O que é gerenciamento de prompt para aplicativos LLM? Ferramentas, técnicas e melhores práticas

Explore os fundamentos do gerenciamento imediato, incluindo ferramentas, técnicas e práticas recomendadas eficazes para obter os melhores resultados.

Os aplicativos Large Language Model (LLM) estão rapidamente se tornando essenciais na tecnologia empresarial, impulsionados por avanços em modelos como o GPT-4. À medida que esses aplicativos se tornam mais complexos, eles introduzem desafios únicos na medição de desempenho, depuração e otimização imediata.

Neste artigo, vamos nos aprofundar nos desafios de gerenciar prompts em aplicativos LLM de nível de produção e explorar as principais ferramentas disponíveis para essa tarefa. Vamos nos concentrar em práticas estratégicas de gerenciamento rápido que podem aprimorar a funcionalidade e a eficácia dos aplicativos LLM.

Ao final desta leitura, você terá uma compreensão mais clara de como escolher e utilizar efetivamente as ferramentas em sua pilha de aplicativos LLM para gerenciar, avaliar e ajustar prompts, garantindo que eles tenham um desempenho ideal em cenários do mundo real.

Noções básicas sobre o gerenciamento de prompts em aplicativos LLM de nível de produção

O que são prompts

Os prompts são essencialmente os pontos de partida ou as perguntas que você faz a um Large Language Model (LLM), como o GPT-4. Eles servem como a entrada inicial que orienta a IA na geração de uma resposta. Ao consultar LLMs, a maneira como você cria esses prompts é essencial porque esses modelos, por natureza, são estocásticos. Isso significa que as respostas do LLM podem variar muito, mesmo com o mesmo prompt em condições semelhantes, dependendo de como o prompt está estruturado.

Por que os prompts são tão importantes? Porque a especificidade, clareza e estrutura do seu prompt influenciam diretamente a qualidade e a relevância da saída da IA. Um prompt bem projetado leva a respostas mais precisas e úteis, enquanto um prompt vago ou mal construído pode resultar em informações irrelevantes ou excessivamente gerais.

Ao trabalhar com modelos LLM, que são de natureza estocástica (estatística), mesmo mudanças sutis na redação podem afetar significativamente a saída. Por exemplo, considere os prompts “Explique como os painéis solares funcionam” versus “Descreva os mecanismos técnicos das células fotovoltaicas”. Embora ambos os prompts busquem informações sobre energia solar, é mais provável que o último obtenha uma resposta técnica detalhada. Além disso, a inclusão de contexto ou restrições pode refinar ainda mais a saída. Um prompt como “Discuta os impactos ambientais da energia solar em comparação com o carvão no contexto das mudanças climáticas” orienta o modelo a produzir uma resposta mais direcionada e relevante.

Os prompts também variam entre diferentes modelos e, como esses modelos dependem de padrões estatísticos, encontrar o prompt mais eficaz geralmente requer experimentação. Refinar iterativamente seus prompts com base nas respostas que você recebe pode ajudá-lo a entender melhor como se comunicar com o modelo para alcançar o resultado desejado.”

A anatomia de um prompt

Criar um prompt eficaz para um aplicativo LLM envolve um equilíbrio entre clareza, especificidade e contexto. Embora não haja um modelo único para todos, entender os componentes de um prompt pode melhorar significativamente o desempenho de aplicativos baseados em LLM. Abaixo, detalhamos a anatomia de um prompt LLM típico, que serve como um guia para criar interações eficientes e eficazes.

Anatomia de um prompt de LLM

Contexto/Antecedentes

O contexto ou elemento de fundo de um prompt fornece ao LLM as informações necessárias para gerar respostas relevantes e precisas. Isso pode incluir:

Interação histórica: dados de interações anteriores ou histórico de chat que ajudam o modelo a entender a conversa em andamento ou as preferências do usuário.
Informações aumentadas por recuperação: As informações aumentadas por recuperação envolvem a extração de dados relevantes de fontes externas, utilizando técnicas avançadas, como a Geração Aumentada de Recuperação (RAG). Este método melhora a precisão e a relevância da resposta do LLM, integrando informações atualizadas de bancos de dados vetoriais. Esses bancos de dados armazenam dados como vetores, que o RAG usa para consultar e recuperar informações contextualmente relevantes com eficiência, permitindo que o sistema produza respostas mais informadas e personalizadas com precisão.
Acesso a dados internos: Para aplicativos como agentes bancários de IA, o acesso a bancos de dados internos é importante, por exemplo, para recuperar o saldo da conta de um usuário ou transações recentes e permitir aconselhamento financeiro personalizado.

