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promptlayer
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AI团队采用正式工作流程来发布提示词变更
发布大型语言模型提示词的变更需要一个健壮的发布工作流程，类似于代码部署，因为即使是微小的编辑也可能在生产环境中导致重大的、语义上的回归。这些提示词变更被视为生产资产，需要版本控制、所有权、测试和分阶段推出。LangSmith、Braintrust 和 PromptLayer 等平台正在开发管理这些提示词发布流程的工具，超越了简单的提示词工程，进入了提示词发布工程领域。
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Guide to benchmarking LLM prompts and managing them with PromptMan
本教程解释了如何使用Python构建自定义评分框架，以客观地对大型语言模型的提示变体进行基准测试，超越主观评估。它详细介绍了设置开发环境、定义清晰的评估标准以及使用OpenAI客户端库和pytest等工具。第二篇文章讨论了工程团队在将提示作为应用程序逻辑进行管理和版本控制时面临的挑战，并强调PromptMan是一个健壮的、开源的、本地部署的解决方案，其REST API优先的设计可实现安全且可扩展的提示管理。