Платформа непрерывной оптимизации промптов и выбора моделей от создателей DSPy. Освобождает разработчиков от “промпт-инжиниринга” и позволяет сосредоточиться на программировании, автоматически подбирая лучшие промпты и модели для достижения целевых метрик.
⚡ Когда использовать?
- ✅ Автоматизация промпт-инжиниринга вместо ручного подбора
- ✅ Непрерывная оптимизация AI-приложений в продакшене
- ✅ Персонализация AI-функций для разных пользователей
- ✅ Интеграция с существующими LLM-пайплайнами без переписывания кода
- ✅ Масштабирование AI-команд без экспертов по промпт-инжинирингу
👨💻 Пример из практики
AI-стартап Vera-Health.ai разрабатывает RAG-систему для анализа медицинских данных. Команда застряла на этапе генерации запросов — их query generator плохо извлекал нужные документы, точность составляла всего 10%. Разработчики не спали до 3 утра, пытаясь вручную настроить промпты.
- без инструмента
- 1️⃣ Анализировать неудачные запросы вручную
- 2️⃣ Придумывать новые варианты промптов методом проб и ошибок
- 3️⃣ Тестировать каждый промпт на тестовом наборе
- 4️⃣ Сравнивать результаты и выбирать лучший вариант
- 5️⃣ Повторять процесс для каждого изменения в системе
- 6️⃣ Масштабировать решение на новые типы пользователей
- с инструментом
- 1️⃣ Подключить Zenbase Core SDK к существующему пайплайну
- 2️⃣ Определить метрики качества для оценки промптов
- 3️⃣ Запустить автоматическую оптимизацию с помощью DSPy-алгоритмов
- 4️⃣ Мониторить улучшения через веб-интерфейс Zenbase
- 5️⃣ Развернуть оптимизированную систему в продакшен
Результат:
За сутки происходит оптимизация Prompt-a до максимального качества.
Очень похоже на autoML обучение на готовых библиотеках.
