Trainkore

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Trainkore est une plateforme d'ingénierie de prompts automatisée qui permet le changement de modèle, l'évaluation et l'optimisation à travers plusieurs fournisseurs de LLM tout en réduisant les coûts jusqu'à 85 %.
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Trainkore

Informations sur le produit

Mis à jour :09/11/2024

Qu'est-ce que Trainkore

Trainkore est une plateforme unifiée pour gérer et optimiser les interactions avec les grands modèles de langage (LLM). Elle sert de solution complète qui aide les organisations à travailler avec plusieurs modèles d'IA grâce à une génération automatique de prompts, un routage de modèles et une surveillance des performances. La plateforme est conçue pour rendre la mise en œuvre de l'IA plus efficace et rentable en fournissant des outils pour l'ingénierie des prompts, le contrôle de version et l'intégration avec des frameworks d'IA populaires.

Principales fonctionnalités de Trainkore

Trainkore est une plateforme d'IA unifiée qui fournit une génération automatique de prompts, un changement de modèle et des capacités d'évaluation à travers plusieurs fournisseurs de LLM. Elle offre des fonctionnalités telles que la gestion des versions de prompts, une suite d'observabilité et l'optimisation des performances tout en affirmant réduire les coûts jusqu'à 85 % par rapport à l'utilisation de LLM uniques.
Génération automatique de prompts: Génère dynamiquement des prompts optimisés pour divers cas d'utilisation et différents modèles d'IA
Routage et changement de modèle: Routage intelligent des demandes à travers plusieurs fournisseurs de LLM, y compris OpenAI, Gemini, Coherence et Anthropic pour de meilleures performances et une efficacité des coûts
Observabilité complète: Fournit des journaux détaillés, des métriques et des outils d'analyse des performances pour surveiller et déboguer les interactions IA
Gestion des versions de prompts: Maintient le contrôle des versions pour les prompts et permet des améliorations itératives basées sur les données de performance

Cas d'utilisation de Trainkore

Intégration du développement IA: S'intègre parfaitement aux frameworks IA existants comme Langchain et LlamaIndex pour améliorer les flux de travail de développement
Optimisation des coûts: Aide les organisations à réduire les coûts opérationnels de l'IA grâce à un routage et une optimisation intelligents des modèles
Surveillance des performances: Permet aux équipes de suivre et d'analyser les performances des modèles IA grâce à une journalisation et une analyse complètes

Avantages

Économies de coûts significatives grâce à l'optimisation
Intégration facile avec plusieurs fournisseurs d'IA
Capacités de surveillance et d'analyse complètes

Inconvénients

Les fonctionnalités expérimentales peuvent ne pas être entièrement stables
Courbe d'apprentissage pour utiliser toutes les fonctionnalités efficacement

Comment utiliser Trainkore

Installer Trainkore: Importez et initialisez Trainkore dans votre projet en utilisant : import Trainkore from 'trainkore'
Créer une instance: Initialisez une nouvelle instance Trainkore avec : const trainkore = new Trainkore()
Configurer le prompt de chat: Configurez votre prompt de chat en créant un objet avec des messages et des paramètres de modèle en utilisant trainkore.chatPrompt.create()
Sélectionner un modèle: Choisissez parmi les modèles disponibles, y compris OpenAI, Anthropic, Llama2 ou des modèles personnalisés dans le paramètre modèle
Générer des prompts: Utilisez la fonction de génération automatique de prompts pour créer dynamiquement des prompts pour différents cas d'utilisation
Surveiller les performances: Accédez à la suite d'observabilité pour voir les métriques, les journaux de débogage et analyser les performances d'entrée/sortie
Contrôle de version: Utilisez le système de versionnage des prompts pour gérer et itérer sur les prompts au sein de votre organisation
Évaluer les résultats: Examinez les journaux contenant les entrées, les sorties, les évaluations, les prompts et les métadonnées pour évaluer les performances

FAQ de Trainkore

Trainkore est une plateforme de suggestion et de RAG qui offre une génération automatique de suggestions, un changement de modèle et des capacités d'évaluation. Elle fournit de meilleures performances et des coûts inférieurs à ceux de l'utilisation d'un seul LLM.

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