Trainkore 使い方
Trainkoreは、自動プロンプトエンジニアリングプラットフォームであり、モデル切り替え、評価、および複数のLLMプロバイダー間での最適化を可能にし、最大85%のコスト削減を実現します
もっと見るTrainkoreの使用方法
Trainkoreをインストール: プロジェクトにTrainkoreをインポートして初期化します: import Trainkore from 'trainkore'
インスタンスを作成: 次のコードで新しいTrainkoreインスタンスを初期化します: const trainkore = new Trainkore()
チャットプロンプトを設定: trainkore.chatPrompt.create()を使用して、メッセージとモデルパラメータを持つオブジェクトを作成してチャットプロンプトを設定します
モデルを選択: モデルパラメータ内でOpenAI、Anthropic、Llama2またはカスタムモデルを含む利用可能なモデルから選択します
プロンプトを生成: 自動プロンプト生成機能を使用して、異なるユースケースのために動的にプロンプトを作成します
パフォーマンスを監視: 可観測性スイートにアクセスして、メトリクス、デバッグログ、および入出力パフォーマンスを分析します
バージョン管理: プロンプトのバージョン管理システムを使用して、組織全体でプロンプトを管理および反復します
結果を評価: パフォーマンスを評価するために、入力、出力、評価、プロンプト、およびメタデータを含むログをレビューします
Trainkoreのよくある質問
Trainkoreは、オートプロンプト生成、モデル切り替え、および評価機能を提供するプロンプティングおよびRAGプラットフォームです。これは、単一のLLMを使用するよりも高いパフォーマンスと低コストを提供します。
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