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9 Prompt Engineering Tools, die KI-Entwickler kennen sollten
Um das Optimum aus generativen KI-Modellen herauszuholen, verlassen sich Entwickler auch auf Prompt Engineering Tools. Entdecken Sie neun Tools, die dabei unterstützen.
Damit generative KI-Plattformen effektiv sind, müssen Benutzer den richtigen Prompt (Eingabeaufforderung) erstellen. Dies mag zwar einfach erscheinen, die Erstellung von Prompts kann jedoch schnell komplex werden.
Um eine bestimmte Antwort von einem KI-Modell zu erhalten, ist oft ein hohes Maß an Detailgenauigkeit und Präzision erforderlich. Prompt Engineering ist eine Technik, die verwendet wird, um Large Language Models (LLM) und andere generative KI-Tools so zu steuern, dass sie eine gewünschte Ausgabe erzielen. Dies kann Elemente der Logik, Codierung und Kunst erfordern; schon die einfache Umformulierung einer Frage kann dazu führen, dass ein LLM eine völlig andere Antwort erzeugt.
Als spezialisierte KI-Fähigkeit oder Jobrolle konzentriert sich Prompt Engineering auf die Verbesserung des Modellverhaltens und die Steigerung der Leistung. Zu den bewährten Verfahren für das Prompt Engineering gehören häufig das Experimentieren und Testen verschiedener Methoden zur Formulierung von Anweisungen oder Fragen.
Um das Experimentieren nach dem Trial-and-Error-Prinzip zu vermeiden, können Entwickler Prompt Engineering Tools verwenden, um den Prompt-Erstellungsprozess zu verfeinern und zu beschleunigen. Diese Tools können Entwicklern dabei unterstützen, ihre Fähigkeiten zur Prompt-Erstellung zu verfeinern und bessere KI-gesteuerte Dienste zu entwickeln.
Prompt Engineering Tools können alles sein, von einem einfachen Open Source GitHub-Repository bis hin zu einer vollwertigen kostenpflichtigen Anwendung. Viele sind auf bestimmte Bereiche zugeschnitten, zum Beispiel das Speichern von Prompt-Vorlagen oder die Verwendung von Techniken wie Gedankenketten-Prompting (Chain of Thought Prompt).
Prompt Engineering Tools
Auf der Grundlage umfangreicher Recherchen auf dem Markt für Prompt Engineering Tools wurden neun führende Optionen ermittelt. Die Recherchen zu diesem aufkommenden Thema umfassten die Analyse von Informationen aus unabhängigen technischen Quellen, Benutzerbewertungen sowie Produktwebseiten und -dokumentationen.
Die Tools sind in alphabetischer Reihenfolge aufgeführt.
1. Agenta
Agenta ist eine Open-Source-Plattform, die Ressourcen zum Experimentieren, Bewerten und Bereitstellen von LLMs bereitstellt. Agenta ermöglicht es Entwicklern, mehrere Versionen von Prompts, Parametern und Strategien zu testen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Mit Agenta definieren Benutzer die Parameter und Prompts, mit denen sie experimentieren möchten, und können neue Varianten iterativ testen. Benutzer hosten die Plattform auf ihrer Infrastruktur und können mit Fachleuten zusammenarbeiten, um sich beraten zu lassen und Feedback zu erhalten. Darüber hinaus können Entwickler Prompt-Varianten testen, vergleichen und speichern, mit dem Framework, der Bibliothek oder dem Modell ihrer Wahl arbeiten und LLM als APIs bereitstellen, wenn sie bereit sind.
Agenta ist kostenlos auf GitHub verfügbar.
2. LangChain
Obwohl LangChain dafür bekannt ist, den gesamten LLM-Entwicklungsprozess zu vereinfachen und zu optimieren, kann es auch bei der Prompt-Verwaltung unterstützen. Das Open-Source-Framework bietet vorgefertigte Prompt-Vorlagen in Form von strukturiertem Text, der in Python geschrieben ist. Diese Vorlagen enthalten Anweisungen, Beispiele mit wenigen Schritten und Kontextfragen für bestimmte Aufgaben.
Die Prompts können je nach den Bedürfnissen des Benutzers unterschiedlich spezifisch sein. Benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, wie zum Beispiel spezifische dynamische Anweisungen, sind ebenfalls verfügbar, wenn die Standard-Prompt-Vorlagen den Bedürfnissen eines Benutzers nicht gerecht werden.
