What is PromptShuttle?
是否厭倦了散落在程式碼庫中的 LLM 提示詞(Prompt)?是否覺得嘗試不同的模型和反覆運算過程既緩慢又痛苦?您並不孤單!隨著應用程式的成長,管理提示詞很快就會變得一團糟,使得協作變得困難,且缺乏可見性。
這就是 PromptShuttle 的用武之地!它是一個簡單而強大的 LLM 監控和代理工具,旨在將您的提示詞與程式碼完全分離。這意味著您可以自由地進行實驗、與您的團隊和領域專家無縫協作,並在無需觸及核心應用程式碼的情況下部署提示詞更新。清晰地了解您的 LLM 使用情況,並自信地朝著世界一流的提示詞迭代!
✨ 輕鬆實驗:針對各種 LLM 嘗試提示詞——可以單獨嘗試,也可以同時嘗試——並立即並排比較結果。比以往更快地找到完美的模型和提示詞組合!
🤝 像專業人士一樣協作:管理不同的提示詞版本,新增內聯註解(// 或 /* */ 樣式!)以提供清晰的上下文,並通過簡單的 UI 追蹤每個變更。它是為團隊無縫協作而設計的!
📈 自信地監控:在同一個地方查看每個提示詞和 LLM 組合的詳細調用統計資訊。了解效能、追蹤使用情況,並做出以數據驅動的決策來優化您的 LLM 工作流程!
🔗 將提示詞與程式碼分離:將您的提示詞邏輯完全移出您的應用程式碼。更新提示詞、切換模型,或為每個環境部署新版本,而無需編寫或部署新程式碼!
🚦 簡化 LLM 整合:使用 PromptShuttle 作為智能代理!通過單一、統一的 API 訪問數十種模型(如 GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet、Llama3、Gemini 1.5 等等!)。獲取整合的日誌、集中計費,甚至可以設置自動回退!
✏️ 建立動態範本:使用 [[tokens]] 輕鬆地範本化您的提示詞,並在您的 API 調用中使用簡單的 JSON 物件替換值。建立可重複使用、靈活的提示詞,以適應您的需求!
👻 無成本測試:在開發期間使用內建的「Fake LLM」回應器來徹底測試您的提示詞範本,而無需產生任何 LLM API 成本。快速迭代並節省資金!
查看 PromptShuttle 的實際應用:
快速提示詞迭代:作為開發人員,您正在建立一個依賴於特定 LLM 任務的新功能。使用 PromptShuttle 的 Experiment UI 和 Fake LLM 快速起草和測試提示詞的變體,比較不同模型(如 GPT-4o 和 Claude 3.7)的結果,並在將其整合到您的應用程式之前找到絕對最佳的一個。
團隊提示詞改進:您的產品需要細緻的響應,並且領域專家對提示詞的措辭有重要的見解。使用 PromptShuttle 的協作功能——版本控制和評論——允許領域專家和產品經理建議和追蹤對在程式碼庫之外管理的提示詞的變更,確保每個人都為最佳輸出做出貢獻。
穩健的生產工作流程:您已經部署了一個依賴於 LLM 的應用程式。使用 PromptShuttle 作為代理來處理所有 LLM 請求。監控使用情況統計資訊以了解效能,管理不同環境(預備環境與生產環境)的提示詞版本,並利用自動回退來提高 LLM 整合的可靠性,就像 TenderStrike 對其 AI 分析所做的那樣!
PromptShuttle 使建立、管理和監控您的 LLM 提示詞變得簡單而高效。這是保持程式碼清潔、促進團隊協作以及獲得對 LLM 活動的重要可見性的明智方法。
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