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產品資訊
已更新：25/10/2024
什麼是Trainkore
Trainkore 是一個用於管理和優化大型語言模型 (LLM) 交互的統一平台。它作為一個全面的解決方案，通過自動提示生成、模型路由和性能監控，幫助組織使用多個 AI 模型。該平台旨在通過提供提示工程、版本控制和與流行 AI 框架的集成工具，使 AI 的實現更加高效和成本效益。
Trainkore 的主要功能
Trainkore 是一個統一的 AI 平台，提供自動提示生成、模型切換和多個 LLM 供應商的評估功能。它提供提示版本控制、可觀察性套件和性能優化等功能，並聲稱與單一 LLM 相比，可以將成本降低高達 85%。
自動提示生成: 為各種用例和不同的 AI 模型動態生成優化的提示
模型路由器與切換: 智能地將請求路由到多個 LLM 供應商，包括 OpenAI、Gemini、Coherence 和 Anthropic，以提高性能和成本效率
全面的可觀察性: 提供詳細的日誌、指標和性能分析工具，以便監控和調試 AI 交互
提示版本控制: 維護提示的版本控制，並根據性能數據進行迭代改進
Trainkore 的用例
AI 開發整合: 與現有的 AI 框架如 Langchain 和 LlamaIndex 無縫整合，以增強開發工作流程
成本優化: 通過智能模型路由和優化，幫助組織降低 AI 運營成本
性能監控: 通過全面的日誌和分析，使團隊能夠追蹤和分析 AI 模型的性能
優點
通過優化實現顯著的成本節省
與多個 AI 供應商輕鬆整合
全面的監控和分析能力
缺點
實驗性功能可能不完全穩定
有效利用所有功能的學習曲線
如何使用 Trainkore
安裝 Trainkore: 使用以下代碼在您的項目中導入並初始化 Trainkore：import Trainkore from 'trainkore'
創建實例: 使用以下代碼初始化新的 Trainkore 實例：const trainkore = new Trainkore()
配置聊天提示: 使用 trainkore.chatPrompt.create() 創建包含消息和模型參數的對象來設置您的聊天提示
選擇模型: 在模型參數中選擇可用模型，包括 OpenAI、Anthropic、Llama2 或自定義模型
生成提示: 使用自動提示生成功能為不同的使用場景動態創建提示
監控性能: 訪問可觀察性套件以查看指標、調試日誌和分析輸入/輸出性能
版本控制: 使用提示版本控制系統來管理和迭代組織中的提示
評估結果: 審查包含輸入、輸出、評分、提示和元數據的日誌以評估性能
Trainkore 常見問題
Trainkore 是一個提供自動提示生成、模型切換和評估功能的提示和 RAG 平台。它比單獨使用任何單一 LLM 提供更高的性能和更低的成本。
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