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Weavel是面向大语言模型应用开发场景的AI提示优化与LLM性能管理平台,核心为开发者提供提示词迭代、模型效果评估、生产数据追踪三类核心能力,目标用户覆盖LLM应用开发工程师、AI产品经理、NLP算法从业者,可用于对话机器人打磨、RAG系统效果调优、AI生成内容质量管控等多个场景,帮助用户在LLM应用落地过程中建立标准化的迭代流程,降低模型效果验证的人力成本,实现针对特定业务场景的模型性能持续提升。
访问Weavel官网注册账号并完成登录,根据自身使用场景选择个人或团队开发版本,进入平台控制台后可查看基础功能引导和SDK接入文档,了解核心功能的适用范围。
参照官方文档将Weavel SDK集成到自有LLM应用中,完成配置后即可开启生产数据自动追踪功能,所有LLM交互数据会同步上传至平台的数据管理模块。
在数据集管理模块中,可从追踪的生产数据中筛选符合测试需求的样本,或者上传本地标注数据,构建对应业务场景的专项测试数据集,添加必要的标注信息。
进入提示测试模块,上传待测试的多版本提示词,选择对应的测试数据集和评估规则,设置目标模型参数和并发规则后提交批量测试任务,等待任务执行完成。
查看生成的评估报告和性能指标看板,对比不同提示词版本的效果差异,筛选出效果较优的方案应用到生产环境,同时可将错误案例补充到数据集进行后续迭代。
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