Instrução(ões)

As instruções delineiam o que se espera que o LLM faça com o contexto dado. Esta seção do prompt deve descrever claramente:

Definição de tarefa: uma explicação direta da tarefa em questão, seja respondendo a uma pergunta, escrevendo um conteúdo ou realizando uma análise.
Detalhes da metodologia: Diretrizes específicas sobre como o LLM deve usar o contexto fornecido para executar a tarefa. Isso pode incluir instruções sobre como priorizar certos tipos de informações ou lidar com ambiguidades.

Dados de entrada

Os dados de entrada podem variar muito, dependendo do aplicativo e do caso de uso específico, mas geralmente incluem:

Consultas geradas pelo usuário: perguntas ou comandos de usuários que iniciam a tarefa do LLM.
Informações enriquecidas: detalhes adicionais que aprimoram a entrada do usuário, como dados extraídos de bancos de dados externos ou da Internet, para fornecer um contexto mais rico.

Esse componente garante que o LLM tenha todos os detalhes necessários para entender a consulta completamente e responder adequadamente.

Indicador de saída

O indicador de saída orienta o LLM sobre como formatar sua resposta e alinhar a saída com as expectativas do usuário ou os requisitos do sistema. Os exemplos incluem:

Formato de resposta: se a resposta deve ser uma resposta conversacional, um relatório formal ou dados estruturados, como um objeto JSON.
Especificações de campo: Nos casos em que a saída é orientada por dados, instruções específicas sobre quais campos preencher e o formato desses campos.

Em ambientes de produção, o gerenciamento imediato geralmente incorpora camadas adicionais de complexidade para permitir:

Contexto específico do modelo: informações sobre o modelo de IA usado (por exemplo, Llama 3, GPT-4) que podem influenciar como os prompts são estruturados com base nos recursos e limitações conhecidos do modelo.
Configurações do modelo: Parâmetros como temperatura ou tokens máximos, que ajustam a criatividade ou a duração das respostas do LLM.

O que é gerenciamento imediato?

Em sua essência, o gerenciamento imediato para modelos de linguagem grande (LLMs) de nível de produção envolve a configuração de um sistema simplificado para gerenciar as consultas e instruções que são inseridas nos modelos de linguagem. Pense nisso como organizar uma biblioteca digital onde, em vez de livros, você está catalogando e supervisionando prompts com eficiência.

O gerenciamento de prompts envolve uma série de práticas projetadas para otimizar o tratamento de prompts de LLM em um aplicativo. Ele se concentra em tornar os prompts versionáveis, desacoplados do código principal e das implantações do aplicativo e facilmente rastreáveis de uma perspectiva de solicitação. Além disso, como várias partes interessadas geralmente colaboram no desenvolvimento imediato, é crucial gerenciar diferentes versões do mesmo prompt e facilitar o teste de uma forma que não interrompa o ambiente de produção. Essa configuração oferece suporte a um espaço de trabalho colaborativo em que os membros da equipe podem trabalhar simultaneamente e testar prompts de forma independente.

Essa estrutura empresta princípios do desenvolvimento de software tradicional, adaptando-os aos aspectos únicos dos aplicativos LLM, que incluem outros elementos “codificáveis” que exigem atenção devido às suas características específicas.

Mais adiante neste artigo, vamos nos aprofundar em cada um desses princípios, mas também é importante distinguir o gerenciamento rápido da engenharia rápida. A engenharia rápida é sobre o processo criativo de criar prompts para maximizar a eficácia de cada interação com um LLM. Ele tem seu próprio conjunto de práticas e princípios e está intimamente relacionado ao gerenciamento imediato, que se alinha mais de perto com o código tradicional ou o gerenciamento de modelos no aprendizado de máquina, mas, em última análise, são conceitos diferentes.

