QueryCraft
0 BewertungenQueryCraft ist ein Open-Source-Framework von Rakuten Technology zum Erstellen, Debuggen und Optimieren von KI-Agenten-Eingabeaufforderungen. Es bietet eine modulare Eingabeaufforderungspipeline, integriert sich mit beliebten LLM-APIs und stellt integrierte Bewertungsmetriken für Antwortqualität, Token-Nutzung und Kostenverfolgung bereit. Entwickler können Agenten-Workflows simulieren, Variationen von Eingabeaufforderungen vergleichen und schnell iterieren, um die Leistung zu verbessern und die Betriebskosten zu senken.
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QueryCraft
QueryCraft ist ein Open-Source-Framework von Rakuten Technology zum Erstellen, Debuggen und Optimieren von KI-Agenten-Eingabeaufforderungen. Es bietet eine modulare Eingabeaufforderungspipeline, integriert sich mit beliebten LLM-APIs und stellt integrierte Bewertungsmetriken für Antwortqualität, Token-Nutzung und Kostenverfolgung bereit. Entwickler können Agenten-Workflows simulieren, Variationen von Eingabeaufforderungen vergleichen und schnell iterieren, um die Leistung zu verbessern und die Betriebskosten zu senken.
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Was ist QueryCraft?
QueryCraft ist ein auf Python basierendes Werkzeug für die Eingabeaufforderungsentwicklung, das den Entwicklungsprozess für KI-Agenten vereinfacht. Es ermöglicht Benutzern, strukturierte Eingabeaufforderungen durch eine modulare Pipeline zu definieren, nahtlos mehrere LLM-APIs zu verbinden und automatisierte Bewertungen anhand benutzerdefinierter Metriken durchzuführen. Mit integrierter Protokollierung von Token-Nutzung und Kosten können Entwickler die Leistung messen, Variationen von Eingabeaufforderungen vergleichen und Ineffizienzen identifizieren. QueryCraft umfasst auch Debugging-Tools, um Modelle-Ausgaben zu inspizieren, Workflow-Schritte zu visualisieren und Modelle zu benchmarken. Seine CLI- und SDK-Schnittstellen erlauben die Integration in CI/CD-Pipelines, um schnelle Iterationen und Zusammenarbeit zu unterstützen. Durch die Bereitstellung einer umfassenden Umgebung für Design, Testen und Optimierung von Eingabeaufforderungen hilft QueryCraft Teams, genauere, effizientere und kostengünstigere KI-Agenten-Lösungen zu liefern.
Wer wird QueryCraft verwenden?
- KI-Entwickler
- Prompt-Ingenieure
- Datenwissenschaftler
- Forschungsteams
- ML-Ingenieure
Wie verwendet man QueryCraft?
- Schritt 1: Installieren Sie QueryCraft mit pip: pip install querycraft
- Schritt 2: Konfigurieren Sie API-Schlüssel für die gewünschten LLM-Anbieter
- Schritt 3: Definieren Sie Eingabeaufforderungs-Module und Pipelines mit dem QueryCraft SDK oder YAML
- Schritt 4: Richten Sie Bewertungsmetriken für Antwortqualität und Kosten ein
- Schritt 5: Führen Sie Anfragen mit der CLI oder Python-Code aus und sammeln Sie Ergebnisse
- Schritt 6: Analysieren Sie die Ergebnisse, vergleichen Sie Variationen von Eingabeaufforderungen und verfeinern Sie diese iterativ
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von QueryCraft
Die Hauptfunktionen
- Modulare Eingabeaufforderungs-Pipeline-Design
- Multi-LLM API-Integration
- Integrierte Bewertungsmetriken
- Token-Nutzung und Kostentracking
- Antwort-Debugging und Visualisierung
- CLI- und Python SDK-Schnittstellen
- Workflow-Benchmarking
- Benutzerdefinierte Metrik-Unterstützung
Die Vorteile
- Beschleunigte Eingabeaufforderungs-Iteration
- Verbesserte Agentenleistung
- Reduzierte Entwicklungskosten
- Nahtlose LLM-Integration
- Verbesserte Zusammenarbeit
- Datengetriebene Optimierung
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von QueryCraft
- Prompt-Entwicklung und -Optimierung
- Benchmarking der LLM-Leistung
- Kosten-effiziente KI-Agenten-Entwicklung
- Automatisierte Bewertung der Antwortqualität
- Workflow-Debugging und Visualisierung
FAQs zu QueryCraft
Unternehmensinformationen zu QueryCraft
- Rakuten Technology
QueryCraft Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von QueryCraft?
- LangChain
- PromptLayer
- LangSmith
- LlamaIndex
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