Weavel
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Weavel是一个AI驱动的分析和提示工程平台，适用于LLM应用，其特色是Ape——一个自动化和优化提示的AI提示工程师。
https://weavel.ai/?utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年05月16日
什么是 Weavel
Weavel是一个针对大型语言模型（LLM）应用的性能分析和测试平台，成立于2023年，总部位于旧金山。其旗舰产品Ape被誉为首个AI提示工程师，旨在自动化和优化基于LLM的产品的提示工程。Weavel旨在解决开发者和公司在分析用户体验和提升基于LLM技术性能方面面临的挑战。
Weavel 的主要功能
Weavel 是一个针对基于LLM的应用程序的AI驱动分析和优化平台。它为对话式AI产品提供自动化的提示工程、性能测试和用户行为分析。Weavel的核心产品Ape（AI提示工程师）利用真实世界数据持续改进提示，与CI/CD集成以防止回归，并提供人在回路反馈机制。
自动化提示工程: Weavel的AI提示工程师Ape比人类快50倍优化提示，平均提高准确性20%。
综合分析仪表板: 为基于LLM的产品提供用户行为、情感分析和对话数据洞察。
性能测试和评估: 提供批量测试、自动化评估器，并与行业标准如GSM8K进行基准测试。
SDK集成: 轻松与现有LLM应用程序集成，记录和分析客户端和服务器端事件。
人在回路反馈: 允许手动评分和反馈，指导Ape的优化过程。
Weavel 的使用场景
聊天机器人优化: 提升客户服务聊天机器人的对话AI性能和用户体验。
LLM应用程序开发: 通过持续的提示优化和性能监控，简化基于LLM的应用程序开发流程。
用户行为分析: 深入了解用户在对话式AI产品中的交互和情感，推动产品改进。
合规报告: 分析密集报告，检测金融和可持续发展领域如TCFD、TNFD、CSRD等法规的合规差距。
优点
显著减少提示工程的时间和精力
为基于LLM的应用程序提供全面分析
轻松集成现有系统和工作流程
缺点
部分功能仍处于测试阶段，需要直接联系获取
对于不熟悉高级LLM分析的团队可能存在学习曲线
如何使用 Weavel
注册Weavel: 访问Weavel网站并创建账户以开始使用。
安装Weavel SDK: 通过pip安装将Weavel SDK添加到您的项目中：pip install weavel
初始化Weavel客户端: 在您的代码中导入并创建Weavel客户端：from weavel import create_client; weavel = create_client()
设置日志记录: 使用Weavel SDK记录LLM调用和应用程序中的用户交互。
配置Ape: 设置Ape，Weavel的AI提示工程师，根据记录的数据自动优化您的提示。
定义评估标准: 使用Ape自动生成的评估代码或为您的特定用例设置自定义评估指标。
运行优化周期: 让Ape使用来自您应用程序的真实数据持续改进您的提示。
查看结果: 查看Weavel仪表板以查看性能指标、优化提示和评估结果。
提供反馈: 给Ape评分和建议，以进一步改进其优化过程。
集成到CI/CD: 设置Ape作为CI/CD管道的一部分运行，以防止LLM应用程序性能退化。
Weavel 常见问题
Weavel 是一个针对 LLM（大型语言模型）应用程序的性能分析和测试平台。它提供了数据集构建、批量测试、性能分析和生产监控等工具，适用于 AI 驱动的对话接口和基于 LLM 的产品。
Weavel 网站分析
Weavel 流量和排名
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每月访问量
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全球排名
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流量趋势：Jul 2024-Apr 2025
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