Trainkore
Trainkore는 여러 LLM 공급자 간의 모델 전환, 평가 및 최적화를 가능하게 하여 최대 85%의 비용을 절감하는 자동화된 프롬프트 엔지니어링 플랫폼입니다.
https://trainkore.com/?utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:09/11/2024
Trainkore이란 무엇인가요
Trainkore는 대규모 언어 모델(LLM) 상호작용을 관리하고 최적화하기 위한 통합 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 자동화된 프롬프트 생성, 모델 라우팅 및 성능 모니터링을 통해 조직이 여러 AI 모델과 작업할 수 있도록 돕는 포괄적인 솔루션 역할을 합니다. 이 플랫폼은 프롬프트 엔지니어링, 버전 관리 및 인기 있는 AI 프레임워크와의 통합을 위한 도구를 제공하여 AI 구현을 보다 효율적이고 비용 효과적으로 만들도록 설계되었습니다.
Trainkore의 주요 기능
Trainkore는 여러 LLM 공급자에 걸쳐 자동 프롬프트 생성, 모델 전환 및 평가 기능을 제공하는 통합 AI 플랫폼입니다. 단일 LLM을 사용할 때보다 최대 85% 비용을 절감한다고 주장하면서 프롬프트 버전 관리, 관찰 가능성 도구 및 성능 최적화와 같은 기능을 제공합니다.
자동 프롬프트 생성: 다양한 사용 사례 및 다양한 AI 모델에 대해 최적화된 프롬프트를 동적으로 생성합니다
모델 라우터 및 전환: OpenAI, Gemini, Coherence 및 Anthropic을 포함한 여러 LLM 공급자 간에 요청을 지능적으로 라우팅하여 더 나은 성능과 비용 효율성을 제공합니다
포괄적인 관찰 가능성: AI 상호작용을 모니터링하고 디버깅하기 위한 자세한 로그, 메트릭 및 성능 분석 도구를 제공합니다
프롬프트 버전 관리: 프롬프트에 대한 버전 관리를 유지하고 성능 데이터를 기반으로 반복적인 개선을 허용합니다
Trainkore의 사용 사례
AI 개발 통합: 향상된 개발 워크플로를 위해 Langchain 및 LlamaIndex와 같은 기존 AI 프레임워크와 원활하게 통합됩니다
비용 최적화: 지능형 모델 라우팅 및 최적화를 통해 조직이 AI 운영 비용을 줄이는 데 도움을 줍니다
성능 모니터링: 팀이 포괄적인 로깅 및 분석을 통해 AI 모델 성능을 추적하고 분석할 수 있도록 합니다
장점
최적화를 통한 상당한 비용 절감
여러 AI 공급자와의 쉬운 통합
포괄적인 모니터링 및 분석 기능
단점
실험적 기능이 완전히 안정적이지 않을 수 있습니다
모든 기능을 효과적으로 활용하기 위한 학습 곡선
Trainkore 사용 방법
Trainkore 설치: 다음과 같이 프로젝트에서 Trainkore를 가져오고 초기화합니다: import Trainkore from 'trainkore'
인스턴스 생성: 다음과 같이 새로운 Trainkore 인스턴스를 초기화합니다: const trainkore = new Trainkore()
채팅 프롬프트 구성: trainkore.chatPrompt.create()를 사용하여 메시지 및 모델 매개변수를 포함하는 객체를 생성하여 채팅 프롬프트를 설정합니다.
모델 선택: 모델 매개변수에서 OpenAI, Anthropic, Llama2 또는 사용자 정의 모델을 포함한 사용 가능한 모델 중에서 선택합니다.
프롬프트 생성: 자동 프롬프트 생성 기능을 사용하여 다양한 사용 사례에 대한 프롬프트를 동적으로 생성합니다.
성능 모니터링: 측정항목, 디버그 로그를 보고 입력/출력 성능을 분석하기 위해 가시성 스위트에 액세스합니다.
버전 관리: 프롬프트 버전 관리 시스템을 사용하여 조직 전반에 걸쳐 프롬프트를 관리하고 반복합니다.
결과 평가: 성능을 평가하기 위해 입력, 출력, 평가, 프롬프트 및 메타데이터가 포함된 로그를 검토합니다.
Trainkore 자주 묻는 질문
Trainkore는 자동 프롬프트 생성, 모델 전환 및 평가 기능을 제공하는 프롬프트 및 RAG 플랫폼입니다. 이는 단일 LLM을 사용하는 것보다 더 높은 성능과 낮은 비용을 제공합니다.
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