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QueryCraft是由Rakuten Technology開源的框架,用於創建、調試和優化人工智慧代理提示。它提供模組化的提示流程,與流行的LLM API集成,並提供內建的評估指標,用於回應品質、標記使用量和成本追蹤。開發者可以模擬代理工作流程,比較提示變體,並快速迭代以提升性能並降低運營成本。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 07 2025
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AI平台與框架
編碼輔助
工具庫
#AI代理
#提示工程
#Python工具
#LLM整合
#自動評估
#成本追蹤
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#工作流程視覺化
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#快速迭代
#自定義指標
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#開發優化
#API連接
#提示測試
#成本效益策略
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QueryCraft
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QueryCraft是由Rakuten Technology開源的框架,用於創建、調試和優化人工智慧代理提示。它提供模組化的提示流程,與流行的LLM API集成,並提供內建的評估指標,用於回應品質、標記使用量和成本追蹤。開發者可以模擬代理工作流程,比較提示變體,並快速迭代以提升性能並降低運營成本。
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精選
QueryCraft 是什麼?
QueryCraft是一個基於Python的提示工程工具包,旨在簡化AI代理的開發流程。它允許用戶通過模組化流程定義結構化的提示,無縫連接多個LLM API,並根據自定義指標進行自動評估。內建的標記使用量和成本日誌功能幫助開發者衡量性能、比較提示變體,並識別低效率之處。QueryCraft還包括除錯工具,用於檢查模型輸出、可視化工作流程步驟,並進行不同模型的基準測試。其CLI和SDK界面支持集成到CI/CD流程中,加快迭代和協作。提供一個完整的提示設計、測試和優化環境,幫助團隊交付更準確、更高效且成本效益更佳的AI代理解決方案。
誰會使用 QueryCraft?
AI開發者
提示工程師
資料科學家
研究團隊
ML工程師
如何使用 QueryCraft?
步驟一:透過pip安裝QueryCraft:pip install querycraft
步驟二:配置所需LLM供應商的API金鑰
步驟三:使用QueryCraft SDK或YAML定義提示模組與流程
步驟四:設定回應品質與成本的評估指標
步驟五:使用CLI或Python程式執行查詢並收集結果
步驟六:分析結果、比較提示變體,並進行反覆微調
平台
mac
windows
linux
QueryCraft 的核心特徵與益處
主要功能
模組化提示流程設計
多LLM API整合
內建評估指標
標記使用量與成本追蹤
回應除錯與可視化
CLI與Python SDK介面
工作流程基準測試
支持自訂指標
優點
加速提示迭代
提升代理性能
降低開發成本
無縫整合LLM
強化協作
資料驅動的優化
QueryCraft 的主要使用案例與應用
提示工程與優化
LLM性能基準測試
低成本AI代理開發
自動化回應品質評價
工作流程除錯與可視化
QueryCraft 的常見問答
什麼是QueryCraft?
我該如何安裝QueryCraft?
支援哪些LLM?
我可以定義自訂評估指標嗎?
成本追蹤是如何運作的?
QueryCraft是開源的嗎?
支援CLI嗎?
可以將QueryCraft整合到CI/CD流程嗎?
如何做出貢獻?
我可以在哪裡尋求幫助?
QueryCraft 公司信息
Rakuten Technology
rakutentech
https://rakuten.careers/
@rakutengroup
QueryCraft 評論
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