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创建多步骤 AI 管道可能是一个复杂的过程，涉及多个模型、数据转换和工作流程步骤。本文评估了简化和集中管道管理、帮助团队提高效率、降低成本和维护安全的顶级工具。主要亮点包括：
对于大规模管理 AI 工作流程的企业来说， Prompts.ai 提供无与伦比的成本节省和灵活性。较小的团队或利基用例可能会发现其他工具更合适。从试点项目开始，确定最适合您需求的项目。
在应对管理复杂的人工智能工作流程的挑战时， prompts.ai 是一款旨在简化和简化流程的强大解决方案，脱颖而出。
Prompts.ai 用作企业 AI 编排平台，无缝集成超过 35 种大型语言模型，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -在安全和统一的界面内。该平台旨在实现人工智能任务的结构化执行，使开发人员能够轻松连接模型、运行顺序提示并监督整个管道。
Prompts.ai 通过其可视化界面将复杂的工作流程转换为清晰的交互式流程图。流程中的每个步骤都表示为一个节点，清晰的指示器显示了数据如何从一个步骤移动到下一个步骤。
对于技术团队来说，此功能改变了游戏规则。他们可以一目了然地实现整个流程的可视化，而不必费力处理抽象的配置。这样可以更轻松地发现瓶颈和微调性能。拖放功能还简化了原型设计，使用户无需进行繁重的编码或手动设置即可调整工作流程步骤。
灵活性是 prompts.ai 的核心，尤其是其模型切换功能。用户可以为管道中的特定步骤分配不同的模型或代理，从而实现复杂的多模型编排。例如，管道可以从文本分类模型开始，过渡到摘要模型，最后以响应生成模型结束。这甚至可以使用条件逻辑或基于输入的触发器来实现。
一个实际的例子？客户支持自动化管道可能首先对传入的查询进行分类，然后总结问题，最后生成响应。每个步骤不仅可以自定义，而且易于跟踪。
无论是在线性工作流程还是分支工作流程中，该平台的结果链接功能都可确保一个步骤的输出无缝流入下一个步骤。Prompts.ai 提供了强大的工具，用于在步骤之间映射、转换和路由数据，确保输出格式正确并传送到正确的模型或代理。
它支持广泛使用的数据格式，例如 JSON， CSV、纯文本，以及常用数据源和 API 的连接器。用户甚至可以配置自定义数据转换和映射，确保与现有系统的顺利集成。
prompts.ai 的突出功能之一是它能够详细跟踪成本和性能。通过监控每一步的代币使用情况、延迟和其他指标，团队可以优化资源分配并有效地管理支出。
这对于在生产中扩展 AI 工作流程尤其重要。该平台的FinOps层将每个代币与业务成果联系起来，帮助组织节省大量资金。实际上，一些团队已经报告了 人工智能成本最多可降低 98%。
Prompts.ai 还优先考虑安全协作和治理。它包括共享工作空间、版本控制和基于角色的访问控制，以确保整个工作流程生命周期的合规性和透明度。
这些工具对于处理敏感或受监管数据的团队来说非常宝贵。该平台的企业级安全性可确保数据在人工智能工具之间移动时受到保护，并在整个系统中保持一致的访问控制。
例如，一家美国金融科技公司使用 prompts.ai 来自动执行文件处理和合规任务。通过将 OCR、实体提取和风险评估模型链接在一起，他们将手动审查时间缩短了 60% 同时显著提高了准确性。
Azure AI 代工提示流程 解决了现代 AI 管道中常见的集成和可见性挑战。它采用云原生设计构建，提供企业级工具来管理多步 AI 工作流程。通过结合大型语言模型 (LLM)、自定义提示和 Python 工具，该平台为处理复杂的人工智能操作提供了一种结构化和可扩展的方法。
Azure AI Foundry Prompt Flow 通过将复杂的工作流程表示为， 有向无环图 (DAG)。这些可视化通过交互式流程图显示数据流。图表中的每个节点代表一个特定的工具，无论是 LLM、提示工具还是 Python 工具，而连接则说明了数据如何在系统中移动。
这种可视化界面不仅仅是一个图表。它允许用户检查单个节点，揭示依赖关系和数据流。此功能可帮助技术团队更有效地管理复杂的管道。开发人员无需从代码或配置文件中解密工作流程逻辑，而是可以快速识别瓶颈并微调性能。清晰的布局还支持在流水线的后续步骤中灵活分配模型。
该平台的基于节点的架构使模型切换变得简单。可以将每个节点配置为使用不同的 AI 模型或工具，具体取决于该管道步骤的特定需求。这使得创建多模型工作流程成为可能，其中每个阶段都利用最合适的人工智能功能。
节点充当工作流程的核心组件，使用明确定义的输入和输出管理特定任务。它们还可以自动将数据路由到后续节点，从而确保步骤之间的平稳过渡。
