Kom ihåg när snabbteknik innebar smarta ChatGPT-hackar och intuitivt gissningsarbete?Dessa dagar är långt borta.När stora språkmodeller (LLM) blir inbäddade i företagets arbetsflöden måste de verktyg vi använder för att bygga med dem också växa. Idag skiftar snabbteknik från kreativitet och försök och misstag till något som liknar mjukvaruutveckling. Det handlar om att bygga system som är testbara, observerbara och förbättringsbara. Oavsett om du utformar agenter för produktion eller experimenterar med flerstegsrörledningar, behöver du verktyg som låter dig optimera förfrågningar systematiskt. This article explores eight projects that are redefining prompt engineering. From visual workflows to auto-tuned prompts, these tools help you scale your LLM projects without losing control or clarity. 1 §  – Build and Auto-Optimize LLM Applications AdalFlow AdalFlow är en PyTorch-inspirerad ram som gör det möjligt för utvecklare att bygga och optimera LLM-arbetsflöden deklarativt. Key Concepts: är är är är FlowModule: Precis som en PyTorch nn.Module kan du definiera dina egna återanvändbara byggstenar för LLM-arbetsflöden, inklusive routinglogik, RAG-komponenter eller agenter. AutoDiff + Static Graph Compilation: Bakom kulisserna sammanställer AdalFlow din FlowModule till en effektiv DAG, vilket minimerar onödiga LLM-samtal. Avkopplad utförande: Du definierar logiken en gång och kan sedan utföra den lokalt, fjärr eller i strömningsläge med hjälp av pluggbara utförare. Du kan bygga en som kombinerar hämtning (via RAG), strukturerad promptformatering och funktionell utdatavalidering – allt i en enhetlig pipeline. Example Use Case: AgentFlowModule AdalFlow är utformad för LLM-program på produktionsnivå med strikta fördröjningsbudgetar och tydliga tillförlitlighetskrav. tvåa Din första AI Prompt Engineer Ape Ape, skapad av Weavel, är en prompt engineer co-pilot som hjälper dig att testa, debugga och förbättra dina LLM-applikationer. Det är utformat för att eliminera behovet av tarmbaserad prompt tuning genom att ge utvecklare strukturerad, kontrollerbar feedback om hur deras agenter beter sig. What It Does: är är är Capture and Replay Traces: Ape registrerar varje uppmaning, verktygsuppmaning, svar och retry i en session. Du kan spela upp specifika steg eller köra upp kedjor igen med modifierade uppmaningar för att se hur beteendet ändras. Prompt Iteration-jämförelse: Den stöder sida vid sida jämförelser mellan olika prompt-versioner, så att du kan jämföra prestanda, noggrannhet eller hallucinationsreducering. Ape fungerar som din första promptingenjör - automatiserar försök-och-fel-slingan med spårbarhet och insikt. Istället för att fråga "vad gick fel?" får du se exakt hur agenten uppförde sig och vad som ledde till det. Why It’s Powerful: 3 § Utvärdera och optimera RAG-rörledningar automatiskt AutoRAG AutoRAG är ett ramverk med öppen källkod som hjälper dig att bygga, utvärdera och optimera RAG-rörledningar med hjälp av dina egna data. Det är idealiskt för utvecklare och forskare som vill testa olika RAG-uppsättningar – som chunkingstrategier, retrievers och rankers – utan att bygga om hela rörledningen manuellt. Core Features: är är är 
 
 Plug-and-Play-moduler: Inkluderar modulära implementeringar av vanliga RAG-komponenter: inbäddade modeller (t.ex. OpenAI, Cohere), chunkers, retrievers (t.ex. FAISS), rankers och responsgeneratorer. RAG Benchmarking: Definiera en utvärderingssats (kontext + fråga + förväntat svar), och AutoRAG kommer automatiskt att jämföra olika rörledningar med hjälp av mätvärden som EM (Exact Match), F1, ROUGE och BLEU. Pipeline Search: Utvärderar automatiskt kombinationer av moduler och hyperparametrar för att hitta den bästa konfigurationen på dina data. Dashboard: Tillhandahåller ett rent webbbaserat användargränssnitt för att visualisera rörledningsprestanda, utgångar och jämförelsemätningar. Att designa en RAG-rörledning innebär många rörliga delar: hur du klistrar in dokument, vilken inbäddningsmodell du använder, vilken retriever du ska tillämpa etc. AutoRAG automatiserar denna experimentprocess, sparar timmar av försök och fel och hjälper dig att hitta optimala inställningar snabbt. Why It Matters: Fyra – Ramen för programmering, inte uppmanar språkmodeller Dspy DSPy är en kraftfull ram från Stanford NLP som ger struktur och optimering till snabb teknik genom att behandla LLM-komponenter som programmerbara moduler. Core Abstraction: är är är är Signaturer: Du definierar en signatur (input/output schema) för varje modul – till exempel tar en sammanfattare ett stycke och returnerar en kortfattad mening. Moduler: I stället för att skriva uppmaningar manuellt, du komponera din app från byggblock som: Predict - enkel generation Välj - ranking eller klassificering uppgifter ChainOfThought - multi-step resonemang RAG - hämta-augmented moduler Optimizers: DSPy levereras med inbyggda optimerare som COPRO, som kör experiment för att hitta den bästa promptstrukturen, formateringen och LLM-konfigurationen med hjälp av få-skott- eller hämtningsbaserade tekniker. Key Features: är är är är Reproducerbara rörledningar: Du kan definiera LLM-arbetsflöden som återanvändbara Python-klasser med strukturerade ingångar/utgångar. Auto-Tuning: Kör utvärderingar på märkta datamängder och låt DSPy optimera snabbfrasning eller exempelval automatiskt. MLFlow Integration: Spåra experiment, prompt varianter och prestanda mätvärden över tid. DSPy ger ML-stil tekniska arbetsflöden till LLM-utveckling. Det är inte bara en omslag - det är ett ekosystem för att bygga, testa och optimera modulära LLM-applikationer. Why It Matters: Femte – Programmering, inte uppmaning, för AI i produktion Zenbase Zenbase Core är biblioteket för programmering – inte uppmaning – AI i produktion. Det är en spin-out av Stanford NLP: s DSPy-projekt och leds av flera av dess viktiga bidragsgivare. Medan DSPy är utmärkt för forskning och experiment, fokuserar Zenbase på att förvandla dessa idéer till verktyg som är lämpliga för produktionsmiljöer. Det ger kraften i strukturerat minne, hämtning och LLM-orkestrering till programvaruteknikens arbetsflöde. Key Points: är är är är DSPy vs Zenbase: DSPy är byggd för FoU, där utvecklare testar och utvärderar idéer. Zenbase anpassar dessa idéer för produktion, med betoning på tillförlitlighet, underhållbarhet och implementeringsberedskap. Automatisk promptoptimering: Zenbase möjliggör automatisk optimering av prompt och söklogik i verkliga applikationer, som integreras sömlöst i befintliga rörledningar. Engineering Focus: Utformad för mjukvaruteam som behöver komposterbara, debuggable LLM-program som utvecklas bortom prototyp. Zenbase är idealisk för utvecklare som vill behandla snabbteknik som verklig teknik – modulär, testbar och byggd för skala. 6 av – Snabbtuning med hjälp av Intent-baserad promptkalibrering Autoprompt AutoPrompt är en lätt ram för automatisk förbättring av promptprestanda baserat på verkliga data och modellåterkoppling. Istället för att förlita sig på manuella iterationer eller mänsklig intuition använder AutoPrompt en optimerings loop för att förfina prompter för din specifika uppgift och datamängd. Autoprompt automatiserar detta, upptäcker blinda fläckar och förbättrar kontinuerligt inbjudan – vilket gör inbjudan att skriva till en mätbar och skalbar process. Why It Matters: 7 § Evolutionära algoritmer för snabb sökning euprompt EvoPrompt är ett Microsoft-stödda forskningsprojekt som tillämpar evolutionära algoritmer för att optimera inbjudningar.Det omdefinierar inbjudningar som ett befolkningsbaserat sökproblem: generera många inbjudningar, utvärdera deras lämplighet och utveckla de bästa genom mutation och korsning. How It Works: är är är är 
 Initial Population: Börja med en uppsättning kandidatkommandon för en viss uppgift. Utvärdering: Varje prompt poängsätts med hjälp av en definierad mätare (t.ex. noggrannhet, BLEU, mänsklig eval). Genetic Evolution: Mutation introducerar små, slumpmässiga förändringar för att förbättra prestanda. Crossover kombinerar högpresterande prompts till nya varianter. Iteration: Processen upprepas över flera generationer tills prestanda konvergerar. Supported Algorithms: är är är är Den genetiska algoritmen (GA) Differentiell utveckling (DE) Trädbaserade crossover-operationer med hjälp av LLMs EvoPrompt förvandlar snabbdesign till ett beräkningsoptimeringsproblem, vilket ger dig mätbara vinster utan mänsklig mikrohantering. Why It Matters: åtta  – Feedback-Driven Prompt Evaluation and Optimization Promptimizer Promptimizer är ett experimentellt Python-bibliotek för optimering av inbjudningar med hjälp av feedback loopar från LLMs eller mänskliga betygsättare. Till skillnad från ramverk som fokuserar enbart på generering eller utvärdering skapar Promptimizer en strukturerad pipeline för att systematiskt förbättra inbjudningskvaliteten över tid. Promptimizer ger snabbteknik samma typ av feedback loop som du förväntar dig i UX-testning eller ML-utbildning: testa, mäta, förbättra. Why It Matters: Varför dessa verktyg spelar roll Dessa verktyg förvandlar snabbteknik från en konst till en disciplinerad teknikpraxis: är är är är är Kostnadskontroll: Optimerade uppmaningar använder färre tokens, vilket direkt minskar API-utgifter. Hastighet: Verktyg som AdalFlow och AutoRAG minskar utvecklingstiden från dagar till minuter. Noggrannhet: Frameworks som EvoPrompt förbättrar benchmark poäng med upp till 15%. Styrning: System som Ape och DSPy stöder revision och repeterbarhet. Snabbteknik är inte längre bara en färdighet - den har utvecklats till en omfattande stack. Slutliga tankar Oavsett om du hanterar arbetsflödets komplexitet med AdalFlow, debuggeringsagenter med Ape eller optimerar instruktioner med AutoPrompt och EvoPrompt, lyfter dessa verktyg dig från intuitionbaserade metoder till tillförlitliga tekniska metoder. Avkastningen på investeringen är påtaglig: från optimeringsrörelser under $ 1 till betydande konverteringsökningar bevisar effektiv uppmaning sitt värde. Med tanke på framtiden förväntar vi oss tätare integrationer med finjustering, multi-modal prompt design och prompt säkerhetsskannrar. The era of artisanal prompting is behind us. Welcome to industrial-grade prompt engineering. Build better prompts. Build better systems.

Read My Stories

Det här ljudet är producerat på berättelsens originalspråk!

Escape Prompt Hell med dessa 8 måste-ha öppen källkod verktyg

About Author

KOMMENTARER

HÄNG TAGGAR

DENNA ARTIKEL PRESENTERAS I

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps