Trainkore 사용법
Trainkore는 여러 LLM 공급자 간의 모델 전환, 평가 및 최적화를 가능하게 하여 최대 85%의 비용을 절감하는 자동화된 프롬프트 엔지니어링 플랫폼입니다.
더 보기Trainkore 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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