Спомняте ли си, когато незабавното инженерство означаваше умни хакове на ChatGPT и интуиция? Тези дни отдавна са изчезнали.Тъй като големите езикови модели (LLM) стават вградени в корпоративните работни потоци, инструментите, които използваме за изграждане с тях, също трябва да растат. Днес бързото инженерство преминава от креативност и проба и грешка към нещо, което прилича на разработване на софтуер. Става дума за изграждане на системи, които са тестваеми, наблюдавани и подобряеми. Независимо дали проектирате агенти за производство или експериментирате с многоетапни тръбопроводи, имате нужда от инструменти, които ви позволяват систематично да оптимизирате поканите. Тази статия изследва осем проекта, които предефинират инстанционното инженерство.От визуални работни потоци до автоматично настройвани инстанции, тези инструменти ви помагат да мащабирате проектите си за LLM, без да губите контрол или яснота. 1 от - Изграждане и автоматично оптимизиране на LLM приложения AdalFlow AdalFlow е вдъхновена от PyTorch рамка, която позволява на разработчиците да изграждат и оптимизират работни потоци на LLM декларативно. Неговата основна сила е комбинирането на изразителни Python API с автоматична оптимизация за закъснение, производителност и разходи. Key Concepts: на на на на FlowModule: Подобно на PyTorch nn.Module, можете да дефинирате собствените си многократно използваеми блокове за работни потоци на LLM, включително логика за маршрутизиране, RAG компоненти или агенти. AutoDiff + Static Graph Compilation: Зад кулисите, AdalFlow компилира вашия FlowModule в ефективен DAG, минимизирайки ненужните LLM повиквания. Разделено изпълнение: Можете да дефинирате логиката веднъж и след това да я изпълнявате локално, дистанционно или в режим на стрийминг, като използвате плъгирани изпълнители. Можете да изградите една която съчетава извличане (чрез RAG), структурирано форматиране на обаждания и валидиране на изход в стил на повикване - всичко в един единствен тръбопровод. Example Use Case: AgentFlowModule AdalFlow е предназначен за приложения от производствен клас LLM с строги бюджети за закъснение и ясни изисквания за надеждност. 2 от - Първият ви AI Prompt инженер маймуната Ape, създаден от Weavel, е съпилот за незабавни инженери, който ви помага да тествате, дебютирате и подобрявате приложенията си за LLM. Той е предназначен да елиминира необходимостта от прост настройка, базирана на червата, като дава на разработчиците структурирана, проверяема обратна връзка за това как се държат техните агенти. What It Does: на на на Заснемане и възпроизвеждане на следи: Ape записва всяко обаждане, повикване на инструменти, отговор и повторение в сесия. Можете да възпроизвеждате конкретни стъпки или да изпълнявате отново вериги с модифицирани обаждания, за да видите как се променя поведението. Prompt Iteration Comparison: Той поддържа странични сравнения между различни проп версии, което ви позволява да сравните производителността, точността или намаляването на халюцинациите. Ape действа като първия ви незабавен наем на инженер – автоматизирайте пробния и грешния цикъл с проследимост и прозрение.Вместо да питате „какво не е наред?“ получавате да видите точно как се е държал агентът и какво е довело до това. Why It’s Powerful: 3 от Автоматично оценяване и оптимизиране на RAG тръбопроводи Автомобилът AutoRAG е рамка с отворен код, която ви помага да изграждате, оценявате и оптимизирате тръбопроводи с увеличено генериране (RAG) с помощта на вашите собствени данни.