Weavel: ein intelligentes Werkzeug zur Optimierung des Hint-Engineering auf der Grundlage von Ape

Allgemeine Einführung

Weavel hat Ape auf den Markt gebracht, ein intelligentes Tool zur Optimierung von KI-Cueing-Projekten. Ape hilft Anwendern bei der Optimierung von Cues, indem es Kosten und Latenzzeiten reduziert und gleichzeitig die Leistung verbessert. Ape erreicht im GSM8K-Benchmark-Test einen hervorragenden Wert von 94,5% und übertrifft damit Methoden wie Vanilla, CoT und DSPy bei weitem. Benutzer können Ape in nur wenigen einfachen Schritten einrichten und verwenden, wodurch die Effizienz und Effektivität von Cueing-Projekten erheblich verbessert wird.

Funktionsliste

• Cueing-Optimierung: Verbesserung der Cueing-Leistung durch Reduzierung von Kosten und Latenzzeiten
• Datenprotokollierung: Aufzeichnung von Eingangs- und Ausgangsdaten zur Erstellung von Datensätzen
• Automatisierte Bewertung: Erstellung von Bewertungscodes, Verwendung des LLM als Rubrik
• Kontinuierliche Verbesserung: kontinuierliche Optimierung der Cue-Leistung bei steigenden Produktionsdaten

Hilfe verwenden

Installation und Integration

1. Installieren des SDKWeavel stellt ein Python-SDK zur Verfügung, das mit dem folgenden Befehl installiert werden kann:

   pip install weavel
   

2. DatenerfassungAufzeichnung von Daten auf der Weavel-Plattform mit den folgenden Codezeilen:

   import weavel
   weavel.log(input_data, output_data)
   

3. Erstellen eines DatensatzesBenutzer können vorhandene Daten importieren oder manuell Datensätze für eine schnelle Optimierung erstellen.

Funktion Betriebsablauf

1. Queue-OptimierungDer Benutzer kann die notwendigen Informationen (z.B. JSON-Schema) über Ape eingeben und dann den Optimierungsprozess starten. und Ape wird eine optimierte Version des Prompts generieren.
2. DatenerfassungWeavel SDK: Nach der Integration des Weavel SDK in eine Anwendung werden alle Eingabe- und Ausgabedaten protokolliert. Die Benutzer können die Details dieser Daten über die Weavel-Plattform einsehen.
3. Automatisierte BewertungApe generiert einen Bewertungscode und verwendet LLM als Rubrik, um die Wirksamkeit des Prompts automatisch zu bewerten.
4. ständige VerbesserungMit der Zunahme der Produktionsdaten wird Ape die Cueing-Leistung weiter optimieren, um sicherzustellen, dass die Cues immer optimal sind.

Anwendungsbeispiel

1. Tipps zur OptimierungApe: In einem KI-gesteuerten Chatbot können Benutzer die Eingabeaufforderungen optimieren, um die Antwortzeiten zu verkürzen und die Genauigkeit zu verbessern. Ape zeichnet alle Eingabe- und Ausgabedaten auf und erstellt optimierte Versionen der Eingabeaufforderungen.
2. DatenanalyseWeavel: Über die Weavel-Plattform können die Nutzer alle aufgezeichneten Daten einsehen, die Wirksamkeit der Aufforderungen analysieren und gezielte Optimierungen vornehmen.
3. Automatisierte BewertungApe generiert automatisch Bewertungscodes und verwendet LLM als Rubrik, um den Benutzern zu helfen, die Wirksamkeit der Aufforderungen schnell zu bewerten.