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PromptLayer

PromptLayer ist eine Plattform für das Management von Prompts, Bewertungen und die Beobachtbarkeit von LLM, die entwickelt wurde, um die AI-Engineering-Workflows zu verbessern.

PromptLayer

Was ist PromptLayer?

PromptLayer

PromptLayer ist Ihre ultimative Werkbank für AI-Engineering und bietet fortschrittliche Werkzeuge für das Management von Prompts, Bewertungen und die Beobachtbarkeit von großen Sprachmodellen (LLMs). Mit PromptLayer können Teams jeden Prompt und Agenten versionieren, testen und überwachen, um robuste Bewertungen, Nachverfolgbarkeit und Regressionstests sicherzustellen. Diese Plattform ermöglicht es Fachexperten, effektiv über einen visuellen Editor zusammenzuarbeiten und den Prozess der Prompt-Engineering zu optimieren.

Hauptmerkmale

  • Prompt-Management: Bearbeiten, A/B-Tests durchführen und Prompts mühelos bereitstellen. Vergleichen Sie Nutzung und Latenz, ohne auf Ingenieureinsätze warten zu müssen.
  • Zusammenarbeit mit Experten: Öffnen Sie die Prompt-Iteration für nicht-technische Stakeholder, um eine größere Zusammenarbeit und Innovation zu ermöglichen.
  • Bewertungstools: Bewerten Sie Prompts anhand der Nutzungshistorie, vergleichen Sie Modelle und planen Sie Regressionstests, um die Qualität der Prompts aufrechtzuerhalten.
  • Prompt-Register: Verwalten Sie Prompts visuell, um es Teams zu erleichtern, Änderungen und Verbesserungen nachzuverfolgen.

Hauptanwendungsfälle

PromptLayer ist ideal für Organisationen, die ihre AI-Fähigkeiten verbessern möchten. Zum Beispiel hat Gorgias seine Automatisierung des Kundenservice mit PromptLayer um das 20-fache gesteigert, was es ihnen ermöglicht, ein autonomes Prompt-Engineering-Team aufzubauen. Ebenso hat ParentLab personalisierte AI-Interaktionen 10-mal schneller erstellt und dabei erhebliche Ingenieurstunden eingespart.

Vorteile

Durch die Nutzung von PromptLayer können Teams Zeit und Kosten im Zusammenhang mit Ingenieurressourcen sparen. Nicht-technische Teams können unabhängig an AI-Funktionen iterieren, was zu schnelleren Bereitstellungen und verbesserter Prompt-Qualität führt. Mit umfassendem Logging und Beobachtbarkeit können Organisationen ihre AI-Systeme kontinuierlich überwachen und verbessern, um sicherzustellen, dass sie die Benutzerbedürfnisse effektiv erfüllen.