱ្យការធ្វើឱ្យការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងងាយស្រួល - ធ្វើឱ្យការសរសេរពាក់កណ្តាលទៅជាដំណើរការដែលអាចកាត់បន្ថយនិងកាត់បន្ថយ។

7 ។លក្ខណៈពិសេសសៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ

EvoPrompt គឺជាគម្រោងស្រាវជ្រាវដែលបានគាំទ្រដោយក្រុមហ៊ុន Microsoft ដែលអនុវត្តអាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាស

How It Works:

សត្វ
• ការចាប់ផ្តើម: ការចាប់ផ្តើមជាមួយក្រុមប្រឹក្សាភិបាលប្រឹក្សាភិបាលប្រឹក្សាភិបាលសម្រាប់ការងារឯកទេស។
សត្វ
• ការវិញ្ញាបនប័ត្រ: ការវិញ្ញាបនប័ត្រទាំងអស់ត្រូវបានកំណត់ដោយប្រើមធ្យមដែលបានកំណត់ (ដូចជាការត្រឹមត្រូវ, BLEU, human eval) ។
សត្វ
• ការផ្លាស់ប្តូរទូទៅ: ការផ្លាស់ប្តូរទូទៅបានបង្កើតការផ្លាស់ប្តូរទូទៅដែលមានទំហំទូលំទូលាយដើម្បីបង្កើនការអនុវត្ត។ ការផ្លាស់ប្តូរទូទៅបានបង្កើតការផ្លាស់ប្តូរទំហំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូល។
សត្វ
• Iteration: ការដំណើរការនេះធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងតាមរយៈប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយរយៈពេលជាច្រើនរហូតដល់ទៅនឹងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។
សត្វ

Supported Algorithms:

សត្វ
• ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ Genetic Algorithm (GA)
សត្វ
• ការផ្លាស់ប្តូរផ្សេងគ្នា (DE)
សត្វ
• ប្រតិបត្តិការ crossover ដោយប្រើ LLMs
សត្វ

Why It Matters:EvoPrompt ធ្វើការរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធ

8 ។ការឆ្លងកាត់ការពិនិត្យឡើងវិញនិងការធ្វើតេស្ត Prompt-Driven Feedback

Promptimizer គឺជាសៀវភៅ Python ដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពនៃ prompts ដោយប្រើសម្រាប់ការប្រើសម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរពី LLMs ឬកំណត់របស់មនុស្ស។ ដូចគ្នានេះប្រសិនបើ Frameworks ដែលផ្តោតលើការបង្កើតឬការវិជ្ជាជីវៈដោយឥតគិតថ្លៃ, Promptimizer បានបង្កើតបំពង់ដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធដើម្បីបង្កើនគុណភាព prompts ដោយប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិទ្ធភាព។

Why It Matters:Promptimizer អនុញ្ញាតឱ្យឧបករណ៍វិស្វកម្មឆាប់រហ័សដូចគ្នានៅក្នុងការធ្វើតេស្ត UX ឬការបណ្តុះបណ្តាល ML: ការធ្វើតេស្ត, ការវាយតម្លៃ, ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។ វាគឺជាប្រសិទ្ធិភាពពិសេសសម្រាប់ការបោះពុម្ពសៀវភៅ, ការបង្កើតសម្ភារៈនិងការធ្វើតេស្តណាមួយដែលមានគុណភាពជំនាញ។

ហេតុអ្វីបានជាឧបករណ៍ទាំងនេះ

ឧបករណ៍ទាំងនេះគឺជាការផ្លាស់ប្តូរវិស្វកម្មឆាប់រហ័សពីសិល្បៈទៅក្នុងការអនុវត្តវិស្វកម្មដែលមានគោលបំណង:

សត្វ
• ការត្រួតពិនិត្យទូទាត់: prompts ដែលមានអត្ថប្រយោជន៍ប្រើតូចជាង tokens ដែលបានកាត់បន្ថយទូទាត់ API ដោយផ្ទាល់។
សត្វ
• ល្បឿន: ឧបករណ៍ដូចជា AdalFlow និង AutoRAG បានកាត់បន្ថយពេលវេលានៃការអភិវឌ្ឍន៍ពីថ្ងៃទៅម៉ោង។
សត្វ
• ការត្រឹមត្រូវ: គម្រោងដូចជា EvoPrompt បានបង្កើនកម្រិតប្រៀបធៀបរហូតដល់ទៅ 15% ។
សត្វ
• ការគ្រប់គ្រង: ប្រព័ន្ធដូចជា Ape និង DSPy អនុញ្ញាតឱ្យមានការត្រួតពិនិត្យនិងអនុវត្ត។
សត្វ

ឧបករណ៍វិស្វកម្មល្បឿនលឿនមិនមែនជាសមត្ថភាពតែប៉ុណ្ណោះ - វាបានអភិវឌ្ឍទៅជាការបណ្តុះបណ្តាលទូលំទូលាយ។

យោបល់ចុងក្រោយ

ប្រសិនបើអ្នកកំពុងដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការ

ការទូទាត់ការវិនិយោគគឺមានប្រសិទ្ធិភាព: ពីការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនៅក្រោម $ 1 ទៅនឹងការកើនឡើងការផ្លាស់ប្តូរសំខាន់, ការផ្តល់អនុសាសន៍ដែលមានប្រសិទ្ធិភាពបង្ហាញនូវតម្លៃរបស់ខ្លួន។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយយើងគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍អំពីការរួមបញ្ចូលល្អប្រសើរជាងមុនជាមួយនឹងការរចនាសម្ព័ន្ធការឆ្លងកាត់ល្អប្រសើរជាងមុន, ការរចនាសម្ព័ន្ធការឆ្លងកាត់ប្រសើរជាងមុននិងការសុវត្ថិភាពការឆ្លងកាត់ប្រសើរជាងមុន។ អាសយដ្ឋាននេះគឺយ៉ាងច្បាស់:

The era of artisanal prompting is behind us. Welcome to industrial-grade prompt engineering. Build better prompts. Build better systems.