O que são aplicativos LLM?

Os aplicativos LLM, abreviação de aplicativos Large Language Model, utilizam o poder dos Large Language Models (LLMs) para realizar um amplo espectro de tarefas. Os LLMs são um tipo sofisticado de inteligência artificial desenvolvido usando metodologias de aprendizado profundo e vastos conjuntos de dados para compreender, gerar e prever texto. Esses modelos revolucionaram a forma como interagimos e processamos informações digitais, oferecendo recursos que vão desde a assistência à escrita até a resolução de problemas complexos.

Os aplicativos LLM podem ser adaptados para vários fins, incluindo, mas não se limitando a:

Redação: Ferramentas como GPT-4, Mixtral, Claude, Llama 2, Cohere Command e Jurassic são capazes de gerar cópias originais e envolventes em diferentes gêneros e formatos. Esse recurso é altamente benéfico em marketing, publicidade e criação de conteúdo.

Resposta da Base de Conhecimento: Os LLMs se destacam na busca e síntese de informações de extensos bancos de dados para responder a consultas, tornando-os inestimáveis no suporte e pesquisa ao cliente.

IA conversacional: a integração de LLMs em assistentes virtuais como Alexa, Google Assistant e Siri aprimora sua compreensão e capacidade de resposta, tornando esses dispositivos mais úteis e intuitivos para os usuários.

A aplicação de LLMs abrange uma variedade de domínios de negócios, sendo cada vez mais vista como uma ferramenta para diminuir tarefas tediosas, aumentar as interações com os clientes por meio de chatbots mais inteligentes e agilizar os processos de criação de conteúdo.

A versatilidade dos LLMs abriu uma infinidade de aplicações promissoras em diferentes setores:

Assistente de IA: além do simples gerenciamento de tarefas, os assistentes de IA com tecnologia LLM estão se tornando mais hábeis em entender as intenções complexas do usuário e fornecer respostas precisas e sensíveis ao contexto, aprimorando assim a experiência do usuário em contextos pessoais e profissionais.
Criação de conteúdo: Exemplos notáveis incluem o Heliograf do The Washington Post, que gera conteúdo de forma autônoma, permitindo que jornalistas humanos se concentrem em reportagens com mais nuances. Da mesma forma, no setor de seguros, empresas como a Lemonade utilizam LLMs para subscrição e processamento de sinistros mais precisos e eficientes.
Chatbots: Revolucionando o suporte ao cliente, os chatbots equipados com LLM, como o Watson Assistant da Autodesk, oferecem interações personalizadas e em tempo real com o usuário, melhorando significativamente as operações de atendimento ao cliente, reduzindo os tempos de resposta e os custos operacionais.
Programação e jogos: No mundo dos jogos, os LLMs contribuem para a criação de conteúdo, como desenvolvimento narrativo, design de níveis e diálogos no jogo, enriquecendo a experiência do jogador e simplificando os processos de desenvolvimento.
Ferramentas educacionais: Em ambientes educacionais, os LLMs auxiliam na criação de ambientes simulados para fins de treinamento, como na área da saúde, onde ajudam os profissionais a praticar sem risco para pacientes reais.
Interação de dados: os recursos ‘Fale com seus dados’ permitem que os LLMs analisem vastos conjuntos de dados, reconheçam padrões e ofereçam insights ou recomendações, uma função cada vez mais valiosa em setores como finanças e varejo.

O desenvolvimento e a implantação de aplicativos LLM exigem esforços colaborativos envolvendo engenheiros, designers de conversação, cientistas de dados e gerentes de produto, todos trabalhando juntos para aproveitar o potencial das tecnologias LLM de maneiras inovadoras e eficazes. À medida que esses modelos continuam a evoluir, seus aplicativos também evoluem, potencialmente transformando a forma como as empresas operam e como os indivíduos interagem com conteúdo e serviços digitais.

O desempenho e a eficácia dos aplicativos LLM dependem em grande parte do modelo subjacente, da qualidade e amplitude dos dados de treinamento e do ajuste fino específico aplicado para adaptar o modelo a tarefas ou setores específicos. Essa personalização é crítica, pois influencia diretamente o quão bem um aplicativo LLM pode executar as funções pretendidas.

