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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。

 

Weavel:基于Ape优化提示工程的智能化工具-1

 

 

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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