Weavel : un outil intelligent d'optimisation de l'ingénierie des hints basé sur Ape

Introduction générale

Weavel a lancé Ape, un outil intelligent conçu pour optimiser les projets de cueing en IA. Ape aide les utilisateurs à optimiser les cues en réduisant les coûts et la latence tout en améliorant les performances. Ape atteint un excellent score de 94,5% dans le test de référence GSM8K, dépassant de loin des méthodes telles que Vanilla, CoT et DSPy. Les utilisateurs peuvent configurer et utiliser Ape en quelques étapes simples, ce qui améliore considérablement l'efficacité des projets de repérage.

Liste des fonctions

• Optimisation du repérage : améliorer les performances du repérage en réduisant les coûts et la latence
• Enregistrement des données : enregistrement des données d'entrée et de sortie pour générer des ensembles de données
• Évaluation automatisée : génération d'un code d'évaluation, utilisation du LLM comme grille d'évaluation
• Amélioration continue : optimisation continue de la performance des repères au fur et à mesure de l'augmentation des données de production

Utiliser l'aide

Installation et intégration

1. Installation du SDKWeavel fournit un SDK Python que les utilisateurs peuvent installer à l'aide de la commande suivante :

   pip install weavel
   

2. Enregistrement des donnéesLa plateforme Weavel : Enregistrez des données sur la plateforme Weavel à l'aide des lignes de code suivantes :

   import weavel
   weavel.log(input_data, output_data)
   

3. Création d'un ensemble de donnéesLes utilisateurs peuvent importer des données existantes ou créer manuellement des ensembles de données pour une optimisation rapide.

Fonction Opération Déroulement

1. Optimisation des repèresL'utilisateur peut remplir les informations nécessaires (par exemple, le schéma JSON) via Ape, puis lancer le processus d'optimisation. Ape génère alors une version optimisée de l'invite.
2. Enregistrement des donnéesLe SDK Weavel : Après l'intégration du SDK Weavel dans une application, toutes les données d'entrée et de sortie sont enregistrées. Les utilisateurs peuvent visualiser les détails de ces données à travers la plateforme Weavel.
3. Évaluation automatiséeApe génère un code d'évaluation et utilise LLM comme rubrique pour évaluer automatiquement l'efficacité de l'invite.
4. l'amélioration continueLes données de production augmentant, Ape continuera d'optimiser la performance des repères afin de garantir que les repères sont toujours les meilleurs.

exemple d'utilisation

1. Conseils d'optimisationDans un chatbot alimenté par l'IA, les utilisateurs peuvent optimiser les messages-guides afin de réduire les temps de réponse et d'améliorer la précision grâce à Ape, qui enregistre toutes les données d'entrée et de sortie et génère des versions optimisées des messages-guides.
2. l'analyse des donnéesLa plateforme Weavel permet aux utilisateurs de consulter toutes les données enregistrées, d'analyser l'efficacité des messages et de procéder à des optimisations ciblées.
3. Évaluation automatiséeApe génère automatiquement des codes d'évaluation et utilise LLM comme rubrique pour aider les utilisateurs à évaluer rapidement l'efficacité des messages-guides.