Fonte

Práticas recomendadas para gerenciar prompts de LLM

Aqui, exploraremos algumas práticas recomendadas essenciais que ajudarão você a manter o controle sobre seus prompts e otimizar suas interações com LLMs.

Manter um registro de alterações

Mesmo sem uma plataforma LLM dedicada, é essencial acompanhar suas alterações imediatas. Um método simples é armazenar cada versão de um prompt em seu repositório Git. Essa não é a abordagem mais sofisticada, pois vincula atualizações imediatas diretamente às implantações do aplicativo, e talvez seja necessário fornecer a vários membros da equipe, como especialistas de domínio ou engenheiros de prompt, acesso ao repositório. No entanto, essa estratégia permite que você reverta para versões anteriores facilmente, o que pode ser útil para depurar ou entender problemas anteriores.

Desacoplar prompts do código do aplicativo

Para melhor segurança e controle de acesso, considere manter seus prompts em um repositório separado do código do aplicativo. Dessa forma, você pode gerenciar o acesso a prompts sem expor toda a sua base de código, facilitando o controle de quem pode ver e editar esses elementos críticos.

Modularizar prompts

Pense nos prompts como blocos de construção. Ao projetar componentes reutilizáveis e utilizar variáveis interpoladas, você pode manter seus prompts flexíveis e fáceis de atualizar. Essa abordagem modular não apenas economiza tempo, mas também ajuda a manter a consistência em diferentes partes do seu aplicativo.

Monitorar o uso e os custos

Os custos podem aumentar rapidamente com LLMs, especialmente se você estiver usando um provedor terceirizado. Lembre-se de que muitas vezes você é cobrado com base no número de tokens processados, portanto, prompts mais longos e saídas mais detalhadas significam custos mais altos. Ficar de olho em quanto você está usando e gastando é crucial para manter seu projeto dentro do orçamento.

Avalie regularmente a eficácia imediata

Um prompt que funciona bem com um modelo LLM pode não ter um desempenho tão forte com outro. Para garantir que seus prompts estejam fornecendo os resultados desejados, é importante configurar um sistema de rastreamento abrangente. Esse sistema deve capturar não apenas os prompts em si, mas também entradas, saídas e metadados detalhados, como a versão do LLM e suas configurações. Ter essas informações permite analisar o desempenho em diferentes cenários e modelos. Esse rastreamento pode ser obtido por meio do registro de dados em um banco de dados ou plataforma de análise, fornecendo uma base robusta para avaliar a eficácia de cada prompt. Com esses insights, você pode refinar continuamente seus prompts, garantindo que eles se alinhem bem com os recursos do seu LLM e as necessidades do seu aplicativo.

Por que implementar ferramentas de gerenciamento de prompt?

As ferramentas de gerenciamento imediato resolvem vários problemas práticos na implantação de LLMs em ambientes de produção:

Controle de versão: Assim como o código de software, os prompts podem ser versionados e gerenciados para garantir que apenas os prompts mais eficazes e testados estejam em uso. Essa separação da implantação do aplicativo significa que as atualizações de prompts não exigem a reimplantação de todo o aplicativo.

Colaboração e controle de acesso: essas ferramentas permitem que várias partes interessadas, incluindo gerentes de projeto, desenvolvedores e especialistas em domínio, testem e implantem prompts independentemente dos principais aplicativos e sistemas de pipeline. Eles podem interagir por meio de suas interfaces preferidas, como interfaces do usuário ou SDKs.

Integração e rastreabilidade: Um sistema robusto de gerenciamento de prompt se integra à infraestrutura de modelo mais ampla, incluindo chamadas de modelo e armazenamento de entrada/saída. Essa configuração não apenas oferece suporte às necessidades operacionais diretas, mas também auxilia na avaliação abrangente por meio do rastreamento de todos os detalhes relevantes sobre uma interação do modelo - desde a entrada do usuário até o comportamento e a saída do modelo.

