Weavel：基于Ape优化提示工程的智能化工具

综合介绍

Weavel推出了Ape，这是一款专为优化AI提示工程而设计的智能工具。Ape能够通过减少成本和延迟，同时提高性能，帮助用户优化提示。Ape在GSM8K基准测试中取得了94.5%的优异成绩，远超Vanilla、CoT和DSPy等方法。用户只需简单几步即可设置和使用Ape，显著提升提示工程的效率和效果。

功能列表

• 提示优化：通过减少成本和延迟，提高提示性能
• 数据记录：记录输入和输出数据，生成数据集
• 自动评估：生成评估代码，使用LLM作为评判
• 持续改进：随着生产数据的增加，不断优化提示性能

使用帮助

安装与集成

1. 安装SDK：Weavel提供Python SDK，用户可以通过以下命令进行安装：

   pip install weavel
   

2. 数据记录：通过以下代码行将数据记录到Weavel平台：

   import weavel
   weavel.log(input_data, output_data)
   

3. 创建数据集：用户可以导入现有数据或手动创建数据集，用于提示优化。

功能操作流程

1. 提示优化：用户可以通过Ape填写必要的信息（如JSON schema），然后运行优化过程。Ape会生成优化后的提示版本。
2. 数据记录：在应用中集成Weavel SDK后，所有输入和输出数据都会被记录下来。用户可以通过Weavel平台查看这些数据的详细信息。
3. 自动评估：Ape会生成评估代码，并使用LLM作为评判，自动评估提示的效果。
4. 持续改进：随着生产数据的增加，Ape会不断优化提示性能，确保提示始终处于最佳状态。

使用示例

1. 优化提示：在一个AI驱动的聊天机器人中，用户可以通过Ape优化提示，减少响应时间并提高准确性。Ape会记录所有输入和输出数据，并生成优化后的提示版本。
2. 数据分析：通过Weavel平台，用户可以查看所有记录的数据，分析提示的效果，并进行针对性的优化。
3. 自动评估：Ape会自动生成评估代码，并使用LLM作为评判，帮助用户快速评估提示的效果。

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