Trainkore Howto

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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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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