3 ferramentas populares de aplicativos LLM para gerenciamento de prompt

Nesta comparação, nos aprofundamos em três ferramentas amplamente usadas especializadas no gerenciamento de prompts para aplicativos LLM (modelo de linguagem grande). Embora essas ferramentas não estejam listadas em nenhuma ordem específica, cada uma oferece pontos fortes exclusivos que podem torná-la particularmente adequada para diferentes necessidades de desenvolvimento. Todas as ferramentas fornecem SDKs Python entre outros utilitários, melhorando seus recursos de acessibilidade e integração. Vamos explorar o que diferencia cada ferramenta e onde elas podem ser melhor aplicadas no cenário do desenvolvimento de aplicativos LLM.

1. LangChain

LangChain é uma estrutura de código aberto projetada para facilitar a criação de aplicativos alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs). Ele funciona como um conjunto abrangente de componentes, ajudando os desenvolvedores a implantar aplicativos baseados em LLM com mais eficiência. A estrutura é especialmente voltada para a construção de aplicativos de raciocínio de cadeia de pensamento, que exigem um modelo para realizar raciocínio ou fluxos de trabalho em várias etapas para fornecer soluções ou respostas.

Um dos pontos fortes da LangChain é seu foco em simplificar o processo de desenvolvimento e mitigar a complexidade de incorporar funcionalidades avançadas de linguagem de IA em sistemas novos e existentes. Ele fornece um conjunto robusto de ferramentas que gerenciam a interação entre vários componentes do aplicativo e o LLM, incluindo gerenciamento de chamadas de API, orquestração lógica de várias etapas e utilização otimizada de LLMs em cenários complexos.

A estrutura oferece componentes modulares que são essenciais na construção de aplicativos LLM mais complexos, como chatbots, sistemas de perguntas e respostas e muito mais. Esses componentes são categorizados em módulos principais:

Modelo de E/S: LangChain suporta uma API unificada que acomoda vários provedores de LLM como OpenAI, Google e outros, permitindo comutação e integração perfeitas. Ele aprimora a interação do modelo por meio de modelos de prompt e seletores de exemplo, que simplificam a criação de prompts e analisadores de saída que auxiliam na interpretação das respostas dos LLMs. Além disso, o LangChain se integra a soluções de cache como o Redis para armazenar em cache chamadas LLM, o que otimiza os tempos de resposta e o uso de recursos, embora não tenha ferramentas avançadas para rastrear despesas de token.

Recuperação: Este módulo melhora a base das respostas do modelo gerenciando os dados do usuário por meio de carregadores de documentos, divisores de texto e modelos de inserção. Ele armazena dados em armazenamentos vetoriais e os recupera conforme necessário para suportar a geração aumentada por recuperação (RAG), aumentando a relevância e a precisão das saídas do modelo.

Ferramentas de composição: LangChain apresenta Agentes e Cadeias para construir fluxos de trabalho dinâmicos ou fixos. Os agentes atuam como bots usando LLMs para determinar as ferramentas ou ações mais apropriadas para uma determinada tarefa, proporcionando flexibilidade na tomada de decisões em tempo real. As cadeias, por outro lado, representam fluxos de trabalho predeterminados que incorporam várias etapas, como recuperação de dados, processamento imediato e muito mais.

O LangChain foi projetado como um sistema predominantemente sem estado, permitindo que cada consulta seja processada de forma independente para máxima flexibilidade. Para complementar essa arquitetura, o LangChain inclui integrações robustas com bibliotecas e armazenamentos de dados na memória, como o Redis. Essas integrações não apenas melhoram o desempenho armazenando em cache as chamadas LLM, mas também permitem que o módulo Memória memorize efetivamente o histórico de bate-papo para modelos de bate-papo. Isso garante que a continuidade e o contexto sejam mantidos durante as interações, suportando nativamente conversas de vários turnos.

O LangChain também inclui a LangChain Expression Language (LCEL), que os desenvolvedores usam para compor diferentes componentes de forma eficaz. No entanto, a extensa abstração da estrutura pode complicar os esforços de depuração, dificultando o rastreamento e a compreensão dos processos subjacentes. Além disso, a dependência de LLMs para a tomada de decisões em Agentes pode ocasionalmente diminuir o desempenho do aplicativo, embora possa melhorar a precisão.

