Nakikita mo na kapag ang prompt engineering ay nangangahulugan ng smart ChatGPT hacks at intuition-driven guesswork? Ang mga araw na iyon ay lang na umalis. Kapag ang malaking mga modelo ng wika (LLMs) ay bumubuo sa workflows ng enterprise, ang mga tool na ginagamit namin upang bumuo sa kanila ay kailangan na lumaki din.
Sa ngayon, ang prompt engineering ay pumunta mula sa creativity at trial-and-error sa isang bagay na tumutulong sa pag-unlad ng software. Ito ay tungkol sa pagbuo ng mga sistema na maaaring i-test, observable, at i-improve. Kung ikaw ay nag-disenyo ng mga agens para sa produksyon o pag-experiment sa multi-step pipelines, kailangan mo ng mga tool na nagbibigay-daan sa iyo upang i-optimize ang mga prompts sistematically.
Ang artikulong ito ay nag-eksplorate ang 8 mga proyekto na nag-definisye ang prompt engineering. mula sa visual na workflows hanggang sa auto-tuned prompts, ang mga tool na ito ay tumutulong sa iyo upang i-scale ang iyong mga proyekto sa LLM nang hindi kailangang ma-control o clarity.
ang RH
1. AdalFlow - Build and Auto-Optimize LLM Applications
AdalFlowAdalFlow ay isang PyTorch-inspired framework na nagbibigay-daan sa mga developer upang bumuo at i-optimize ang mga workflows ng LLM sa isang declarative. Ang kanyang pangunahing kapangyarihan ay ang paghahambing ng expressive Python APIs sa automatic optimization para sa latency, performance, at gastos.
- FlowModule: Halimbawa tulad ng isang PyTorch
nn.Module, maaari mong itakda ang iyong sarili reusable building blocks para sa mga workflows ng LLM, kabilang ang routing logic, mga bahagi ng RAG, o mga agens. - AutoDiff + Static Graph Compilation: Sa ilalim ng mga palabas, AdalFlow ay itakda ang iyong
FlowModulesa isang mahigpit na DAG, minimize ang mga hindi kinakailangang mga call ng LLM. - Decoupled Execution: I-defines ang logic at pagkatapos ay maaaring itakda ito locally, remot
- FlowModule: Halimbawa tulad ng isang PyTorch
nn.Module, maaari mong itakda ang iyong sarili reusable building blocks para sa LLM workflows, kabilang ang routing logic, RAG mga bahagi, o mga agens. ang napili ng mga taga-hanga: - AutoDiff + Static Graph Compilation: Sa ilalim ng mga palabas, ang AdalFlow ay sumusunod ang iyong
FlowModulesa isang efficient DAG, minimizing mga hindi kinakailangan na mga calls sa LLM. AutoDiff + Static Graph Compilation:Paglalarawan ng ang - I-decoupled Execution: I-defines ang logic isang beses at pagkatapos ay maaari mong i-execute ito locally, remotely, o sa streaming mode gamit ang plugable executors. ang napili ng mga taga-hanga:
sa pamamagitan ng ModuleFlowModule
Example Use Case: Maaari mong bumuo ng isang AgentFlowModule na naghahatid ng pagkuha (sa pamamagitan ng RAG), estruktural na pag-format, at function call-style output validation—ang lahat sa isang unified pipeline.
Mag-codify ang mga ito
Ang AdalFlow ay dinisenyo para sa mga application ng produksyon-grade LLM na may karaniwang mga budget ng latency at mga kinakailangan ng reliability.
2. Ape – Your First AI Prompt Engineer
ApeApe, na binuo ng Weavel, ay isang prompt engineer co-pilot na tumutulong sa iyo upang i-test, debug, at i-improve ang iyong mga application ng LLM. Ito ay dinisenyo upang i-eliminate ang pangangailangan ng intestinal-based prompt tuning sa pamamagitan ng magbibigay ng mga developer ng estruturadong, inspectable feedback sa kung paano ang kanilang mga agente ay nagtatrabaho.
- Capture and Replay Traces: Ape record every prompt, tool call, response, and retry in a session. Maaari mong i-play ang anumang mga hakbang o re-run ang mga string na may modified prompts upang makita kung paano ang pag-uugali ay bumabago.
