QueryCraft

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QueryCraft é uma estrutura de código aberto da Rakuten Technology para criar, depurar e otimizar prompts de agentes de IA. Oferece um pipeline modular de prompts, integra-se com APIs populares de LLM e fornece métricas de avaliação integradas para qualidade de resposta, uso de tokens e rastreamento de custos. Os desenvolvedores podem simular fluxos de trabalho de agentes, comparar variações de prompts e iterar rapidamente para melhorar o desempenho e reduzir despesas operacionais.
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May 07 2025
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QueryCraft
QueryCraft é uma estrutura de código aberto da Rakuten Technology para criar, depurar e otimizar prompts de agentes de IA. Oferece um pipeline modular de prompts, integra-se com APIs populares de LLM e fornece métricas de avaliação integradas para qualidade de resposta, uso de tokens e rastreamento de custos. Os desenvolvedores podem simular fluxos de trabalho de agentes, comparar variações de prompts e iterar rapidamente para melhorar o desempenho e reduzir despesas operacionais.
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O que é QueryCraft?

QueryCraft é uma ferramenta de engenharia de prompts baseada em Python, projetada para agilizar o desenvolvimento de agentes de IA. Permite aos usuários definir prompts estruturados por meio de um pipeline modular, conectar-se perfeitamente a várias APIs de LLM e conduzir avaliações automatizadas de acordo com métricas personalizadas. Com registro embutido de uso de tokens e custos, os desenvolvedores podem medir o desempenho, comparar variações de prompts e identificar ineficiências. O QueryCraft também inclui ferramentas de depuração para inspecionar saídas de modelos, visualizar etapas do fluxo de trabalho e fazer benchmarking entre diferentes modelos. Suas interfaces CLI e SDK permitem integração em pipelines de CI/CD, apoiando iteração rápida e colaboração. Ao fornecer um ambiente abrangente para o design, teste e otimização de prompts, o QueryCraft ajuda as equipes a entregarem soluções de agentes de IA mais precisas, eficientes e econômicas.

Quem usará QueryCraft?

  • Desenvolvedores de IA
  • Engenheiros de prompts
  • Cientistas de dados
  • Equipes de pesquisa
  • Engenheiros de ML

Como usar QueryCraft?

  • Passo 1: Instale o QueryCraft via pip: pip install querycraft
  • Passo 2: Configure chaves de API para provedores de LLM desejados
  • Passo 3: Defina módulos e pipelines de prompt usando o SDK do QueryCraft ou YAML
  • Passo 4: Configure métricas de avaliação para qualidade de resposta e custo
  • Passo 5: Execute consultas e colete resultados com a CLI ou código Python
  • Passo 6: Analise os resultados, compare variações de prompts e refine-os iterativamente

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de QueryCraft

Principais recursos

  • Design de pipeline modular de prompts
  • Integração com múltiplas APIs de LLM
  • Métricas de avaliação embutidas
  • Rastreamento de uso de tokens e custos
  • Depuração e visualização de respostas
  • Interfaces CLI e SDK em Python
  • Benchmarking de fluxo de trabalho
  • Suporte a métricas personalizadas

Os benefícios

  • Aceleração da iteração de prompts
  • Melhoria no desempenho do agente
  • Redução de custos de desenvolvimento
  • Integração fluida com LLMs
  • Colaboração aprimorada
  • Otimização orientada a dados

Principais Casos de Uso & Aplicações de QueryCraft

  • Engenharia e otimização de prompts
  • Benchmarking de desempenho de LLM
  • Desenvolvimento de agentes de IA custo-efetivos
  • Avaliação automatizada da qualidade de respostas
  • Depuração e visualização de fluxos de trabalho

FAQs sobre QueryCraft

Informações da Empresa QueryCraft

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Principais Concorrentes e Alternativas de QueryCraft?

  • LangChain
  • PromptLayer
  • LangSmith
  • LlamaIndex
  • Promptable

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