Weavel: uma ferramenta inteligente para otimizar a engenharia de dicas baseada no Ape

Introdução geral

A Weavel lançou o Ape, uma ferramenta inteligente projetada para otimizar projetos de cueing de IA. O Ape ajuda os usuários a otimizar os cues, reduzindo o custo e a latência e, ao mesmo tempo, melhorando o desempenho. O Ape alcançou uma excelente pontuação de 94,5% no teste de benchmark GSM8K, superando em muito métodos como Vanilla, CoT e DSPy. Os usuários podem configurar e usar o Ape em apenas algumas etapas simples, melhorando significativamente a eficiência e a eficácia dos projetos de cueing.

Lista de funções

• Otimização de sinalização: aprimoramento do desempenho da sinalização reduzindo o custo e a latência
• Registro de dados: registre dados de entrada e saída para gerar conjuntos de dados
• Avaliação automatizada: geração de código de avaliação, usando o LLM como critério de avaliação
• Melhoria contínua: otimização contínua do desempenho do taco à medida que os dados de produção aumentam

Usando a Ajuda

Instalação e integração

1. Instalação do SDKA Weavel fornece um Python SDK que os usuários podem instalar com o seguinte comando:

   pip install weavel
   

2. Registro de dadosRegistre dados na plataforma Weavel com as seguintes linhas de código:

   importação weavel
   weavel.log(dados_de_entrada, dados_de_saída)
   

3. Criação de um conjunto de dadosOs usuários podem importar dados existentes ou criar manualmente conjuntos de dados para otimização imediata.

Função Fluxo de operação

1. Otimização de pistasO usuário pode preencher as informações necessárias (por exemplo, esquema JSON) por meio do Ape e, em seguida, executar o processo de otimização, e o Ape gerará uma versão otimizada do prompt.
2. Registro de dadosApós a integração do SDK da Weavel em um aplicativo, todos os dados de entrada e saída são registrados. Os usuários podem visualizar os detalhes desses dados por meio da plataforma Weavel.
3. Avaliação automatizadaO Ape gera o código de avaliação e usa o LLM como uma rubrica para avaliar automaticamente a eficácia do prompt.
4. melhoria contínua: À medida que os dados de produção aumentam, a Ape continuará a otimizar o desempenho das dicas para garantir que elas estejam sempre no seu melhor.

exemplo de uso

1. Dicas de otimizaçãoEm um chatbot com tecnologia de IA, os usuários podem otimizar os prompts para reduzir os tempos de resposta e melhorar a precisão com o Ape, que registra todos os dados de entrada e saída e gera versões otimizadas dos prompts.
2. análise de dadosPor meio da plataforma Weavel, os usuários podem visualizar todos os dados registrados, analisar a eficácia dos prompts e fazer otimizações direcionadas.
3. Avaliação automatizadaO Ape gera automaticamente códigos de avaliação e usa o LLM como uma rubrica para ajudar os usuários a avaliar rapidamente a eficácia dos prompts.