PromptHub предназначен для оптимизации процесса проектирования запросов для ИИ-моделей. Платформа предлагает простой в использовании интерфейс, надежные функции версионности и журналирования, а также простой API. Этот комплексный инструмент помогает командам организовывать, тестировать и уточнять свои запросы более эффективно, что позволяет быстрее выполнять итерации и добиваться лучших результатов. Устраняя необходимость в индивидуально разработанных решениях, PromptHub позволяет пользователям сосредоточиться на креативности и инновациях, что делает его незаменимым инструментом для проектировщиков запросов, основателей и всех, кто участвует в разработке ИИ-моделей.

QueryCraft — это инструмент разработки подсказок на базе Python, предназначенный для упрощения создания ИИ-агентов. Он позволяет определять структурированные подсказки через модульную цепочку, бесшовно подключаться к нескольким API LLM и автоматизировать оценки по пользовательским метрикам. Встроенная регистрация использования токенов и расходов позволяет измерять производительность, сравнивать вариации подсказок и выявлять неэффективности. QueryCraft также включает инструменты отладки для проверки выводов моделей, визуализации этапов рабочей цепочки и бенчмаркинга различных моделей. Интерфейсы CLI и SDK позволяют интегрировать его в CI/CD pipelines для быстрой итерации и сотрудничества. Предоставляя всестороннюю среду для разработки, тестирования и оптимизации подсказок, QueryCraft помогает командам создавать более точные, эффективные и экономичные решения для ИИ-агентов.

LLM Playground служит комплексным инструментом для исследователей и разработчиков, интересующихся большими языковыми моделями (LLM). Пользователи могут экспериментировать с различными подсказками, оценивать ответы моделей и разрабатывать приложения. Платформа поддерживает ряд LLM и включает функции для сравнения производительности, позволяя пользователям видеть, какая модель лучше всего подходит для их нужд. С доступным интерфейсом LLM Playground направлена на упрощение процесса взаимодействия с сложными технологиями машинного обучения, что делает ее ценным ресурсом как для образования, так и для экспериментов.