Promptmetheus se presenta como una solución integral para la ingeniería de prompts, ofreciendo una plataforma donde los usuarios pueden componer, probar y optimizar prompts para sus aplicaciones y flujos de trabajo de IA. Con soporte para más de 80 modelos de lenguaje grandes (LLMs) y todas las API de inferencia populares, Promptmetheus facilita la creación de prompts de manera modular, permitiendo a los usuarios descomponer los prompts en bloques similares a LEGO para una mejor composabilidad. Esto incluye contextos, tareas, instrucciones, muestras y primeras líneas, permitiendo variaciones y ajustes sistemáticos para un rendimiento óptimo.
La plataforma también incluye herramientas para evaluar prompts bajo diversas condiciones, utilizando conjuntos de datos para iteraciones rápidas y calificaciones de completado con indicadores visuales para medir la calidad del output. La optimización de prompts es crucial, ya que el rendimiento y la fiabilidad de las cadenas de prompts (agentes) dependen en gran medida de la precisión de cada prompt en la secuencia. Promptmetheus ayuda a optimizar cada prompt para generar completados consistentemente de alta calidad.
Además de espacios de trabajo privados, Promptmetheus ofrece espacios compartidos para equipos, permitiendo la colaboración en tiempo real en proyectos de ingeniería de prompts y la construcción de una biblioteca compartida de prompts para aplicaciones y flujos de trabajo aumentados por LLMs. La plataforma también ofrece características avanzadas como trazabilidad del proceso de diseño de prompts, estimación de costos de inferencia, exportación de datos en varios formatos y análisis estadísticos del rendimiento de los prompts.
Con una hoja de ruta que incluye la cadena de prompts para tareas avanzadas, endpoints de prompts para despliegue en API, cargadores de datos para inyectar fuentes externas directamente en los prompts y embeddings vectoriales para añadir más contexto a través de búsquedas vectoriales, Promptmetheus se posiciona como una herramienta esencial para desarrolladores y equipos que trabajan con modelos de lenguaje grandes.
