Die besten Prompt-Entwicklung-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte Prompt-Entwicklung-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

Prompt-Entwicklung

  • CL4R1T4S ist ein leichtgewichtiges Clojure-Framework zur Orchestrierung von KI-Agenten, das anpassbare automatisierte Aufgaben und Chain-Management basierend auf LLM ermöglicht.
    0
    0
    Was ist CL4R1T4S?
    CL4R1T4S ermöglicht es Entwicklern, KI-Agenten durch Kernabstraktionen wie Agent, Memory, Tools und Chain zu erstellen. Agenten können LLMs nutzen, um Eingaben zu verarbeiten, externe Funktionen aufzurufen und den Kontext über Sessions hinweg zu erhalten. Memory-Module speichern Gesprächshistorien oder Fachwissen. Tools kapseln API-Aufrufe, damit Agenten Daten abrufen oder Aktionen durchführen können. Chains definieren sequenzielle Schritte für komplexe Aufgaben wie Dokumentanalyse, Datenextraktion oder iterative Abfragen. Das Framework handhabt Vorlagen, Funktionsaufrufe und Fehlerbehandlung transparent. Mit CL4R1T4S können Teams Chatbots, Automatisierungen und Entscheidungssysteme prototypisch entwickeln, wobei sie das funktionale Paradigma und das reiche Ökosystem von Clojure nutzen.
  • LangChain ist ein Open-Source-Framework zum Erstellen von LLM-Anwendungen mit modularen Ketten, Agenten, Speicher und Vektordatenbankintegrationen.
    0
    0
    Was ist LangChain?
    LangChain dient als umfassendes Toolkit zum Erstellen fortschrittlicher LLM-gestützter Anwendungen, abstrahiert API-Interaktionen auf niedriger Ebene und bietet wiederverwendbare Module. Mit seinem Prompt-Vorlagensystem können Entwickler dynamische Prompts definieren und diese miteinander verketten, um Mehrschritt-Reasoning-Flows auszuführen. Das integrierte Agenten-Framework kombiniert LLM-Ausgaben mit externen Toolaufrufen, was autonomes Entscheiden und Aufgaben-Executionen ermöglicht, z.B. Websuchen oder Datenbankabfragen. Speichermodule bewahren den Gesprächskontext, was zustandsbehaftete Dialoge über mehrere Runden ermöglicht. Die Integration mit Vektordatenbanken erleichtert die Retrieval-gestützte Generierung und bereichert die Antworten mit relevantem Wissen. Erweiterbare Callback-Hooks ermöglichen benutzerdefiniertes Logging und Monitoring. Die modulare Architektur von LangChain fördert das schnelle Prototyping und die Skalierbarkeit und unterstützt den Einsatz in lokalen Umgebungen sowie in Cloud-Infrastrukturen.
  • Eine macOS IDE für GPT Prompt Engineering mit Versionierung und Volltextsuche.
    0
    0
    Was ist Lore?
    Lore ist eine native macOS IDE, die auf das Prompt Engineering in GPT-Modellen zugeschnitten ist. Zu den Hauptfunktionen gehören die Zeitreise, um frühere Versionen zu revisieren, Versionierung zur besseren Verwaltung des Codes und Volltextsuche, um wichtige Prompt-Details schnell zu finden. Lore zielt darauf ab, Ihren Entwicklungsworkflow zu vereinfachen und zu verbessern, indem die Interaktionen mit GPT-Modellen intuitiver und effizienter gestaltet werden.
  • Der Prompt Index: Ultimative Ressource für AI-Prompts und Prompt-Engineering.
    0
    0
    Was ist The Prompt Index?
    Der Prompt Index ist eine umfangreiche Plattform, die sich an AI-Enthusiasten und Fachleute richtet. Er verfügt über eine umfassende AI-Prompt-Datenbank, die ChatGPT-Prompts, DALL-E- und MidJourney-Bild-Prompts umfasst. Benutzer können verschiedene AI-Prompts erstellen, verwalten und entdecken und ihre Prompt-Engineering-Workflows verbessern. Mit einer aktiven und engagierten Community dient er als Anlaufstelle zur Steigerung der AI-Fähigkeiten.
  • Algomax vereinfacht die Evaluierung von LLM- und RAG-Modellen und verbessert die Entwicklung von Eingabeaufforderungen.
    0
    0
    Was ist Algomax?
    Algomax ist eine innovative Plattform, die sich auf die Optimierung der Bewertung der Ausgabe von LLM- und RAG-Modellen konzentriert. Es vereinfacht die komplexe Entwicklung von Eingabeaufforderungen und bietet Einblicke in qualitative Kennzahlen. Die Plattform ist darauf ausgelegt, die Produktivität zu steigern, indem sie einen nahtlosen und effizienten Workflow zur Evaluierung und Verbesserung von Modellausgaben bereitstellt. Dieser ganzheitliche Ansatz stellt sicher, dass Benutzer ihre Modelle und Eingabeaufforderungen schnell und effektiv wiederholen können, was zu qualitativ hochwertigeren Ausgaben in kürzerer Zeit führt.
Ausgewählt