QueryCraft

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QueryCraft es un marco de código abierto de Rakuten Technology para crear, depurar y optimizar indicaciones de agentes de IA. Ofrece una canalización modular de indicaciones, se integra con las APIs de LLM populares y proporciona métricas de evaluación integradas para la calidad de respuesta, uso de tokens y seguimiento de costos. Los desarrolladores pueden simular flujos de trabajo de agentes, comparar variaciones de indicaciones y iterar rápidamente para mejorar el rendimiento y reducir los costos operativos.
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May 07 2025
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QueryCraft es un marco de código abierto de Rakuten Technology para crear, depurar y optimizar indicaciones de agentes de IA. Ofrece una canalización modular de indicaciones, se integra con las APIs de LLM populares y proporciona métricas de evaluación integradas para la calidad de respuesta, uso de tokens y seguimiento de costos. Los desarrolladores pueden simular flujos de trabajo de agentes, comparar variaciones de indicaciones y iterar rápidamente para mejorar el rendimiento y reducir los costos operativos.
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¿Qué es QueryCraft?

QueryCraft es un kit de herramientas de ingeniería de prompt basado en Python, diseñado para agilizar el desarrollo de agentes de IA. Permite a los usuarios definir indicaciones estructuradas mediante un pipeline modular, conectarse sin problemas a varias API LLM y realizar evaluaciones automáticas según métricas personalizadas. Con registro integrado del uso de tokens y costos, los desarrolladores pueden medir el rendimiento, comparar variaciones de prompts e identificar ineficiencias. QueryCraft también incluye herramientas de depuración para inspeccionar las salidas del modelo, visualizar los pasos del flujo de trabajo y realizar benchmarks entre diferentes modelos. Sus interfaces CLI y SDK permiten la integración en pipelines CI/CD, soportando iteraciones rápidas y colaboración. Al proporcionar un entorno completo para el diseño, prueba y optimización de prompts, QueryCraft ayuda a los equipos a entregar soluciones de agentes de IA más precisas, eficientes y rentables.

¿Quién usará QueryCraft?

  • Desarrolladores de IA
  • Ingenieros de prompts
  • Científicos de datos
  • Equipos de investigación
  • Ingenieros ML

¿Cómo usar QueryCraft?

  • Paso 1: Instalar QueryCraft vía pip: pip install querycraft
  • Paso 2: Configurar claves API para los proveedores de LLM deseados
  • Paso 3: Definir módulos y pipelines de prompts usando el SDK de QueryCraft o YAML
  • Paso 4: Configurar métricas de evaluación para calidad de respuesta y costos
  • Paso 5: Ejecutar consultas y recopilar resultados con la CLI o código Python
  • Paso 6: Analizar resultados, comparar variaciones de prompts y refinar iterativamente

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de QueryCraft

Las características principales

  • Diseño modular de pipeline de prompts
  • Integración con múltiples APIs LLM
  • Métricas de evaluación integradas
  • Seguimiento de uso de tokens y costos
  • Depuración y visualización de respuestas
  • Interfaces CLI y SDK en Python
  • Benchmarking de workflows
  • Soporte para métricas personalizadas

Los beneficios

  • Iteración acelerada de prompts
  • Mejora del rendimiento del agente
  • Reducción de costos de desarrollo
  • Integración fluida con LLM
  • Mejor colaboración
  • Optimización basada en datos

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de QueryCraft

  • Ingeniería y optimización de prompts
  • Benchmarking de rendimiento de LLM
  • Desarrollo de agentes de IA rentables
  • Evaluación automática de la calidad de respuesta
  • Depuración y visualización de workflows

FAQs sobre QueryCraft

Información de la Compañía QueryCraft

Reseñas de QueryCraft

5/5
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¿Principales Competidores y Alternativas de QueryCraft?

  • LangChain
  • PromptLayer
  • LangSmith
  • LlamaIndex
  • Promptable

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