Rompt.ai vs mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub

Rompt.ai es una innovadora plataforma de código abierto diseñada para mejorar la eficacia de las indicaciones de IA. Permite a los usuarios experimentar con ingeniería de avisos al permitirles generar, probar y evaluar diferentes combinaciones de avisos a través de un sistema de prueba A/B. La plataforma brinda la flexibilidad de crear y organizar indicaciones en colecciones controladas por versiones, lo que garantiza que los experimentos se puedan reproducir y escalar de manera eficiente. Con el lenguaje de plantillas nativo de Rompt.ai, los usuarios pueden declarar variables para introducir elementos dinámicos en sus mensajes, haciéndolos más potentes y relevantes.

El sitio web cuenta con una función que admite la generación de resultados masivos, lo que permite la creación de diversos conjuntos de datos mediante la ejecución de variaciones rápidas en múltiples formatos y modelos. Posteriormente, los usuarios pueden calificar y analizar los resultados generados para identificar las indicaciones más efectivas, optimizando así sus interacciones con la IA. Este enfoque sistemático para impulsar la experimentación es útil para cualquiera que busque ajustar el rendimiento de sus herramientas de IA, ya sea con fines de investigación, desarrollo o producción.

mshumer/gpt-prompt-engineer es un kit de herramientas de ingeniería de prompts de código abierto que genera, prueba y clasifica prompts candidatos para una tarea que definas. Describes el caso de uso, proporcionas casos de prueba, y los cuadernos de Jupyter crean múltiples variantes de prompts, los ejecutan contra cada caso de prueba, y ordenan los resultados con un sistema de puntuación ELO que comienza en 1200. Se distribuye como cuadernos de Jupyter que puedes ejecutar en Google Colab o localmente.

La mayoría de las herramientas de prompts te ayudan a escribir un prompt a la vez. gpt-prompt-engineer trata la selección de prompts como un torneo: docenas de candidatos compiten en tus casos de prueba, y las puntuaciones ELO más altas revelan a los ganadores. Cuadernos separados cubren tareas de clasificación, Claude 3 Opus con casos de prueba generados automáticamente, y conversión de Opus a Haiku para inferencia más económica. El registro opcional con Weights & Biases y Portkey rastrea cada ejecución.

Los ingenieros de ML, ingenieros de prompts y desarrolladores de IA lo utilizan cuando necesitan ajustes reproducibles de prompts en lugar de prueba y error manual. El repositorio tiene 9.7k estrellas en GitHub y funciona con tus propias claves de API de OpenAI o Anthropic. Es gratuito bajo la licencia MIT.