Weavel: una herramienta inteligente para optimizar la ingeniería de indicios basada en Ape

Introducción general

Weavel ha lanzado Ape, una herramienta inteligente diseñada para optimizar los proyectos de AI cueing.Ape ayuda a los usuarios a optimizar los cues reduciendo el coste y la latencia al tiempo que mejora el rendimiento.Ape alcanza una excelente puntuación de 94,5% en la prueba de referencia GSM8K, superando con creces métodos como Vanilla, CoT y DSPy. Los usuarios pueden configurar y utilizar Ape en unos sencillos pasos, mejorando significativamente la eficiencia y eficacia de los proyectos de cueing.

Lista de funciones

• Optimización de la señalización: mejorar el rendimiento de la señalización reduciendo el coste y la latencia
• Registro de datos: registra los datos de entrada y salida para generar conjuntos de datos
• Evaluación automatizada: generación de código de evaluación, utilizando LLM como rúbrica.
• Mejora continua: optimización continua del rendimiento del taco a medida que aumentan los datos de producción

Utilizar la ayuda

Instalación e integración

1. Instalación del SDKWeavel proporciona un SDK de Python que los usuarios pueden instalar con el siguiente comando:

   pip install weavel
   

2. Registro de datos: Registra los datos en la plataforma Weavel con las siguientes líneas de código:

   import weavel
   weavel.log(input_data, output_data)
   

3. Creación de un conjunto de datosLos usuarios pueden importar datos existentes o crear manualmente conjuntos de datos para una optimización rápida.

Función Flujo de operaciones

1. Optimización del tacoApe: El usuario puede rellenar la información necesaria (por ejemplo, el esquema JSON) a través de Ape y, a continuación, ejecutar el proceso de optimización. y Ape generará una versión optimizada de la consulta.
2. Registro de datosWeavel SDK: Tras integrar el SDK de Weavel en una aplicación, todos los datos de entrada y salida quedan registrados. Los usuarios pueden ver los detalles de estos datos a través de la plataforma Weavel.
3. Evaluación automatizadaApe genera un código de evaluación y utiliza LLM como rúbrica para evaluar automáticamente la eficacia de la instrucción.
4. mejora continua: A medida que aumenten los datos de producción, Ape seguirá optimizando el rendimiento de las señales para garantizar que éstas sean siempre óptimas.

ejemplo de uso

1. Consejos de optimizaciónEn un chatbot basado en IA, los usuarios pueden optimizar los mensajes para reducir los tiempos de respuesta y mejorar la precisión con Ape, que registra todos los datos de entrada y salida y genera versiones optimizadas de los mensajes.
2. análisis de datosA través de la plataforma Weavel, los usuarios pueden consultar todos los datos registrados, analizar la eficacia de los avisos y realizar optimizaciones específicas.
3. Evaluación automatizada: Ape genera automáticamente códigos de evaluación y utiliza LLM como rúbrica para ayudar a los usuarios a evaluar rápidamente la eficacia de las indicaciones.