Prompt Refine是一个 LLM（语言模型）游乐场，旨在帮助用户进行提示实验，以提高其语言模型的性能和有效性。受到 Chip Huyen 所著的《Building LLM Applications for Production》一书的启发，该工具提供了一个用户友好的界面，用于运行和分析即时实验。 主要特征： 即时实验：运行即时实验以提高语言模型的性能。 兼容性：兼容各种模型，包括 OpenAI、Anthropic、Together、Cohere 和本地模型。 历史记录跟踪：将实验运行存储在用户的历史记录中，并将其与以前的运行进行比较。 文件夹组织：创建文件夹以有效地组织和管理多个实验。 CSV 导出：将实验运行导出为 CSV 文件以进行额外分析。 用例： 研究人员和开发人员使用语言模型，寻求优化提示设计。 数据科学家和人工智能从业者希望提高语言模型的性能。 有兴趣探索和试验不同提示配置以增强模型输出的个人。 Prompt Refine提供了一个方便直观的平台，用于进行即时实验和精炼语言模型。
Prompt Refine是一个 LLM（语言模型）游乐场，旨在帮助用户进行提示实验，以提高其语言模型的性能和有效性。受到 Chip Huyen 所著的《Building LLM Applications for Production》一书的启发，该工具提供了一个用户友好的界面，用于运行和分析即时实验。 主要特征： 即时实验：运行即时实验以提高语言模型的性能。 兼容性：兼容各种模型，包括 OpenAI、Anthropic、Together、Cohere 和本地模型。 历史记录跟踪：将实验运行存储在用户的历史记录中，并将其与以前的运行进行比较。 文件夹组织：创建文件夹以有效地组织和管理多个实验。 CSV 导出：将实验运行导出为 CSV 文件以进行额外分析。 用例： 研究人员和开发人员使用语言模型，寻求优化提示设计。 数据科学家和人工智能从业者希望提高语言模型的性能。 有兴趣探索和试验不同提示配置以增强模型输出的个人。 Prompt Refine提供了一个方便直观的平台，用于进行即时实验和精炼语言模型。