Para aprimorar a observabilidade e o gerenciamento em ambientes de produção, a LangChain introduziu o LangSmith. Essa adição visa preencher as lacunas no monitoramento e otimização de aplicativos LLM durante seu ciclo de vida.

Embora o LangChain se destaque no desenvolvimento de aplicativos LLM, ele não fornece ferramentas abrangentes para avaliação imediata, análise de fluxo de trabalho ou uso detalhado do modelo e rastreamento de custos. Como tal, embora ofereça um ambiente poderoso para o desenvolvimento, pode apresentar desafios para aqueles que buscam uma ferramenta abrangente para as necessidades de desenvolvimento e produção, especialmente para os recém-chegados que navegam em seu ecossistema complexo e linguagem de expressão especializada.

2. Humanloop

Humanloop é uma plataforma de desenvolvimento versátil projetada para agilizar os esforços colaborativos de equipes que trabalham em grandes modelos de linguagem (LLMs). Ele oferece um ambiente robusto onde você pode gerenciar, iterar e refinar prompts e modelos nas fases de desenvolvimento e produção. Essa plataforma está equipada com ferramentas que suportam a melhoria contínua e a eficiência operacional na implantação de aplicativos de IA.

A plataforma inclui um SDK Python e uma interface de usuário que simplificam as interações e os processos de desenvolvimento associados aos aplicativos LLM. Ele oferece suporte à implantação de chatbots e outros aplicativos orientados por IA em vários ambientes de nuvem e permite o controle de versão, bem como implantações em vários ambientes, incluindo preparação e produção.

Um dos recursos notáveis do Humanloop é sua capacidade de realizar testes A/B em diferentes configurações de modelo ou prompts diretamente nos aplicativos implantados. Essa funcionalidade permite que os desenvolvedores coletem feedback do usuário sobre diferentes variações para identificar as configurações mais eficazes.

Principais recursos do Humanloop:

Prompts: Em sua essência, o Humanloop se destaca no gerenciamento de prompts. Os desenvolvedores podem criar prompts detalhados usando o SDK do Python ou por meio da interface do usuário, adicionando metadados avançados, como configurações de modelo e variáveis interpoladas. Esses prompts podem ser ativados por meio de modelos, que servem como endpoints de API em ambientes especificados.

Modelos: No Humanloop, um modelo atua como uma implantação operacional que pode ser consultada pelos usuários. Ele funciona como um endpoint de API que interage com vários prompts e configurações, permitindo o processamento de dados em tempo real e a geração de respostas.

Ferramentas: O Humanloop aprimora a funcionalidade imediata, permitindo a integração de funções especializadas. Essas ferramentas podem executar tarefas como recuperação de dados de bancos de dados vetoriais ou execução de chamadas de API externas, que são incorporadas perfeitamente aos prompts antes de serem processadas pelos LLMs. Essa integração oferece suporte a funcionalidades avançadas, como pesquisas semânticas por meio de serviços de terceiros, como Pinecone e Google.

Conjuntos de dados: a plataforma coleta e armazena automaticamente dados das interações do usuário, incluindo entradas definidas em prompts e as saídas correspondentes dos modelos. Esses conjuntos de dados são cruciais para monitorar o desempenho e também estão disponíveis para teste, o que é importante para manter a precisão da implantação.

Avaliadores: O Humanloop fornece uma estrutura flexível para avaliar a eficácia de prompts e modelos. Os avaliadores podem ser funções personalizadas do Python ou outros LLMs que avaliam as respostas em relação a critérios predefinidos. Esse recurso é ótimo para melhoria contínua, permitindo que as equipes refinem seus aplicativos com base em dados e feedback do mundo real.

No geral, o Humanloop oferece um conjunto abrangente de ferramentas que capacitam os desenvolvedores a criar, implantar e refinar aplicativos orientados por IA com mais eficiência. Sua abordagem integrada para gerenciar prompts, modelos e dados aprimora o ciclo de vida de desenvolvimento, mas também garante que as soluções implantadas sejam eficazes e centradas no usuário.

