Latitude

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Latitude的数据工作区帮助分析师简化工作流程,快速生成洞见。 0
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What is Latitude?

Latitude 是一个开源平台,专为产品团队和领域专家协作、改进和部署生产级大型语言模型 (LLM) 功能而设计。无论您是微调提示的工程师,还是确保 AI 输出与业务目标一致的领域专家,Latitude 都能简化构建可靠 AI 产品的过程。

使用 Latitude,您可以:

  • 使用真实世界数据跟踪和评估提示。

  • 使用高级工具和 AI 辅助功能改进提示。

  • 通过与您工作流程的无缝集成,自信地部署更改。

关键特性

✨ 连接您的数据
捕获生产日志以评估您的提示在真实场景中的表现。将遥测添加到您的代码中,并使用 LLM 或人工评估者构建测试数据集。
重要意义:您将清楚地了解 AI 的性能,从而能够进行数据驱动的改进。

✨ 改进您的提示
使用 Latitude 的提示管理器大规模测试和改进提示。利用 AI 来改进您的提示,尝试高级模板,并在发布更改之前运行批量测试。
重要意义:您可以快速自信地迭代,确保您的 AI 提供一致的高质量结果。

✨ 自信地部署
直接从平台发布提示更改,或使用 Latitude 的 SDK 获取更新的提示。比较提示版本并无缝地将更新推送到生产环境。
重要意义:您可以部署更改而不会中断工作流程,确保您的 AI 保持最新和有效。

使用案例

  1. 电子商务个性化
    使用 Latitude 来改进为产品推荐提供支持的提示。跟踪不同版本的表现,并部署能够提升客户参与度的更新。

  2. 客户支持自动化
    评估和改进 AI 聊天机器人的提示。测试各种变化,以确保回复准确、富有同理心并符合您的品牌声音。

  3. 内容生成
    改进 AI 生成内容的提示,无论是博客文章、广告文案还是社交媒体更新。使用真实数据确保输出符合质量标准。

为什么选择 Latitude?

  • 开源灵活:自行托管 Latitude 或使用每月 40,000 次提示和评估运行的免费 Hobby 层。

  • 协作工作流程:汇集领域专家和工程师,构建真正符合业务目标的 AI 功能。

  • 可扩展定价:从小团队的免费计划到企业解决方案,Latitude 与您的需求一起成长。

常见问题

什么是“运行”?
每次运行提示或评估都被视为一次运行。提示中的链条算作一次运行。

如何在 Hobby 计划中获得更多运行次数?
完成奖励部分的任务以赚取额外的运行次数。

如果我超过了运行限制会发生什么?
在 Hobby 计划中,运行将暂停到下一个计费周期。付费计划允许无限次运行,超额部分将在月末结算。

你们提供批量折扣吗?
是的!请联系我们以了解企业计划的自定义价格。


More information on Latitude

Launched
2022-01
Pricing Model
Free
Starting Price
$99/month
Global Rank
942484
Follow
Month Visit
32.8K
Tech used
Amazon AWS CloudFront,Next.js,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,Amazon AWS S3

Top 5 Countries

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Traffic Sources

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41.09%
social paidReferrals mail referrals search direct
Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Latitude was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-03-07.
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Latitude 替代方案

更多 替代方案
  1. 告别繁琐的API密钥和注册流程,即刻在50余种主流大型语言模型上测试、比较并精调提示词。支持JSON Schema强制校验、运行测试以及团队协作。借助 LangFast,助您更快地构建更优质的AI。

  2. Evaligo:您的一站式 AI 开发平台。构建、测试并监控生产级提示词,从而实现可靠 AI 功能的规模化部署。防止代价高昂的功能退化。

  3. 借助这款AI平台,释放OpenAI的无限潜能。轻松创建、实验和分析一次性提示词,毫不费力地塑造您理想的输出结果。

  4. Basalt 是构建和运行 AI 功能的平台:借助我们 AI 驱动的 Copilot 打造高质量提示词,测试和评估 LLM 输出,使用我们的 SDK 无缝部署,在真实条件下监控和优化性能——所有这些都在协作式工作流程中完成。

  5. PromptTools 是一个开源平台,帮助开发者通过实验、评估和反馈来构建、监控和改进 LLM 应用。