Sinasabi mo kung bakit ang prompt engineering ay nangangahulugan ng smart ChatGPT hack at intuition-driven guesswork? Ang mga araw na iyon ay lang na umalis. Kapag ang malaking mga modelo ng wika (LLMs) ay bumubuo sa mga workflows ng enterprise, ang mga tool na ginagamit namin upang bumuo sa kanila ay kailangan na lumaki din. Sa ngayon, ang prompt engineering ay pumunta mula sa creativity at trial-and-error sa isang bagay na tumutulong sa pag-unlad ng software. Ito ay tungkol sa pagbuo ng mga sistema na maaaring i-test, i-observe, at i-improve. Kung ikaw ay nag-disenyo ng mga agens para sa produksyon o pag-experiment sa multi-step pipelines, kailangan mo ng mga tool na nagbibigay-daan sa iyo upang i-optimize ang mga prompts sistematically. Ang artikulong ito ay nag-eksplore ang 8 mga proyekto na re-defines prompt engineering. mula sa visual na workflows hanggang sa auto-tuned prompts, ang mga tool na ito ay tumutulong sa iyo upang i-scale ang iyong mga proyekto ng LLM nang hindi kailangang ma-control o clarity. 1 ang – Pagbuo at Auto-Optimize ang mga application ng LLM ang napili ng Ang AdalFlow ay isang PyTorch-inspired framework na nagbibigay-daan sa mga developer upang bumuo at i-optimize ang mga workflow ng LLM sa isang declarative. Ang kanyang pangunahing kapangyarihan ay ang paghahambing ng expressive Python APIs sa automatic optimization para sa latency, performance, at gastos. Key Concepts: sa loob sa loob sa loob sa loob FlowModule: Tulad ng isang PyTorch nn.Module, maaari mong itakda ang iyong sarili reusable building blocks para sa LLM workflows, kabilang ang routing logic, RAG mga bahagi, o mga agens. AutoDiff + Static Graph Compilation: Sa loob ng mga palabas, AdalFlow compiles ang iyong FlowModule sa isang mahigpit na DAG, minimize unnecessary LLM calls. Disconnected Execution: I-defines ang logic isang beses at pagkatapos ay maaaring i-execute ito locally, remotely, o sa streaming mode gamit ang plugable executors. Maaari mong bumuo ng isang na nagbibigay ng retrieval (via RAG), structured prompt formatting, at function-call-style output validation - ang lahat sa isang unified pipeline. Example Use Case: AgentFlowModule Ang AdalFlow ay dinisenyo para sa mga application ng produksyon-grade LLM na may karaniwang mga budget ng latency at mga katangian ng reliability. 2 ang - Ang iyong unang AI Prompt Engineer ang apes Ape, na binuo ng Weavel, ay isang prompt engineer co-pilot na tumutulong sa iyo na i-test, debug, at i-improve ang iyong mga application ng LLM. Ito ay dinisenyo upang i-eliminate ang pangangailangan para sa intestinal-based prompt tuning sa pamamagitan ng magbibigay ng mga developer ng estruktural, inspectable feedback sa kung paano ang kanilang mga agens ay nagtatrabaho. What It Does: sa loob sa loob sa loob Capture and Replay Traces: Ang Ape ay nag-record ang lahat ng mga prompt, tool call, response, at retry sa isang session. Maaari mong i-replay ang anumang mga patakaran o i-run ang mga string na may mga modified prompts upang makita kung paano ang pag-iwan ng pag-iwan. Prompt Iteration Comparison: Ito ay sumusuporta sa pagitan ng side-by-side sa pagitan ng iba't ibang mga bersyon ng prompt, na nagbibigay-daan sa iyo upang benchmark ang pagganap, katunayan, o halucination reduction. Ang Ape ay nagtatrabaho tulad ng iyong unang prompt engineer hiring — automatize ang trial-and-error loop na may traceability at pag-iisip. Sa halip ng pag-aalala "ang nangyayari?" makikita mo kung ano ang nagtatrabaho ng agente at kung ano ang nangangahulugang ito. Why It’s Powerful: 3 ang I-evaluate at optimize ang RAG Pipelines automatically Mga AutoRAG Ang AutoRAG ay isang open-source framework na nagbibigay-daan sa iyo upang bumuo, i-evaluate, at optimize ang Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines gamit ang iyong sarili na data. Ito ay ideal para sa mga developer at mga mananaliksik na nais na i-test ang iba't-ibang RAG setup - tulad ng chunking strategies, retrievers, at rankers - nang walang manually rebuilding ang buong pipeline. Core Features: sa loob sa loob sa loob sa loob 
