Команды, работающие с большими языковыми моделями, часто сталкиваются с хаосом: промпты разбросаны по документам, таблицам и разным облачным консолям, итерации выполняются вручную, а отслеживание реальных улучшений превращается в головную боль. Google Cloud представила решение этой проблемы.
Централизация разрозненных процессов
Текущая работа с промптами в Google Cloud требует использования нескольких инструментов одновременно. Разработчики экспериментируют в одной консоли, сохраняют промпты в отдельных документах и используют другие сервисы для оценки. Эта фрагментация приводит к дублированию усилий и отсутствию стандартизированного процесса оценки.
LLM-Evalkit решает эту проблему, объединяя разрозненные инструменты в единое приложение. Он предоставляет централизованный хаб для всех операций с промптами: от создания и тестирования до версионирования и бенчмаркинга. Такая унификация упрощает рабочий процесс и обеспечивает согласованность действий всей команды.
От догадок к измерениям
Часто команды итерируют промпты на основе субъективных ощущений или нескольких примеров выводов. Хотя это может работать на начальном этапе, такой подход не масштабируется и не позволяет объективно обосновать превосходство одного промпта над другим.
LLM-Evalkit предлагает методичный подход:
- Определите конкретную проблему: Четко сформулируйте задачу для LLM
- Соберите релевантный датасет: Создайте набор тестовых случаев, представляющих реальные входные данные
- Постройте конкретные измерения: Определите объективные метрики для оценки выводов модели
Такой подход позволяет проводить систематические, основанные на данных итерации. Вместо догадок о том, улучшает ли новый промпт результаты, можно измерить его производительность против постоянного бенчмарка.
Инструменты вроде LLM-Evalkit – это долгожданный шаг к профессионализации работы с LLM. Вместо хаотичных экспериментов команды получают структурированный процесс, что особенно ценно в корпоративной среде, где воспроизводимость и отслеживаемость критичны. Ирония в том, что для автоматизации «творческого» процесса промпт-инженерии приходится создавать такие же строгие инструменты, как и для традиционного программирования.
Демократизация доступа
Инженерия промптов не должна ограничиваться техническими специалистами. Когда только несколько членов команды могут эффективно строить и тестировать промпты, это создает узкое место, замедляющее цикл разработки.
LLM-Evalkit решает эту проблему с помощью no-code интерфейса. Цель – сделать инженерию промптов доступной для более широкого круга специалистов, включая продуктовых менеджеров, UX-писателей и экспертов в предметной области, которые обладают ценными знаниями, но не являются разработчиками.
Как начать работу
LLM-Evalkit спроектирован для внедрения более системного и коллаборативного подхода к инженерии промптов. Предоставляя централизованную, метрико-ориентированную и no-code структуру, он помогает командам перейти от ad-hoc экспериментов к структурированному и эффективному рабочему процессу.
Инструмент доступен как open-source репозиторий на GitHub. Для тех, кто предпочитает управляемый подход, доступно руководство в консоли Google Cloud.
По материалам Google Cloud Blog.