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Conclusión

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Last updated on August 7, 2024

Esta página se actualizará a medida que tenga acceso a más IDE.

Este capítulo ha proporcionado una descripción general de algunas herramientas que pueden ser de interés para usted como ingeniero de prompts. A continuación, se presentan mis recomendaciones sobre cuál usar y en qué capacidad. Tenga en cuenta que la ingeniería de prompts es un campo en constante evolución, y muchas de las herramientas mencionadas anteriormente sufrirán cambios significativos en el futuro.

Para Iterar con un solo prompt

Everyprompt parece tener el mejor conjunto de características para iterar con un solo prompt (de los IDE que he podido probar). El playground regular también es bueno y un poco más simple.

Para Encadenamiento de prompts

Dust es actualmente la mejor herramienta (menos técnica) para el encadenamiento de prompts. Proporciona un conjunto de características muy robusto.

Embeds

Dyno es la única herramienta que ofrece un embed.

Para un control total

¡Langchain es la mejor opción! Es una biblioteca de Python, por lo que es completamente extensible y ya viene con un gran conjunto de características.

Más

Agregaré más recomendaciones a medida que tenga acceso a más IDE. Recomiendo probar diferentes herramientas, ya que cada una tiene una sensación distintiva y diferentes características.

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.