Trainkore

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。