LangChain ist kostenlos auf GitHub verfügbar. Die Entwickler von LangChain bieten auch LangSmith an, eine Plattform für die Erstellung von LLM-Produktionsanwendungen. LangSmith hat mehrere Stufen: eine kostenlose Entwicklerstufe, eine Plus-Stufe sowie Enterprise- und Startup-Stufen, für die ein benutzerdefiniertes Preismodell gilt.
3. PromptAppGPT
PromptAppGPT ist ein Low-Code, Prompt-basiertes Framework für die Anwendungsentwicklung. Das Framework basiert auf OpenAI-Modellen und umfasst die Generierung von Text und Bildern, Plug-in-Erweiterungen und die automatische Generierung von Benutzeroberflächen.
Das Framework ermöglicht die Entwicklung von Anwendungen in natürlicher Sprache auf der Grundlage von ChatGPT, sodass Benutzer Anwendungen wie AutoGPT mit minimalen Prompts erstellen können. PromptAppGPT bietet Ausführungskomponenten wie Web- und Bildersuche, Web-Crawling und Ausführung von JavaScript-Code.
PromptAppGPT ist kostenlos auf GitHub verfügbar.
4. Prompt Engine
Prompt Engine ist ein Open Source Tool zur Entwicklung und Pflege von LLM-Prompts. Prompt Engine ist eine npm-Dienstprogrammbibliothek, die hauptsächlich in TypeScript geschrieben ist und Benutzern dabei hilft, Prompts für ihre KI-Modelle zu erstellen und zu speichern. Sie verfügt über eine Code-Engine, die Prompts in natürlicher Sprache in Code umwandelt, und eine Chat-Engine für Szenarien, in denen sowohl der Benutzer als auch das Modell natürliche Sprache verwenden.
Prompt Engine verwaltet auch den Prompt-Überlauf, indem es die ältesten Dialoginteraktionen entfernt. Obwohl die Standardprogrammiersprache von Prompt Engine JavaScript ist, können Benutzer mit spezifischen Befehlen Prompts für verschiedene Sprachen erstellen. Benutzer können generierte Prompts in das LLM ihrer Wahl integrieren.
Prompt Engine ist kostenlos auf GitHub verfügbar.
5. PromptLayer
PromptLayer ist eine umfassende Anwendung für die Prompt-Entwicklung zum Erstellen, Testen, Bereitstellen und Überwachen von Prompts. Das Tool umfasst eine Prompt Registry, mit der Benutzer Prompts erstellen, versionieren und abrufen können, Batch-Tests, eine erweiterte Suche nach vorhandenen Anfragen und LLM-Analysen. Zu den weiteren Funktionen gehören die Protokollierung von API-Anfragen, die Verfolgung von Metadaten und Funktionen für die Zusammenarbeit an Projekten.
Die Prompt-Vorlage ist zwar modellunabhängig, aber PromptLayer konzentriert sich in erster Linie auf die Unterstützung von OpenAI-Modellen. Die Verwendung mit anderen wichtigen Modellen erfordert möglicherweise benutzerdefinierte Workarounds und Integrationen. Das Tool – verfügbar in Python und JavaScript oder als REST API – kann in bestehende LLM-Projekte und -Tools wie LangChain integriert werden.
Die kostenlose Version von PromptLayer umfasst eine sieben Tage lange Protokollaufbewahrung und bis zu 5.000 Anfragen pro Monat. Der Pro-Plan, der für kleine Teams konzipiert ist, umfasst eine unbegrenzte Protokollaufbewahrung, bis zu 100.000 Anfragen, erweiterte Funktionen und Tools für die Zusammenarbeit. Der Enterprise-Plan, der für größere Teams und Organisationen konzipiert ist, hat eine individuelle Preisgestaltung und umfasst zusätzliche Funktionen wie Slack-Support-Kanäle und SOC-2-Konformität.
6. Promptmetheus
Promptmetheus ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die sich auf die Erstellung komplexer LLM-Prompts konzentriert. Prompts werden in Daten- und Textblöcke unterteilt, die Benutzer neu anordnen, kombinieren und testen können, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Promptmetheus speichert den Verlauf des Prompt-Designprozesses und schätzt, wie viel die Ausführung eines Prompts kosten wird. Das Tool bietet eine KI-Programmierschnittstelle, die Prompts auf einem Remote-Server ausführt und als Vermittler zwischen KI-Plattformen und LLMs fungiert.
Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von LLMs und Inferenz-APIs, darunter Modelle von Anthropic, Cohere, OpenAI, Google, Mistral, Perplexity, Groq, Deep Infra und AI21 Labs.
Promptmetheus bietet einen kostenlosen Playground, der eine Prompt-IDE, lokale Datenspeicherung, Statistiken und Einblicke sowie die Möglichkeit zum Export und Import von Daten umfasst. Derzeit funktioniert es jedoch nur mit OpenAI-Modellen.
Zusätzlich zur kostenlosen Version bietet Promptmetheus eine individuelle Stufe und eine Teamstufe an, wobei beide eine siebentägige kostenlose Testversion bieten. Benutzer können sich auch auf eine Warteliste für eine noch nicht veröffentlichte Pro-Stufe setzen lassen.
7. PromptPerfect
PromptPerfect arbeitet daran, die Qualität von Prompts zu verbessern, um Benutzern zu helfen, konsistente Ergebnisse von LLMs zu erzielen. Entwickler können Prompts auf dem Server von PromptPerfect bereitstellen und die Prompts über eine API in ihren eigenen Anwendungen verwenden.
Benutzer können die Prompts, an denen sie arbeiten, eingeben und Einstellungen wie die Länge der Prompts, die Ausgabequalität und die Anzahl der Iterationen anpassen. Mit diesen Einschränkungen erstellt das Tool dann einen Prompt, den Benutzer bearbeiten können. Zu den weiteren Funktionen gehören ein KI-Modell-Testfeld zum Vergleichen der Ausgaben verschiedener Modelle und eine Prompt-as-a-Service-Option, mit der Entwickler Prompts als REST-API-Dienste bereitstellen können.
PromptPerfect ist ein Drittanbieter-Plug-in, das mit Textgenerierungsmodellen wie ChatGPT, Claude und Llama sowie Bildmodellen wie Dall-E, Midjourney und Stable Diffusion funktioniert. PromptPerfect kann jedoch nur mit kostenpflichtigen Versionen von ChatGPT verwendet werden.
Zusätzlich zu einer kostenlosen Standard-Version bietet PromptPerfect eine kostenpflichtige Pro- und eine Pro-Max-Version an. Teams, die an der Enterprise-Version interessiert sind, müssen sich für Preisinformationen an den Vertrieb wenden. Das Produkt verwendet ein Guthabensystem für jede seiner fünf Hauptfunktionen, wobei jede Stufe Schwellenwerte für das Anfragevolumen enthält.
8. PromptSource
PromptSource ist ein Toolkit zum Erstellen, Teilen und Verwenden von Prompts in natürlicher Sprache. Es handelt sich um eine Prompt-Entwicklungsumgebung, die einen iterativen Entwicklungsprozess zur Erstellung von Prompts in natürlicher Sprache verwendet.
PromptSource enthält etwa 2.000 Prompts in englischer Sprache, die über die API von PromptSource verfügbar sind. Für Benutzer, die Prompts erstellen möchten, bietet PromptSource eine webbasierte grafische Benutzeroberfläche, über die Entwickler Prompts in einer Template-Sprache schreiben und überprüfen können. Templates in PromptSource werden in Jinja, einer Template-Programmiersprache, geschrieben.
PromptSource ist kostenlos auf GitHub verfügbar.
9. ThoughtSource
ThoughtSource ist ein Open-Source-Framework für die Gedankenketten-Prompting-Technik, eine Technik zur Prompt-Erstellung, bei der ein LLM menschliche Denkprozesse nachahmt, wenn er Ergebnisse produziert. Das Ziel der Gedankenketten-Prompting-Technik besteht darin, die Vertrauenswürdigkeit eines Modells bei der Entscheidungsfindung zu erhöhen, indem sichtbar gemacht wird, wie es zu einer bestimmten Schlussfolgerung gelangt ist.
Die Datenlader von ThoughtSource ermöglichen Benutzern den Zugriff auf Datensätze in einem standardisierten Gedankenketten-Format. Zu den Datensätzen gehören unter anderem allgemeine, wissenschaftliche und medizinische Fragen und Antworten. Das Tool bietet auch eine Annotator-Funktion, um Ähnlichkeiten zwischen Argumentationsketten hervorzuheben.
Das Tool ist hauptsächlich in Python geschrieben und der Zugriff erfolgt über Jupyter-Notebooks. Es kann Argumentationsketten mit OpenAI-Modellen sowie Modellen auf dem Hugging Face-Hub generieren.
ThoughtSource ist kostenlos auf GitHub verfügbar.