- Prompt Iteration Comparison: Ito ay sumusuporta sa pagitan ng side-by-side sa pagitan ng iba pang mga bersyon ng prompt, na nagbibigay-daan sa iyo upang benchmark ang pagganap, kinakailangan, o halusination reduction.
Bakit ito Powerful: Ang Ape ay nagtatrabaho tulad ng iyong unang prompt engineer hiring — automatize ang trial-and-error loop na may traceability at pag-iisip. Sa halip ng nagtanong "ang ano ang nangyayari?" makikita mo kung ano ang nagtatrabaho ng agente at kung ano ang nangangahulugan sa ito.
ang napili ng mga taga-hanga: Why It's Powerful:
3. AutoRAG – I-evaluate at optimize ang RAG Pipelines Automatically
AutoRAGAutoRAG ay isang open-source framework na tumutulong sa iyo upang bumuo, i-evaluate, at optimize Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines gamit ang iyong sarili na data. Ito ay ideal para sa mga developer at mga mananaliksik na nais na i-test ang iba't-ibang RAG setup - tulad ng chunking strategies, retrievers, at rankers - nang walang manually rebuilding ang buong pipeline.
- Plug-and-Play Modules: Naglalaman ng mga modular na pag-implementasyon ng mga pangkalahatang mga bahagi ng RAG: mga modelo ng embedding (e.g. OpenAI, Cohere), chunkers, retrievers (e.g. FAISS), rankers, at response generators.
- RAG Benchmarking: I-definish a evaluation set (context + query + expected answer), at ang AutoRAG ay automatically lumipad ng iba't ibang pipelines gamit ang mga metric tulad ng EM (Exact Match), F1, ROUGE, at BLEU.
- Pipeline Search: I-evaluate ang mga kombinasyon ng
- Plug-and-Play Modules: Naglalaman ng mga modular na pag-implementasyon ng karaniwang mga bahagi ng RAG: mga modelo ng embedding (e.g. OpenAI, Cohere), chunkers, retrievers (e.g. FAISS), rankers, at response generators. Plug-and-Play Modules: Ang mga Modulo ng Paggamit
- RAG Benchmarking: I-definite ang isang pakikipagsapalaran (context + query + expected answer), at ang AutoRAG ay automatically lumipad ng iba pang mga pipeline gamit ang mga metrikong tulad ng EM (Exact Match), F1, ROUGE, at BLEU. ang napili ng mga taga-hanga:
- Pipeline Search: Automatically evaluates mga kombinasyon ng mga module at hyperparameter upang makahanap ang pinakamahusay na-performing configuration sa iyong data. Pipeline Paghahanap:
- Dashboard: Nagbibigay ng isang clean na web-based UI upang visualize pipeline pagganap, output, at comparison metric. ang napili ng mga taga-hanga:
- Signatures: Ipinapakita mo ang isang
Signature(input/output schema) para sa bawat module—halimbawa, ang isang summarizer ay may isang paragraph at ibalik ang isang nakalipas na sentence. - Modules: Ipinapakita mo ang iyong app mula sa mga building blocks tulad ng:
Predict– simple generationSelect– ranking o classification tasksChainOfThought– multi-step reasoningRAG– retrieval-augmented modules Signatures: Ipinapakita mo ang isang
Signature(input/output schema) para sa bawat module — halimbawa, ang isang summarizer ay may isang paragraph at bumalik ng isang summary sentence. ang napili ng mga taga-hanga: - Modules: Sa halip ng pag-script ng mga prompts manually, i-compose ang iyong app mula sa mga building blocks tulad ng:
Predict- simple generationSelect- ranking o classification tasksChainOfThought- multi-step reasoningRAG- retrieval-augmented modules
ang napili ng mga taga-hanga:
Why It Matters:
Ang pagdisenyo ng isang pipeline ng RAG ay naglalaman ng maraming mga moving mga bahagi: kung paano mo i-chunk ang mga dokumento, kung ano ang embedding modelo na ginagamit mo, kung ano ang retriever upang gamitin, atbp. AutoRAG automatizes ang eksperimento na proseso, i-save ang mga oras ng trial-and-error at makatulong sa iyo upang mahanap ang mga optimal na setups mabilis.
4. DSPy – Ang framework para sa pag-programming, hindi nangangailangan ng mga modelo ng wika
DSPyDSPy ay isang malakas na framework mula sa Stanford NLP na naghahatid ng struktural at optimization sa prompt engineering sa pamamagitan ng paglalarawan ng mga bahagi ng LLM tulad ng mga programable modules.
Predict– simple generationSelect– ranking o pag-classification tasksChainOfThought– multi-step reasoningRAG– retrieval-augmented modules
Predict – simpleng generasyonSelect – ranking o klasisasyon ng mga trabahoChainOfThought - Mga Pagkakaiba sa PagkakaibaChainOfThoughtRAG – mga module sa pagkuha ng pag-aabotOptimizers: DSPy ay kasama ang mga built-in optimizers tulad ng COPRO, na mag-execute mga eksperimento upang makahanap ang pinakamahusay na prospect structure, formatting, at LLM configuration gamit ang ilang-shot o retrieval-based teknolohiya. ang napili ng mga taga-hanga:Mga pahinang tumuturo sa
Mga pahinang tumuturo:
ang napili ng mga taga-hanga: - Reproducible Pipelines: Maaari mong itakda ang mga workflows ng LLM bilang mga reusable Python class na may structured inputs/outputs.
- Auto-Tuning: I-execute evaluations sa labeled datasets at hayaan ang DSPy optimize prompt phrasing o sample selection automatically.
- MLFlow Integration: Track experiments, prompt variants, at performance metrics sa pamamagitan ng panahon.
Reproducible Pipelines: Maaari mong itakda ang mga workflows ng LLM bilang mga reusable Python class na may structured inputs/outputs. Mga pahinang tumuturo sa pag-aaral:Auto-Tuning: I-execute evaluations sa labeled datasets at i-optimize ang DSPy sa prospect phrasing o sample selection automatically. ang napili ng mga taga-hanga: MLFlow Integration: I-track ang mga eksperimento, prompt variants, at performance metrics sa pamamagitan ng panahon. Mga integrasyon ng MLFlow:
Why It Matters: Ang DSPy ay naghahatid ng ML-style engineering workflows sa pag-unlad ng LLM. Ito ay hindi lamang isang wrapper - ito ay isang ecosystem para sa pagbuo, pagsubok, at optimization ng modular na mga application ng LLM.
ang napili ng mga taga-hanga: Why It Matters:
5. Zenbase - Programming, Hindi Prompting, para sa AI sa Production
Alam ng PanginoonAng Zenbase Core ay ang library para sa pag-programming—no-prompting—AI sa produksyon. Ito ay isang spin-out ng Stanford NLP's DSPy project at ay pinamamahala sa pamamagitan ng ilang ng kanyang mga pangunahing contributors. Habang ang DSPy ay mahusay para sa pananaliksik at pag-experimentation, ang Zenbase ay nag-focus sa pagbabago ng mga ideya na ito sa mga tool na magagamit para sa produksyon na environment. Ito ay naghahatid ng kapangyarihan ng structured memory, retrieval, at LLM orchestration sa workflow ng software engineering.
Mga pahinang tumuturo:
ang napili ng mga taga-hanga: -
DSPy vs Zenbase: DSPy ay binuo para sa R&D, kung saan ang mga developer ay nag-test at i-evaluate ng mga ideya. Zenbase ay nag-adapt ang mga ideya para sa produksyon, na nagkakahalaga sa reliability, pamumuhunan, at deployment-readyness.
-
Automatic Prompt Optimization: Zenbase ay nagbibigay-daan para sa automatic optimization ng mga prompts at retrieval logic sa real-world mga application, na mag-integrate nang madali sa mga kasalukuyang pipelines.
-
Engineering Focus-
DSPy vs Zenbase: DSPy ay binuo para sa R&D, kung saan ang mga developer ay nag-test at i-evaluate ng mga ideya.
DSPy vs Zenbase: DSPy ay binuo para sa R&D, kung saan ang mga developer ay nag-test at i-evaluate ng mga ideya.ang napili ng mga taga-hanga: DSPy vs Zenbase-
Automatic Prompt Optimization: Ang Zenbase ay nagbibigay-daan para sa automatic optimization ng mga prompts at logic ng paghahanap sa mga aplikasyon sa real-world, na mag-integrate nang madaling sa mga kasalukuyang pipelines.
Automatic Prompt Optimization: Ang Zenbase ay nagbibigay-daan para sa automatic optimization ng mga prompts at logic ng pag-recovery sa mga aplikasyon sa real-world, na mag-integrate nang madaling sa mga kasalukuyang pipelines.
Mga pahinang tumuturo sa pag-aaral:
-
Engineering Focus: Disenyo para sa mga team ng software na kailangan ng composable, debuggable mga programa ng LLM na lumikha sa loob ng prototype.
Engineering Focus: Disenyo para sa mga team ng software na kailangang mag-composable, debuggable mga programa ng LLM na lumikha ng higit sa prototype.
ang napili ng mga taga-hanga:
Ang Zenbase ay ideal para sa mga developer na nais na i-treat prompt engineering bilang real engineering—modular, testable, at binuo para sa scale.
6. AutoPrompt – Prompt tuning gamit ang Intent-based Prompt Calibration
AutoPromptAutoPrompt ay isang madaling framework para sa automatic na pagbutihin prompt performance batay sa real data at modelo feedback. Sa halip ng pag-aalok sa manual iterations o human intuition, ang AutoPrompt ay gumagamit ng isang optimization loop upang mapabuti ang prompts para sa iyong espesyal na trabaho at dataset.
Why It Matters:
Prompt tuning ay karaniwang nangangailangan ng pag-test ng duties ng phrasing variations sa pamamagitan ng kamay. AutoPrompt automates ito, matukoy ang mga blind spots, at continuously improves ang prompt—publish prompt writing sa isang mensahe at scalable proseso.
ang napili ng mga taga-hanga: Why It Matters:
7. EvoPromptEvoPrompt
EvoPrompt ay isang Microsoft-backed pananaliksik na proyekto na gumagamit ng evolutionary algorithms upang i-optimize ang mga prompts. Ito reimagine ang prompt crafting bilang isang populasyon-based search problem: lumikha ng maraming mga prompts, i-evaluate ang kanilang fitness, at i-evaluate ang mga pinakamahusay na-performing sa pamamagitan ng mutation at crossover.
ang napili ng mga taga-hanga:
ang napili ng mga taga-hanga: How It Works: - Pumunta sa isang set ng mga prompts ng kandidato para sa isang espesyal na gawain.
- Evaluation: Ang bawat prompt ay na-scored gamit ang isang defined metric (e.g., accuracy, BLEU, human eval).
- Genetic Evolution:
- Mutation ay nagpapakita ng maliit na, random na mga pagbabago upang mapabuti ang pagganap.
- Crossover ay nagbibigay ng mga prompts ng mataas na pagganap sa mga bagong variants.
- Selection ay nagbibigay ng mga prompts ng mataas na
- Initial Population: Magsisimula sa isang set ng mga prompts ng mga kandidato para sa isang tiyak na trabaho.
ang napili ng mga taga-hanga:- Evaluation: Ang bawat prompt ay na-scored gamit ang isang defined metric (e.g., accuracy, BLEU, human eval).
ang napili ng mga taga-hanga:- Genetic Evolution:
- Mutation ay nagpapakita ng maliit na, random na mga pagbabago upang mapabuti ang pagganap.
- Crossover ay nagbibigay ng mga high-performance prompts sa mga bagong variants.
- Selection ay nagbibigay ng mga top-performing prompts para sa susunod na mga generasyon.
ang napili ng mga taga-hanga: - Mutation ay nagpapakita ng mga maliit na, random na pagbabago upang mapabuti ang pagganap.
- Crossover ay nagbibigay ng mga high-performance prompts sa mga bagong variants.
- Selection ay nagbibigay ng mga top-performing prompts para sa susunod na generasyon.
