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 sich die Effizienz und Effektivität von Cueing-Projekten erheblich verbessert.
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
- Installieren des SDKWeavel stellt ein Python-SDK zur Verfügung, das mit dem folgenden Befehl installiert werden kann:
pip install weavel
- DatenerfassungAufzeichnung von Daten auf der Weavel-Plattform mit den folgenden Codezeilen:
importieren weavel weavel.log(input_data, output_data)
- Erstellen eines DatensatzesBenutzer können vorhandene Daten importieren oder manuell Datensätze für eine schnelle Optimierung erstellen.
Funktion Betriebsablauf
- 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.
- 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.
- Automatisierte BewertungApe generiert einen Bewertungscode und verwendet LLM als Rubrik, um die Wirksamkeit des Prompts automatisch zu bewerten.
- ständige VerbesserungMit der Zunahme der Produktionsdaten wird Ape die Cueing-Leistung weiter optimieren, um sicherzustellen, dass die Cues immer optimal sind.
Anwendungsbeispiel
- 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.
- DatenanalyseWeavel: Über die Weavel-Plattform können die Nutzer alle aufgezeichneten Daten einsehen, die Wirksamkeit der Aufforderungen analysieren und gezielte Optimierungen vornehmen.
- Automatisierte BewertungApe generiert automatisch Bewertungscodes und verwendet LLM als Rubrik, um den Benutzern zu helfen, die Wirksamkeit der Aufforderungen schnell zu bewerten.