Trainkore Cách sử dụng
Trainkore là một nền tảng kỹ thuật prompt tự động cho phép chuyển đổi mô hình, đánh giá và tối ưu hóa giữa nhiều nhà cung cấp LLM trong khi giảm chi phí lên đến 85%.
Xem thêmCách sử dụng Trainkore
Cài đặt Trainkore: Nhập và khởi tạo Trainkore trong dự án của bạn bằng cách: import Trainkore from 'trainkore'
Tạo Instance: Khởi tạo một instance Trainkore mới với: const trainkore = new Trainkore()
Cấu hình Chat Prompt: Thiết lập prompt chat của bạn bằng cách tạo một đối tượng với các thông điệp và tham số mô hình sử dụng trainkore.chatPrompt.create()
Chọn Mô hình: Chọn từ các mô hình có sẵn bao gồm OpenAI, Anthropic, Llama2 hoặc các mô hình tùy chỉnh trong tham số mô hình
Tạo Prompts: Sử dụng tính năng tạo prompt tự động để tạo động các prompt cho các trường hợp sử dụng khác nhau
Giám sát Hiệu suất: Truy cập bộ công cụ quan sát để xem các chỉ số, nhật ký gỡ lỗi và phân tích hiệu suất đầu vào/đầu ra
Kiểm soát Phiên bản: Sử dụng hệ thống phiên bản prompt để quản lý và lặp lại các prompt trong toàn tổ chức của bạn
Đánh giá Kết quả: Xem xét các nhật ký chứa đầu vào, đầu ra, đánh giá, prompt và siêu dữ liệu để đánh giá hiệu suất
Câu hỏi thường gặp về Trainkore
Trainkore là một nền tảng gợi ý và RAG cung cấp khả năng tạo gợi ý tự động, chuyển đổi mô hình và đánh giá. Nó cung cấp hiệu suất cao hơn và chi phí thấp hơn so với việc sử dụng bất kỳ LLM nào.
Bài viết phổ biến
OpenAI Chính Thức Ra Mắt Công Cụ Tìm Kiếm ChatGPT: Đối Thủ Cạnh Tranh với Google
Nov 1, 2024
Red Panda: Một Mô Hình Tạo Ảnh AI Mới Xuất Hiện
Oct 31, 2024
Red Panda được phát hành như Mô hình Tạo Hình ảnh Recraft V3
Oct 31, 2024
Meta ra mắt NotebookLlama: Một giải pháp mã nguồn mở thay thế cho NotebookLM của Google
Oct 30, 2024
Xem thêm