Trainkore

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Trainkore ist eine automatisierte Plattform für Prompt-Engineering, die den Modellwechsel, die Bewertung und die Optimierung über mehrere LLM-Anbieter hinweg ermöglicht und die Kosten um bis zu 85 % senkt.
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Trainkore

Produktinformationen

Aktualisiert:Nov 9, 2024

Was ist Trainkore

Trainkore ist eine einheitliche Plattform zur Verwaltung und Optimierung von Interaktionen mit großen Sprachmodellen (LLM). Sie dient als umfassende Lösung, die Organisationen hilft, mit mehreren KI-Modellen durch automatisierte Prompt-Generierung, Modellrouting und Leistungsüberwachung zu arbeiten. Die Plattform ist darauf ausgelegt, die Implementierung von KI effizienter und kostengünstiger zu gestalten, indem sie Werkzeuge für Prompt-Engineering, Versionskontrolle und Integration mit beliebten KI-Frameworks bereitstellt.

Hauptfunktionen von Trainkore

Trainkore ist eine einheitliche KI-Plattform, die automatische Prompt-Generierung, Modellwechsel und Evaluierungsfunktionen über mehrere LLM-Anbieter hinweg bietet. Sie bietet Funktionen wie Prompt-Versionierung, Observability-Suite und Leistungsoptimierung und behauptet, die Kosten im Vergleich zur Nutzung einzelner LLMs um bis zu 85 % zu senken.
Automatische Prompt-Generierung: Generiert dynamisch optimierte Prompts für verschiedene Anwendungsfälle und unterschiedliche KI-Modelle
Modell-Router & Wechsel: Routet Anfragen intelligent über mehrere LLM-Anbieter hinweg, einschließlich OpenAI, Gemini, Coherence und Anthropic, für bessere Leistung und Kosteneffizienz
Umfassende Observability: Bietet detaillierte Protokolle, Metriken und Leistungsanalysetools zur Überwachung und Fehlersuche bei KI-Interaktionen
Prompt-Versionierung: Pflegt die Versionskontrolle für Prompts und ermöglicht iterative Verbesserungen basierend auf Leistungsdaten

Anwendungsfälle von Trainkore

Integration der KI-Entwicklung: Integriert nahtlos in bestehende KI-Frameworks wie Langchain und LlamaIndex für verbesserte Entwicklungsabläufe
Kostenoptimierung: Hilft Organisationen, die Betriebskosten für KI durch intelligentes Routing und Optimierung der Modelle zu senken
Leistungsüberwachung: Ermöglicht Teams, die Leistung von KI-Modellen durch umfassendes Logging und Analysen zu verfolgen und zu analysieren

Vorteile

Bedeutende Kosteneinsparungen durch Optimierung
Einfache Integration mit mehreren KI-Anbietern
Umfassende Überwachungs- und Analysefähigkeiten

Nachteile

Experimentelle Funktionen sind möglicherweise nicht vollständig stabil
Einarbeitungszeit für die effektive Nutzung aller Funktionen

Wie verwendet man Trainkore

Installieren Sie Trainkore: Importieren und initialisieren Sie Trainkore in Ihrem Projekt mit: import Trainkore from 'trainkore'
Instanz erstellen: Initialisieren Sie eine neue Trainkore-Instanz mit: const trainkore = new Trainkore()
Chat-Prompt konfigurieren: Richten Sie Ihren Chat-Prompt ein, indem Sie ein Objekt mit Nachrichten und Modellparametern mit trainkore.chatPrompt.create() erstellen
Modell auswählen: Wählen Sie aus verfügbaren Modellen, einschließlich OpenAI, Anthropic, Llama2 oder benutzerdefinierten Modellen im Modellparameter
Prompts generieren: Verwenden Sie die Funktion zur automatischen Prompt-Generierung, um dynamisch Prompts für verschiedene Anwendungsfälle zu erstellen
Leistung überwachen: Greifen Sie auf das Observability-Toolkit zu, um Metriken, Debug-Protokolle anzuzeigen und die Eingabe-/Ausgangsleistung zu analysieren
Versionskontrolle: Verwenden Sie das System zur Versionierung von Prompts, um Prompts in Ihrer Organisation zu verwalten und zu iterieren
Ergebnisse bewerten: Überprüfen Sie Protokolle mit Eingaben, Ausgaben, Bewertungen, Prompts und Metadaten, um die Leistung zu bewerten

Trainkore FAQs

Trainkore ist eine Plattform für Prompting und RAG, die automatische Prompt-Generierung, Modellwechsel und Evaluierungsfunktionen bietet. Es bietet eine höhere Leistung und niedrigere Kosten als die Verwendung eines einzelnen LLM.

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