Той е идеален за разработчици и изследователи, които искат да тестват различни настройки на RAG - като стратегии за изрязване, ретривъри и класиращи устройства - без ръчно да възстановяват целия тръбопровод. Core Features: на на на на на Plug-and-Play модули: включва модулни реализации на общи RAG компоненти: вградени модели (напр. OpenAI, Cohere), шункери, ретривъри (напр. FAISS), рангъри и генератори за реакция. RAG Benchmarking: Определете набор от оценки (контекст + заявка + очакван отговор) и AutoRAG автоматично ще сравнява различни тръбопроводи, като използва показатели като EM (Точно съвпадение), F1, ROUGE и BLEU. Търсене на тръбопроводи: Автоматично оценява комбинации от модули и хиперпараметри, за да намери най-добрата конфигурация за вашите данни. Таблица за управление: Осигурява чист уеб-базиран интерфейс за визуализиране на производителността на тръбопровода, изходите и показателите за сравнение. Проектирането на RAG тръбопровод включва много движещи се части: как разделяте документите, какъв модел на вграждане използвате, какъв ретривър да приложите и т.н. AutoRAG автоматизира този експериментален процес, спестявайки часове опит и грешка и помагайки ви бързо да намерите оптимални настройки. Why It Matters: 4 от Рамката за програмиране, а не мотивиране на езикови модели ДПС DSPy е мощна рамка от Stanford NLP, която носи структура и оптимизация за бързо инженерство, като третира LLM компоненти като програмируеми модули. Core Abstraction: на на на на Подписи: Можете да дефинирате подпис (схема за въвеждане/излизане) за всеки модул – например обобщавачът взема параграф и връща кратко изречение. Модули: Вместо да пишете покани ръчно, вие съставяте приложението си от строителни блокове като: Предсказване - просто поколение Изберете - класиране или класифициране задачи ChainOfThought - многоетапно разсъждение RAG - модули с увеличение на извличането Оптимизатори: DSPy идва с вградени оптимизатори като COPRO, които провеждат експерименти, за да намерят най-добрата структура, форматиране и конфигурация на LLM, използвайки техники, базирани на малко снимки или извличане. Key Features: на на на на Възпроизвеждаеми тръбопроводи: Можете да дефинирате работните потоци на LLM като повторно използваеми класове на Python със структурирани входове/изходи. Автоматично настройване: Извършвайте оценки на етикетирани набори от данни и позволете на DSPy автоматично да оптимизира незабавното формулиране или селекцията на примери. Интеграция на MLFlow: Проследяване на експерименти, незабавни варианти и показатели за производителността във времето. DSPy носи ML-стилни инженерни работни потоци за разработване на LLM. Това не е просто опаковка - това е екосистема за изграждане, тестване и оптимизиране на модулни LLM приложения. Why It Matters: 5 от – Програмиране, а не насърчаване, за AI в производството Зенбаз Zenbase Core е библиотеката за програмиране, а не за насърчаване на изкуствения интелект в производството. Това е спин-оут на проекта DSPy на Stanford NLP и се ръководи от няколко от неговите ключови участници. Докато DSPy е отличен за научни изследвания и експерименти, Zenbase се фокусира върху превръщането на тези идеи в инструменти, подходящи за производствени среди. Той носи силата на структурираната памет, извличането и оркестрацията на LLM в работния поток на софтуерното инженерство. Key Points: на на на на DSPy срещу Zenbase: DSPy е създаден за R&D, където разработчиците тестват и оценяват идеи. Zenbase адаптира тези идеи за производство, като подчертава надеждността, поддръжката и готовността за разполагане. Automatic Prompt Optimization: Zenbase позволява автоматична оптимизация на обажданията и логиката за извличане в реални приложения, като се интегрира безпроблемно в съществуващи тръбопроводи. Инженеринг Фокус: Проектиран за софтуерни екипи, които се нуждаят от компостируеми, дебютиращи LLM програми, които се развиват извън прототипа. Zenbase е идеален за разработчици, които искат да третират бързото инженерство като истинско инженерство - модулно, тестваемо и изградено за мащабиране. 6 от - Използване на калибриране на Prompt, базирано на намерение Автомобилът AutoPrompt е лесна рамка за автоматично подобряване на бързата производителност въз основа на реални данни и обратна връзка към модели.