 Plug-and-Play Modules: Naglalaman ng modular na pag-implementasyon ng mga common RAG components: embedding models (e.g. OpenAI, Cohere), chunkers, retrievers (e.g. FAISS), rankers, at response generators. RAG Benchmarking: I-definite ang isang pakikipagsapalaran (context + query + expected answer), at ang AutoRAG ay automatically lumipad ng iba pang mga pipeline gamit ang mga metrikong tulad ng EM (Exact Match), F1, ROUGE, at BLEU. Pipeline Search: Automatically evaluates mga kombinasyon ng mga module at hyperparameter upang makahanap ang pinakamahusay na-perform configuration sa iyong data. Dashboard: Nagbibigay ng isang clean na web-based UI upang visualize pipeline pagganap, outputs, at comparison metric. Ang pag-disenyo ng isang pipeline ng RAG ay nangangailangan ng maraming mga moving mga bahagi: kung paano i-chunk ang mga dokumento, kung ano ang embedding model na ginagamit mo, kung ano ang retriever upang gamitin, at iba pa. AutoRAG automates ang proseso ng eksperimento na ito, i-save ang oras ng trial-and-error at makatulong sa iyo upang makahanap ng optimal na setups mabilis. Why It Matters: 4 ang – Ang framework para sa pag-programming, hindi pag-iisip ng mga modelo ng wika ang dspy Ang DSPy ay isang malakas na framework mula sa Stanford NLP na naghahatid ng struktural at optimization sa prompt engineering sa pamamagitan ng paghahatid ng mga bahagi ng LLM tulad ng mga programable modules. Core Abstraction: sa loob sa loob sa loob sa loob Signature: Ipinapakita mo ang isang Signature (input/output schema) para sa bawat module — halimbawa, ang isang summarizer ay gumamit ng isang paragraph at bumalik ng isang summary sentence. Modules: Sa halip ng pagsulat ng mga prompts manually, i-compose ang iyong app mula sa mga building blocks tulad ng: Predict - simple generation Select - ranking o classification tasks ChainOfThought - multi-step reasoning RAG - retrieval-augmented modules Optimizers: DSPy ay kasama sa built-in optimizers tulad ng COPRO, na mag-execute mga eksperimento upang makahanap ang pinakamahusay na prospect structure, format, at LLM configuration gamit ang ilang-shot o retrieval-based teknolohiya. Key Features: sa loob sa loob sa loob sa loob Reproducible Pipelines: Maaari mong itakda ang mga workflows ng LLM bilang mga reusable Python class na may structured inputs/outputs. Auto-Tuning: I-execute evaluations sa labeled datasets at i-optimize ng DSPy ang prompt phrasing o sample selection automatically. MLFlow Integration: I-track ang mga eksperimento, prompt variants, at performance metrics sa panahon. Ang DSPy ay nagbibigay ng ML-style engineering workflows sa pag-unlad ng LLM. Ito ay hindi lamang isang wrapper - ito ay isang ecosystem para sa pagbuo, pagsubok, at pag-optimize ng modular na mga application ng LLM. Why It Matters: 5 ang – Programming, hindi Prompting, para sa AI sa produksyon ang baso Ang Zenbase Core ay ang library para sa pag-programming—no-prompting—AI sa produksyon. Ito ay isang spin-out ng Stanford NLP's DSPy project at pinamamahala sa pamamagitan ng ilang ng kanyang mga pangunahing kontributor. Habang ang DSPy ay mahusay na para sa pananaliksik at pag-experimentation, ang Zenbase ay nag-focus sa pagbabago ng mga ideya na ito sa mga tool na magagamit para sa produksyon na mga environment. Ito ay nagdadala ng kapangyarihan ng estruturadong memory, retrieval, at LLM orchestration sa workflow ng software engineering. Key Points: sa loob sa loob sa loob sa loob DSPy vs Zenbase: DSPy ay binuo para sa R & D, kung saan ang mga developer ay nag-test at i-evaluate ng mga ideya. Zenbase ay-adapt ang mga ideya na ito para sa produksyon, na nagkakahalaga sa reliability, maintenanceability, at deployment-readyness. Automatic Prompt Optimization: Ang Zenbase ay nagbibigay-daan para sa automatic optimization ng mga prompts at logic ng paghahanap sa mga aplikasyon sa real-world, na mag-integrate nang madaling sa mga kasalukuyang pipelines. Engineering Focus: Disenyo para sa mga team ng software na kailangan ng composable, debuggable mga programa ng LLM na lumikha sa itaas ng prototype. Ang Zenbase ay ideal para sa mga developer na nais na i-treat prompt engineering bilang real engineering - modular, testable, at binuo para sa scale. 6 ang - Paggamit ng prompt tuning gamit ang Intent-based Prompt Calibration ang prompt Ang AutoPrompt ay isang lightweight framework para sa automatic na pagpapabuti ng prompt performance batay sa real data at modelo feedback. Sa halip na tumingin sa manual iterations o human intuition, ang AutoPrompt ay gumagamit ng isang optimization loop upang mapabuti ang prompts para sa iyong espesyal na trabaho at dataset.  