Trainkore:提示和RAG平台

Trainkore

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最后更新:
2025/08/17
资源描述:
Trainkore:一个用于自动化提示、模型切换和评估的提示和RAG平台。节省85%的LLM成本。
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提示工程
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RAG

Trainkore 概述

Trainkore:自动化提示并节省 85% 的 LLM 成本

什么是 Trainkore?

Trainkore 是一个提示和 RAG(检索增强生成)平台,旨在自动化提示、促进模型切换和简化评估过程。它可以帮助企业节省高达 85% 的大型语言模型 (LLM) 成本。

主要特性和优势

  • 自动提示生成: 动态生成各种用例的提示,优化模型性能。
  • 模型路由器: 从下拉菜单中自动选择成本优化的模型,确保以更低的成本获得更高的性能。
  • 可观测性套件: 从关键指标中获得见解,并通过详细的日志进行调试。
  • 提示版本控制: 使用一流的 Playground 管理和迭代整个组织的提示。
  • 集成: 与 OpenAI 和其他 AI 提供商无缝协作,并与 Langchain、LlamaIndex 等原生集成。

如何使用 Trainkore

  1. 集成: 使用 Node.js、Python 或 Curl 轻松集成 Trainkore。
  2. 创建提示: 使用交互式 Playground 管理和迭代提示。
  3. 选择模型: 从各种模型中进行选择,包括 OpenAI、Gemini、Cohere、Anthropic 和 Azure。
  4. 自动化: 自动化提示生成、模型切换和评估流程。

为什么 Trainkore 很重要?

Trainkore 使主题专家能够通过为他们提供理解用户和优化 AI 性能的工具来成为最佳提示工程师。它提供了一个统一的平台,用于管理 LLM、迭代日志和性能分析。

高级控制

  • 自动生成任何模型的提示。
  • 动态生成各种用例的提示。
  • 从最重要的指标中获得见解,并通过详细的日志进行调试。

我在哪里可以使用 Trainkore?

Trainkore 可用于各种应用,包括:

  • 聊天机器人
  • 内容生成
  • 数据分析
  • 客户服务

软件标准:统一平台中的 LLM

构建好的 AI 就是要了解您的用户。这就是为什么主题专家是最好的提示工程师。

  • 一流的 Playground - 管理和迭代整个组织的提示。
  • 所有模型 - OpenAI、Anthropic、Llama2 和您自己的模型。
  • 模型切换 - 根据您的提示自动切换到最佳模型。
  • 迭代日志和性能分析 - 获取输入、输出、评级、提示、元数据等
  • 每个模型的模型不可知模板

Trainkore 提供了一个强大的平台来优化 LLM 性能并降低成本。立即试用,自动化您的提示并改进您的 AI 工作流程。

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