QueryCraftは、楽天テクノロジーによるオープンソースフレームワークで、AIエージェントのプロンプトの作成、デバッグ、最適化を行います。モジュール式のプロンプトパイプラインを提供し、人気のあるLLM APIと統合されており、レスポンス品質、トークン使用、コスト追跡のための組み込み評価指標を備えています。開発者はエージェントのワークフローをシミュレーションし、プロンプトのバリエーションを比較し、迅速に反復してパフォーマンスを向上させ、運用コストを削減できます。
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QueryCraft
QueryCraftは、楽天テクノロジーによるオープンソースフレームワークで、AIエージェントのプロンプトの作成、デバッグ、最適化を行います。モジュール式のプロンプトパイプラインを提供し、人気のあるLLM APIと統合されており、レスポンス品質、トークン使用、コスト追跡のための組み込み評価指標を備えています。開発者はエージェントのワークフローをシミュレーションし、プロンプトのバリエーションを比較し、迅速に反復してパフォーマンスを向上させ、運用コストを削減できます。
フィーチャー
QueryCraftとは？
QueryCraftは、AIエージェントの開発を効率化するためのPythonベースのプロンプトエンジニアリングツールキットです。構造化されたプロンプトをモジュール式パイプラインで定義し、複数のLLM APIにシームレスに接続し、カスタム指標に基づく自動評価を行います。トークン使用とコストのログを内蔵しており、パフォーマンスを測定し、プロンプトのバリエーションを比較し、非効率性を特定できます。QueryCraftはさらに、モデル出力の検査、ワークフローステップの可視化、異なるモデル間のベンチマークなどのデバッグツールも含みます。CLIおよびSDKインターフェースを通じてCI/CDパイプラインに統合でき、迅速な反復と共同作業をサポートします。プロンプト設計、テスト、最適化のための包括的な環境を提供し、より正確で効率的かつコスト効果の高いAIエージェントソリューションの実現を支援します。
誰がQueryCraftを使うの？
- AI開発者
- プロンプトエンジニア
- データサイエンティスト
- 研究チーム
- MLエンジニア
QueryCraftの使い方は？
- ステップ1：pipを使用してQueryCraftをインストールします：pip install querycraft
- ステップ2：対象のLLMプロバイダーのAPIキーを設定します
- ステップ3：QueryCraft SDKまたはYAMLを使用してプロンプトモジュールとパイプラインを定義します
- ステップ4：レスポンス品質とコストの評価指標を設定します
- ステップ5：CLIまたはPythonコードを使用してクエリを実行し、結果を収集します
- ステップ6：結果を分析し、プロンプトのバリエーションを比較し、反復的に改善します
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
QueryCraftの主な特長・利点
コア機能
- モジュール式プロンプトパイプライン設計
- 複数LLM APIとの連携
- 組み込み評価指標
- トークン使用とコストの追跡
- レスポンスのデバッグと可視化
- CLIおよびPython SDKインターフェース
- ワークフローのベンチマーク
- カスタム指標対応
利点
- プロンプトの反復が高速化
- エージェントパフォーマンスの向上
- 開発コストの削減
- シームレスなLLMとの連携
- コラボレーションの促進
- データ駆動の最適化
QueryCraftの主な使用ケース・アプリケーション
- プロンプトエンジニアリングと最適化
- LLMパフォーマンスのベンチマーク
- コスト効率の良いAIエージェント開発
- 自動的なレスポンス品質の評価
- ワークフローのデバッグと可視化
QueryCraftのFAQs
QueryCraft会社情報
- Rakuten Technology
QueryCraft のレビュー
5/5
QueryCraftの主な競合と代替品は？
- LangChain
- PromptLayer
- LangSmith
- LlamaIndex
- Promptable
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