Работа промт-инженера помогает бизнесу использовать все возможности искусственного интеллекта (ИИ). Для этого специалисты должны создавать промты, которые сделают ИИ доступным большому количеству людей

Разработка промтов для работы с LLM — сложная задача. Она включает в себя много процессов. Нужно уметь подготовить данные, создать пользовательские промты, выполнить их через API LLM и доработать контент. Эти этапы объединяются в поток, который пользователи постепенно оптимизируют для совершенствования своих промтов и создания наиболее подходящего контента для конкретного бизнес-контекста.

Задачи, возникающие в работе промт-инженера можно разделить на три основные области:

  1. Проектирование и разработка

Для этого требуются понимание LLM (large language models — большие языковые модели), эксперименты с различными промтами и сложная логика с потоком управления для создания эффективных подсказок. Пользователи могут столкнуться с проблемой «холодного старта», не имея предыдущих примеров или знаний, которые могли бы их направить.

  1. Оценка и доработка

Здесь важно убедиться, что выходные данные последовательны, полезны, беспристрастны и безвредны. Пользователи должны определить и измерить качество и эффективность промтов с помощью стандартных метрик.

  1. Оптимизация и производство

Сюда входит мониторинг и устранение возможных проблем, улучшение вариантов подсказок, оптимизация длины подсказок без ущерба для производительности, работа с ограничениями токенов и защита подсказок от инъекционных атак.

Чтобы справиться с этими задачами, разработали инновационное решение под названием promt flow. Эти инструменты ускоряют и упрощают разработку, оценку, непрерывную интеграцию и развертывание (CI/CD) проектов по разработке промтов. Data-специалисты и разработчики LLM-приложений получают интерактивную платформу, которая объединяюет подсказки на естественном языке, язык шаблонов, встроенные инструменты и код на Python. Инструменты ведут пользователей от первоначальной идеи и экспериментов до создания готовых приложений на основе больших языковых моделей (LLM).

Разберем одни из лучших инструментов для промт-инженера.

1.  LLMStudio от TensorOps

Это платформа упрощает процесс работы с моделями обучения языку, интеграцию и использование LLM. Она — ключевое решение для разработчиков и организаций, стремящихся использовать LLM в рабочих процессах.

Основные возможности LLMStudio:

  • Graphical studio — веб-интерфейс для интерактивного дизайна промтов, визуализации истории, отправки промтов из пользовательского интерфейса различным компаниям-поставщикам и т.д.
  • LLM Gateway — централизованный доступ к различным LLM, включая поддержку OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock и пользовательский коннектор к любому LLM, который может быть реализован.
  • Prompt storage — база данных Postgres для хранения истории предыдущих обращений к LLM.
  • Python SDK и REST API -— позволяют интегрировать шлюз LLMstudio в любой бэкенд-код, будь то python-клиент или RESTful-реализация.

Чтобы начать работу с LLMStudio, пользователи могут просто установить пакет с помощью pip, либо как часть локальной IDE, либо в производственной системе с помощью следующей команды:

pip install llmstudio llmstudio server --ui

2. Azure PromptFlow

Это новаторский инструмент, который оптимизирует проектирование, оценку и развертывание проектов по разработке подсказок для больших языковых моделей (LLM). Он предлагает интерактивную среду, эффективно интегрируя подсказки на естественном языке, язык шаблонов, встроенные инструменты и код на Python.

Особенности PromptFlow от Azure:

  • Дизайн и разработка. Платформа предлагает интерфейс программирования в стиле блокнота, представление DAG (Directed Acyclic Graph — направленный ациклический граф) и опыт чат-бота. Она направляет пользователей на каждом этапе: от создания и уточнения вариантов промтов до тестирования, оценки и развертывания потока.
  • Оценка и оптимизация: С помощью PromptFlow пользователи могут легко создавать, запускать, оценивать и сравнивать многочисленные варианты промтов, тем самым способствуя их изучению и совершенствованию. Пользовательские метрики и встроенные потоки оценки позволяют пользователям оценивать качество и производительность своих подсказок.
  • Готовность к производству. После всесторонней оценки PromptFlow предлагает решение для развертывания корпоративных приложений одним щелчком мыши. К тому же, он постоянно контролирует развернутые приложения, чтобы гарантировать стабильность и постоянную производительность.

3. LangSmith от LangChain

Платформа предназначена для упрощения отладки, тестирования, оценки и мониторинга приложений с большими языковыми моделями (LLM). Она призвана сократить разрыв между прототипами и готовыми к производству приложениями.

Особенности LangSmith:

  • Отладка. Обеспечивает полную видимость последовательности входов и выходов модели, позволяя быстро выявлять и устранять ошибки.
  • Тестирование. Это простой способ создания и управления тестовыми наборами данных. Разработчики могут оценить влияние изменений в своем приложении, запустив тесты на этих наборах данных.
  • Оценка. LangSmith интегрируется с модулями оценки, используя как эвристическую логику, так и сами LLM для оценки правильности ответа.
  • Мониторинг. Предлагает инструменты для мониторинга производительности на уровне системы (например, задержки и стоимости) и отслеживания взаимодействия с пользователями. Это помогает разработчикам оптимизировать приложения на основе обратной связи и показателей производительности.
  • Унифицированная платформа. LangSmith служит интегрированным центром для всех этапов разработки LLM-приложений, упрощая процесс разработки.

Кроме того, LangSmith поддерживает экспорт данных в форматах, совместимых с оценками OpenAI и аналитическими движками, что упрощает тонкую настройку и анализ моделей. В настоящее время он находится в закрытом бета-тестировании.

4. Helicone.ai

Helicone — инновационная платформа наблюдаемости, специально разработанная для моделей изучения языка (LLM). Она предлагает набор инструментов, которые улучшают пользовательский опыт разработчиков и команд, работающих с API OpenAI.

Это платформа с открытым исходным кодом, которая стала переломным моментом в управлении и оптимизации взаимодействия с LLM, предоставляя ряд функций, которые упрощают процесс разработки.

Особенности Helicone:

  • Удобный пользовательский интерфейс регистрирует все запросы OpenAI, позволяя легко отслеживать и управлять ими.
  • Возможности кэширования, пользовательские ограничения скорости и автоматические повторные попытки обеспечивают эффективное использование ресурсов.
  • Детальное отслеживание затрат и задержек, распределенных по пользователям и другим индивидуальным свойствам.
  • Песочница в каждом журнале для итерации промтов и чатов непосредственно в пользовательском интерфейсе.
  • Инструменты совместной работы и обмена результатами для лучшей командной работы.

Вы можете легко начать работать с Helicone. Для этого нужно зарегистрироваться, получить API-ключ и установить пакет Helicone. Платформа также обещает простую локальную настройку с удобным процессом установки таких компонентов, как фронтенд, рабочий прокси-сервер, база данных приложений и аналитическая база данных. Облачное предложение платформы, развернутое на Cloudflare, гарантирует минимальную задержку для API-запросов, повышая общую производительность.

5. Jupyter Notebook

Это веб-приложение стало незаменимым инструментом для разработчиков, особенно при решении сложных задач data-анализа и машинного обучения. Как полноценный интерпретатор Python, они обеспечивают гибкость подключения к различным источникам данных, интеграцию с существующими кодовыми базами и позволяют выполнять код в реальном времени с немедленной визуальной обратной связью.

Эта интерактивная среда поощряет исследовательский анализ и итеративное программирование, делая ее идеальной платформой для разработки, документирования и выполнения выполнения рабочих процессов, требующих больших объемов данных.