Uma solução de processo completo para garantir a estabilidade da palavra-chave
O LlamaFarm oferece os seguintes mecanismos de proteção contra o problema de deterioração das palavras-chave:
- Sistema de controle de versãoGerenciamento do histórico de versões com o rastreamento de versões prompts/cli.py
- Estrutura de teste A/BTeste várias versões do prompt simultaneamente com o parâmetro -variant.
- Função de reversão automáticaQualidade da resposta: aciona a reversão quando a qualidade da resposta fica abaixo do limite (-quality-threshold 0.8)
Etapas de implementação:
- 1. estabelecimento de um conjunto de benchmarking de palavras-chave
- 2. adicione o parâmetro -monitor para ativar o monitoramento em tempo real durante a implementação
- 3) Realize verificações mensais de integridade dos prompts: uv run python prompts/cli.py check-health
Prática recomendada: combine modelos jinja2 para implementar palavras de prompt dinâmicas e se adaptar a diferentes cenários
Essa resposta foi extraída do artigoLlamaFarm: uma estrutura de desenvolvimento para a rápida implantação local de modelos e aplicativos de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar que os aplicativos de IA falhem em palavras rápidas após a implementação?
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