Вместо да разчита на ръчни итерации или човешка интуиция, AutoPrompt използва оптимизационна верига, за да усъвършенства поканите за вашата конкретна задача и набор от данни. AutoPrompt автоматизира това, открива слепи петна и непрекъснато подобрява сигнала – превръщайки сигнала в измерим и мащабируем процес. Why It Matters: 7 от Алгоритми за бързо търсене ЕВРОПРОМ EvoPrompt е научноизследователски проект, подкрепен от Microsoft, който прилага еволюционни алгоритми за оптимизиране на обажданията.Той преработва обажданията като проблем за търсене на базата на населението: генерира много обаждания, оценява тяхната годност и развива най-добрите чрез мутация и кръстосване. How It Works: на на на на на Начална популация: Започнете с набор от кандидати за конкретна задача. Оценка: Всеки промпт се оценява, като се използва определена метрика (напр. точност, BLEU, човешка оценка). Genetic Evolution: Mutation въвежда малки, случайни промени за подобряване на производителността. Crossover съчетава високопроизводителни обаждания в нови варианти. Selection запазва най-добрите обаждания за следващото поколение. Итерация: Процесът се повтаря в продължение на няколко поколения, докато производителността се сближи. Supported Algorithms: на на на на Генетичен алгоритъм (GA) Диференциална еволюция (DE) Дърво базирани кръстосани операции с помощта на LLMs EvoPrompt превръща бързото проектиране в проблем за изчислителна оптимизация, като ви дава измерими печалби без човешко микроуправление. Why It Matters: 8 от Оценка и оптимизация на обратна връзка Ускорител Promptimizer е експериментална Python библиотека за оптимизиране на обаждания с помощта на кръгове за обратна връзка от LLMs или човешки оценители. За разлика от рамки, които се фокусират изключително върху генерирането или оценката, Promptimizer създава структуриран тръбопровод за систематично подобряване на качеството на обажданията с течение на времето. Promptimizer дава на незабавното инженерство същия вид обратна връзка, която бихте очаквали в UX тестване или ML обучение: тестване, измерване, подобряване.Той е особено мощен за копиране, генериране на съдържание и всяка задача, където има значение субективното качество. Why It Matters: Защо тези инструменти са важни Тези инструменти превръщат бързото инженерство от изкуство в дисциплинирана инженерна практика: на на на на на Контрол на разходите: Оптимизираните обаждания използват по-малко токени, като пряко намаляват разходите за API. Скорост: Инструменти като AdalFlow и AutoRAG намаляват времето за разработване от дни до минути. Точност: рамки като EvoPrompt подобряват референтните резултати с до 15%. Управление: Системи като Ape и DSPy поддържат одита и повторяемостта. Незабавното инженерство вече не е просто умение – то се е развило в цялостна купчина. Заключителни мисли Независимо дали се занимавате със сложността на работния поток с AdalFlow, дебютирате агенти с Ape или оптимизирате инструкции с AutoPrompt и EvoPrompt, тези инструменти ви издигат от методологии, базирани на интуиция, до надеждни инженерни практики. Възвръщаемостта на инвестициите е осезаема: от оптимизацията под $1 до значителните повишения на конверсиите, ефективното насърчаване доказва стойността си. Гледайки напред, очакваме по-твърди интеграции с фино настройване, мултимодален дизайн на сигнали и сигнали за безопасност. The era of artisanal prompting is behind us. Welcome to industrial-grade prompt engineering. Build better prompts. Build better systems.

Read My Stories

Това аудио е създадено на оригиналния език на историята!

Твърде дълго; Чета

Make resilience your competitive advantage

Избягайте от ада с тези 8 инструмента с отворен код

About Author

КОМЕНТАРИ

ЗАКАЧВАЙТЕ ЕТИКЕТИ

ТАЗИ СТАТИЯ Е ПРЕДСТАВЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps