如何使用Trainkore
安装 Trainkore: 使用以下代码在项目中导入并初始化 Trainkore：import Trainkore from 'trainkore'
创建实例: 使用以下代码初始化一个新的 Trainkore 实例：const trainkore = new Trainkore()
配置聊天提示: 通过使用 trainkore.chatPrompt.create() 创建包含消息和模型参数的对象来设置聊天提示
选择模型: 在模型参数中选择可用模型，包括 OpenAI、Anthropic、Llama2 或自定义模型
生成提示: 使用自动提示生成功能为不同的用例动态创建提示
监控性能: 访问可观测性套件以查看指标、调试日志和分析输入/输出性能
版本控制: 使用提示版本控制系统在组织内管理和迭代提示
评估结果: 查看包含输入、输出、评分、提示和元数据的日志以评估性能
Trainkore 常见问题解答
Trainkore 是一个提供自动提示生成、模型切换和评估功能的提示和 RAG 平台。它比使用任何单一的 LLM 提供更高的性能和更低的成本。
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