- Mutation ay nagpapakita ng maliit na, random na mga pagbabago upang mapabuti ang pagganap.
ang napili ng mga taga-hanga: Mutation- Crossover binubuo ng mga high-performance prompts sa mga bagong variants.
ang napili ng mga taga-hanga: Crossover- Selection nagbibigay ng mga top-performing prompts para sa susunod na mga generasyon.
ang napili ng mga taga-hanga: - Iteration: Ang proseso ay tinatawag sa pamamagitan ng ilang mga generasyon hanggang sa performance converges.
ang napili ng mga taga-hanga:
Ang mga algorithm ay sumusuporta:
Ang mga algorithm ay sumusuporta: - Genetic Algorithm (GA)
- Differential Evolution (DE)
- Tree-based crossover operations gamit ang LLMs
- Generic Algorithm (GA)
Ang mga ito ayAng maliliit na negosyo sa mga sumusunod na sektor ay kinakailangan (- Tree-based crossover operations gamit ang LLMs
Why It Matters: I-writing ang perfect prompt ay mahirap — kahit na mas mahirap kapag gawin ito sa malaking. EvoPrompt nag-iwan ang prompt na disenyo sa isang problema ng optimization ng computing, na nagbibigay sa iyo ng malaman na gawain nang walang human micromanagement.
ang napili ng mga taga-hanga: Why It Matters:
8. Promptimizer - Feedback-Driven Prompt Evaluation at Optimization
PromptimizerPromptimizer ay isang eksperimental na Python library para sa pag-optimize ng mga prompts gamit ang mga feedback loops mula sa LLMs o mga human raters. Di tulad ng mga frameworks na nag-focus lamang sa generation o evaluation, Promptimizer ay lumikha ng isang estruktural na pipeline para sa sistematically pagbutihin ang kalidad ng prompt sa panahon.
Why It Matters: Ang Promptimizer ay nagbibigay sa prompt engineering ang parehong uri ng feed-back loop na nais mo sa UX testing o ML training: test, measure, improve. It's especially potent para sa copywriting, content generation, at anumang trabaho kung saan subjective na kalidad ay mahalaga.
ang napili ng mga taga-hanga: Why It Matters:ang RHWhy These Tools Matter
Tungkol sa mga itoAng mga tool na ito ay nag-transform ang prompt engineering mula sa isang arte sa isang disiplined engineering practice:
- Cost Control: Optimized prompts use fewer tokens, directly reducing API spending.
- Speed: Mga tool tulad ng AdalFlow at AutoRAG ay humigit-kumpleto ang oras ng pag-unlad mula sa mga araw hanggang sa mga minuto.
- Accuracy: Frameworks tulad ng EvoPrompt ay bumabuti ang benchmark scores ng hanggang sa 15%.
- Governance: Systems tulad ng Ape at DSPy ay sumusuportahan audability at repetability.
- Cost Control: Ang optimized prompts ay gumagamit ng mas mababang token, direktang mas mababang gastos sa API.
ang napili ng mga taga-hanga:- Speed: Mga tool tulad ng AdalFlow at AutoRAG ay humigit-kumpleto ang oras ng pag-unlad mula sa mga araw hanggang sa mga minuto.
ang napili ng mga taga-hanga: - Patunayan: Ang mga frameworks tulad ng EvoPrompt ay bumubuo ng mga score ng benchmark ng hanggang sa 15%.
ang napili ng mga taga-hanga:- Governance: Mga sistema tulad ng Ape at DSPy ay sumusuporta sa auditability at repetability.
ang napili ng mga taga-hanga:
Prompt engineering ay hindi lamang isang skill - ito ay binuo sa isang komprehensibong stack.
ang RHAng mga pangunahing mga ideya
Ang kabuuan ng mga application ng LLM ay hindi sa smart hacking, ngunit sa scalable infrastructure. Kung ikaw ay nagtatrabaho sa complexity ng workflow na may AdalFlow, debugging mga agens na may Ape, o pag-optimize ng mga instruksyon na may AutoPrompt at EvoPrompt, ang mga tool na ito ay tumatakbo sa iyo mula sa intuition-based methods sa reliable engineering practices.
Ang return sa investment ay tangible: mula sa sub-$1 optimization runs sa malaking pag-boost ng conversion, ang effective prompting ay nagpapakita ng kanyang halaga.
Tingnan natin ang mas malakas na integrasyon na may fine-tuning, multi-modal prompt design, at prompt security scanners. Ang mensahe ay malinaw:
Ang panahon ng artisanal prompting ay sa loob natin. Welcome sa industrial-grade prompt engineering. Build better prompts. Build better systems.
Ang panahon ng artisanal prompting ay sa loob natin. Welcome sa industrial-grade prompt engineering. Build better prompts. Build better systems.