3. Langfuse

O Langfuse é uma plataforma de código aberto que surge como uma ferramenta valiosa para desenvolvedores que buscam aprimorar a observabilidade e a análise em seus aplicativos de modelo de linguagem grande (LLM). Embora seja relativamente mais novo em comparação com ferramentas estabelecidas como o Langchain, o Langfuse traz um conjunto promissor de recursos personalizados para implantar aplicativos LLM de forma eficiente e econômica. Uma vantagem significativa é o suporte para auto-hospedagem, que oferece flexibilidade para desenvolvedores que trabalham em diferentes restrições de infraestrutura.

Principais recursos do Langfuse:

Gerenciamento de prompt: Um dos recursos de destaque do Langfuse é seu robusto sistema de gerenciamento de prompts. Esse sistema permite que os desenvolvedores registrem, criem versões, marquem e rotulem prompts em um repositório. Ele também dá suporte à compilação desses prompts em relação às entradas do usuário, o que é essencial para manter a relevância e a eficácia imediatas ao longo do tempo. Cada prompt é vinculado a metadados detalhados, incluindo o tipo e a versão do modelo, o que enriquece sua integração com a infraestrutura do modelo subjacente.

Os desenvolvedores podem testar prompts em tempo real usando o Prompt Playground, um recurso que permite a execução de prompts ao vivo em um intervalo selecionado de provedores de modelo. Esse recurso não apenas ajuda na validação imediata, mas também facilita as comparações entre diferentes prompts para determinar os mais eficazes.

Além disso, o Langfuse oferece flexibilidade na forma como os prompts são utilizados; Eles podem ser exportados em vários formatos para uso em outras plataformas, aumentando a interoperabilidade e a flexibilidade. Além de gerenciar e testar prompts, o Langfuse permite a criação de conjuntos de dados a partir de dados de solicitação de aplicativos. Esses dados são ótimos para testes adicionais, modelos de ajuste fino ou aprimoramento de avaliações imediatas.

Rastreamento de solicitação: A Langfuse se destaca por fornecer observabilidade detalhada de chamadas de API LLM. A plataforma permite rastrear cada solicitação por operação, revelando a jornada completa da solicitação, incluindo todas as interações com bancos de dados vetoriais e modelos de incorporação. Essa visibilidade granular é crucial para depurar e ajustar os fluxos de trabalho do aplicativo LLM, tornando mais fácil para os desenvolvedores identificar e resolver problemas rapidamente.

Utilização e monitoramento de dados: A plataforma também monitora métricas relacionadas ao uso e custos do LLM, que são importantes para manter operações econômicas. Os desenvolvedores podem avaliar a qualidade das saídas imediatas com base em vários critérios, como avaliações de modelo, pontuação manual ou feedback do usuário, com resultados convenientemente exibidos por meio de gráficos intuitivos no painel do Langfuse.

O Langfuse estende sua funcionalidade por meio de endpoints de API, permitindo que os desenvolvedores exportem dados não apenas por meio de um SDK, mas também diretamente por meio de APIs.

A Langfuse oferece um kit de ferramentas abrangente que preenche a lacuna entre o desenvolvimento de aplicativos LLM e a prontidão para produção. Sua combinação de gerenciamento imediato, rastreamento de solicitações e ferramentas robustas de análise de dados o torna uma escolha atraente para quem busca aprimorar o desempenho e a observabilidade de seus aplicativos LLM. Para explorar mais sobre o Langfuse, incluindo documentação detalhada e suporte ao usuário, visite o site oficial ou as páginas de documentação.

Considerações finais

Neste artigo, discutimos como o gerenciamento imediato é parte integrante dos aplicativos LLM modernos, marcando uma abordagem distinta em comparação com o software tradicional ou o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.

Os prompts são centrais para aplicativos LLM, contendo todos os detalhes necessários, como chamadas LLM, contexto, metadados e muito mais. Aprendemos sobre a importância de desenvolver métodos de avaliação para testar e monitorar implantações de forma eficaz. Dependendo do aplicativo, os prompts também podem precisar interagir com um armazenamento de vetores para adicionar contexto ou integrar serviços de terceiros, por exemplo, buscar saldos de contas para aplicativos bancários.

Também exploramos várias ferramentas populares para gerenciar prompts de LLM e observamos como elas diferem.

Se você está pensando em implantar seus próprios aplicativos LLM, adoraríamos nos conectar.

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