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Weavel
Weavel
目标受众是希望提升大型语言模型应用性能的开发者和企业。Weavel通过提供先进的提示工程工具，帮助他们优化模型，提高应用的准确性和效率，特别适合需要处理复杂自然语言处理任务的用户。
开发与工具模型训练与部署#AI#数据集管理#评估工具#LLM优质新品商用
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简介
Weavel是一个AI提示工程师，它通过追踪、数据集管理、批量测试和评估等功能，帮助用户优化大型语言模型（LLM）的应用。Weavel与Weavel SDK结合使用，能够自动记录并添加LLM生成的数据到您的数据集中，实现无缝集成和针对特定用例的持续改进。此外，Weavel能够自动生成评估代码，并使用LLM作为复杂任务的公正裁判，简化评估流程，确保准确、细致的性能指标。
截图
产品特色
追踪：记录并分析LLM生成的数据，以优化模型性能。
数据集管理：通过Weavel SDK自动记录和添加数据，无需预先存在的数据集。
批量测试：进行大规模测试，以评估和比较不同提示的效果。
评估：自动生成评估代码，使用LLM作为评估工具，确保评估的公正性和准确性。
持续优化：利用真实世界数据不断优化提示。
CI/CD集成：通过持续集成和持续部署防止性能回归。
人工在环：通过评分和反馈实现人工指导和反馈。
使用教程
访问Weavel网站并注册账户。
配置Weavel SDK，集成到您的应用程序中。
使用Weavel进行数据集管理和批量测试。
设置评估标准，让Weavel自动生成评估代码。
根据评估结果调整提示，优化LLM应用。
利用CI/CD集成，确保持续的性能改进。
提供人工反馈，帮助Weavel学习并改进。
流量来源
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