Prompt tuning typically involves testing dozens of phrasing variations by hand. AutoPrompt automates this, discovers blind spots, and continuously improves the prompt—turning prompt writing into a measurable and scalable process. Why It Matters: 7 ang - Evolutionary Algorithms para sa Prompt Search ang prompt EvoPrompt ay isang Microsoft-backed pananaliksik na proyekto na gumagamit ng evolutionary algorithms upang optimize ang mga prompts. Ito reimagine ang prompt crafting bilang isang populasyon-based na problema ng paghahanap: lumikha ng maraming mga prompts, i-evaluate ang kanilang fitness, at i-evolve ang mga pinakamahusay na-performing sa pamamagitan ng mutation at crossover. How It Works: sa loob sa loob sa loob sa loob sa loob Ini-initial Population: Magsisimula sa isang set ng mga prompts kandidato para sa isang tiyak na trabaho. Evaluation: Ang bawat prompt ay na-scored gamit ang isang defined metric (e.g., accuracy, BLEU, human eval). Genetic Evolution: Mutation ay nagpapakita ng mga maliit na, random na mga pagbabago upang mapabuti ang pagganap. Crossover ay nagbibigay ng mga high-performance prompts sa mga bagong variants. Selection ay nagbibigay ng mga top-performing prompts para sa susunod na generasyon. Iteration: Ang proseso ay tinatawag sa pamamagitan ng ilang mga generations hanggang sa performance converges. Supported Algorithms: sa loob sa loob sa loob sa loob Mga Algorithm ng Genetika (GA) Mga pahinang tumuturo sa Evolution (DE) Tree-based crossover operations gamit ang LLMs I-writing ang perfect prompt ay mahirap - kahit na mas mahirap kapag gawin ito sa larong. EvoPrompt i-convert ang prompt na disenyo sa isang problema ng optimization ng computing, na nagbibigay sa iyo ng malaman na gawain nang walang human micromanagement. Why It Matters: 8 ang - Feedback-Driven Prompt Evaluation at Optimization Mga Promptimizer Ang Promptimizer ay isang eksperimental na library ng Python para sa pag-optimize ng mga prompts gamit ang mga feedback loops mula sa LLMs o mga human raters. Hindi tulad ng mga frameworks na nag-focus lamang sa generation o evaluation, ang Promptimizer ay lumikha ng isang estruktural na pipeline para sa sistematically pagbutihin ang kalidad ng prompts sa panahon. Ang Promptimizer ay nagbibigay sa prompt engineering ang parehong uri ng feedback loop na nais mo sa UX testing o ML training: test, measure, improve. It's especially potent para sa copywriting, content generation, at anumang trabaho kung saan subjective quality matatagpuan. Why It Matters: Bakit importante ang mga tool na ito Ang mga tool na ito ay nag-transform ang prompt engineering mula sa isang arte sa isang disiplined engineering practice: sa loob sa loob sa loob sa loob sa loob COST CONTROL: Ang optimized prompts ay gumagamit ng mas mababa na token, direktang pagbawas ng mga gastos ng API. Speed: Mga tool tulad ng AdalFlow at AutoRAG ay humigit-kumpleto ang oras ng pag-unlad mula sa mga araw hanggang sa mga minuto. Accuracy: Ang mga frameworks tulad ng EvoPrompt ay bumubuo ng mga score ng benchmark ng hanggang sa 15%. Governance: Mga sistema tulad ng Ape at DSPy ay sumusuporta sa auditability at repetability. Prompt engineering ay hindi lamang isang skill - ito ay binuo sa isang komprehensibong stack. Final na mga ideya Ang kabuuan ng mga application ng LLM ay hindi kasama sa smart hacking ngunit sa scalable infrastructure. Kung ikaw ay nagtatrabaho sa complexity ng workflow na may AdalFlow, debugging mga agens na may Ape, o pag-optimize ng mga instruksyon na may AutoPrompt at EvoPrompt, ang mga tool na ito ay tumatakbo sa iyo mula sa intuition-based methods sa reliable engineering practices. Ang return sa investment ay tangible: mula sa pag-optimize sa ilalim ng $ 1 hanggang sa mahalaga na pag-boost ng conversion, ang effective prompting ay nagpapakita ng kanyang halaga. Nakikita natin ang mas malakas na integrations na may fine-tuning, multi-modal prompt design, at prompt security scanners. Ang mensahe ay malinaw: The era of artisanal prompting is behind us. Welcome to industrial-grade prompt engineering. Build better prompts. Build better systems.

Read My Stories

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Masyadong mahaba; Upang basahin

Make resilience your competitive advantage

Escape Prompt Hell gamit ang mga 8 Must-Have Open-Source Tools

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps