基于数据集的基准评测
上传真实输入和预期输出，在多次运行中保持数据集不变，并在相同任务上为每个候选方案评分。
GenAI 评测与优化
Promptic 是面向需要评估和改进 LLM 提示词、模型与智能体工作流的团队的 GenAI 优化平台。它使用用户的真实输入和预期输出作为固定评测数据集，然后根据质量、成本和延迟等选定 KPI 对候选方案进行基准评测。
该平台将原生支持 OpenTelemetry 的追踪与自动优化相结合。团队可以查看模型和工作流的行为，找出候选方案成功或失败的环节，比较各种取舍，并发布符合既定优先级的配置。网站所述的支持优化领域包括提示词调优、模型选择、智能体架构、信息提取和工具使用。
核心能力
由 KPI 驱动的评测
设定质量、成本和延迟目标，然后使用与应用相关的指标比较候选配置。
自动优化
根据所提供的数据和约束，自动调优提示词、模型、智能体架构、提取工作流和工具选择。
OpenTelemetry 追踪
通过 OpenTelemetry 捕获 LLM 调用、工具调用和工作流步骤，包括 span 级别的令牌数、成本和延迟信息。
基于追踪的迭代
检查失败的追踪记录，并在实施变更前比较替代方案，同时记录结果和评测证据以便验证。
API 和 SDK 访问
定价页面列出了 Team、Business 和 Enterprise 方案中的 API/SDK 访问权限，使团队能够将 Promptic 纳入开发和生产工作流。
实际应用场景
提示词和模型选择
在代表性数据集上比较不同提示词版本或基础模型，然后选择达到团队质量目标且不会忽视成本和延迟的选项。
智能体架构改进
针对相同案例评估基于路由器、工具优先或单智能体的设计，并在更改实现前检查失败的追踪记录。
信息提取
通过针对预期结果测试候选配置，为发票字段等结构化输出调优提取工作流。
工具使用优化
衡量工具选择行为，调查错误或重复的工具调用，从而改进智能体选择和使用工具的方式。
生产工作流验证
将追踪数据和记录的评测证据作为开发工作流的一部分；适用的付费方案提供 API/SDK 访问权限，面向较大型组织还提供企业部署选项。
Pros and Cons
Pros
- 使用固定数据集，使候选配置能够在相同任务上进行比较。
- 同时评估质量、成本和延迟，而不是将提示词质量视为唯一目标。
- 通过 OpenTelemetry 支持对 LLM 调用、工具调用和工作流步骤进行追踪。
- 不仅覆盖提示词，还覆盖模型、智能体架构、提取工作流和工具选择等更广泛的组件。
- 付费的 Team、Business 和 Enterprise 方案提供 API/SDK 访问权限。
Cons
- 该网站关于设置方式、支持的模型提供商以及不同工作流所采用的具体优化方法，公开细节有限。
- 不同方案的定价和数据保留额度有所不同，托管模型使用费用与 Promptic Credits 分开计费。
FAQ
Promptic 如何优化 AI 应用？
Promptic 从真实输入和预期输出组成的固定数据集开始。用户选择质量、成本和延迟等 KPI，然后在相同数据上对候选方案进行基准评测，再查看结果并发布选定的配置。
Promptic 的追踪功能会捕获哪些内容？
Promptic 可通过 OpenTelemetry 捕获 LLM 调用、工具调用和工作流步骤。追踪中包含所记录 span 的令牌数、成本、延迟、模型和提供商等信息。
Promptic 可以优化 GenAI 工作流的哪些部分？
该平台可根据用户数据和 KPI 优化提示词、模型选择、智能体架构、信息提取工作流和工具选择。具体优化范围取决于使用场景。
有哪些方案和部署选项？
定价页面列出了 Free、Team、Business 和 Enterprise 方案。Team 和 Business 方案增加了优化、评测、追踪和 API/SDK 访问等功能，而 Enterprise 支持定制条款以及 Private Cloud 或 BYOC 等部署选项。
团队可以使用自己的模型密钥吗？
可以。Promptic 支持比较候选模型，并支持通过用户提供的模型密钥访问模型；在适用的付费方案中，也可选择使用托管模型，相关费用另行计费。
Quick Facts
- 类别
- AI 开发者工具
- 主要用户
- GenAI 和 LLM 应用团队
- 评测输入
- 用户提供的输入和预期输出
- 核心 KPI
- 质量、成本和延迟
- 追踪标准
- OpenTelemetry
- 方案
- Free、Team、Business 和 Enterprise
Promptic 替代品
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