通过结构化节点连接，简化了管道步骤之间的数据路由。通过引用一个节点的输出作为另一个节点的输入，平台会自动建立必要的依赖链。这确保了整个工作流程中的无缝数据流动。用户可以设计和自定义 AI 逻辑以满足特定的业务需求，从而更轻松地优化应用程序。
Azure AI Foundry 提示流程包括 追踪视图 该功能可提供对每个工作流程运行的详细见解。该调试工具提供了一个全面的图表，突出显示了每个节点的执行时间、代币成本以及输入和输出。
有了这样的详细程度，团队就可以查明时间和资源的使用情况。这种数据驱动的方法允许在整个 AI 管道中实现更智能的成本管理和性能改进。
作为 Azure 生态系统的一部分，Prompt Flow 受益于微软强大的安全性和合规性框架。它与 Azure 的身份管理、访问控制和监控工具无缝集成，确保多步骤工作流程符合组织治理标准。
该平台的交互式创作工具使复杂的工作流程更易于理解和浏览，从而增强了协作。这促进了团队合作，同时保持了必要的监督和控制。
Humanloop 使用基于会话的方法将 AI 模型调用和工具执行联系起来。这种结构允许一个步骤的输出成为下一个步骤的输入，从而创建了顺畅的操作流程。它与前面提到的更广泛的管道管理战略非常吻合。
使用 Humanloop，任务可以分组为会话，以便在管道中的不同步骤之间实现高效路由。每个会话都使用一致的 ID 和分层日志，确保数据传输顺利进行。例如，最初的主持人 LLM 可以处理输入，例如 用户请求 要么 谷歌答案 并将它们直接传递给助理 LLM，然后由助理 LLM 生成最终输出。
与主要专注于编排模型的传统管道工具不同，dbt Labs 优先考虑大规模准备和转换数据，确保数据为人工智能模型做好准备。这种数据优先的方法通过标准化各种来源的格式来简化多步骤工作流程，解决了人工智能管道管理中最大的挑战之一。
借助 dbt Labs，使用基于 SQL 的模型自动进行复杂的数据转换，这些模型需要最少的编码。这些模型可以像软件代码一样进行版本控制和测试，从而确保一致性和可靠性。该平台的世系跟踪功能可以完全透明地了解数据如何流经每个转换步骤，从而更容易在数据密集型工作流程中调试问题和微调性能。
dbt Labs 通过使用可以链接在一起的模块化 SQL 模型来简化数据转换的编排。转换过程中的每个步骤都受版本控制，允许团队在需要时恢复更改，并在整个管道中保持较高的数据质量。自动化测试进一步确保数据完整性得到维护，防止有缺陷的输入影响下游 AI 模型。
该平台还为所有数据转换提供自动文档，以及执行时间和资源使用情况的详细日志。这种详细程度可以帮助团队在数据准备阶段查明瓶颈，这通常是 AI 工作流程中最耗时的阶段之一。
例如，一家总部位于美国的医疗分析公司利用 dbt Labs 对从多个来源收集的患者数据进行标准化，然后再将其输入预测性人工智能模型。通过自动进行数据转换和执行一致的质量检查，他们将数据准备时间缩短了75％。这不仅加快了他们的流程，而且还通过确保更清洁、更可靠的数据输入来提高模型的准确性。
与其他工具可用的深入功能细分不同，有关Promptly-HQ的多步人工智能管道管理的信息仍然有限。尽管已经提到了工作流程可视化、动态模型选择、结果链接、输入/输出路由以及成本或绩效的详细跟踪等功能，但其实现和功能尚未得到当前来源的验证。
在详细的功能细分基础上，本节重点介绍了所审查工具的优势和需要更多信息的领域。
Prompts.ai 凭借其企业级编排、实时代币监控和旨在控制成本的内置FinOps层大放异彩——据称它最多可以削减开支 98%。其统一界面与灵活的即用即付TOKN信用系统相结合，简化了跨多种模式的工作流程管理，同时确保成本与实际使用量保持一致。
与其他工具相比， Prompts.ai 表现出明显的优势。其管理多步人工智能工作流程的综合方法和全面的成本跟踪功能使其与众不同。另一方面，竞争工具的公开数据对竞争工具的具体性能指标和功能实现的了解有限，因此很难进行直接比较。
这种比较凸显了以下方面的强大能力 Prompts.ai，为团队完善人工智能管道策略提供宝贵的见解。
在管理多步 AI 管道时，必须使用正确的工具调整团队的需求、技能和预算。每个平台都有自己的优势，因此选择应反映您的特定优先事项。
在选项中， Prompts.ai 成为旨在统一 AI 编排的企业的出色解决方案。通过将超过35种领先模型集成到一个安全、紧密的界面中，它简化了复杂的工作流程。它的实时FinOps跟踪可以帮助显著降低人工智能成本，而按使用量付费 代币积分系统 确保透明的成本管理并消除经常性费用。
虽然其他平台提供无缝云集成和增强协作等功能， Prompts.ai 在企业级工作流程中大放异彩。其统一方法对于管理多种模式、大规模运营和严格的治理要求的组织特别有效。对于需求更专业的团队，替代工具可能更适合利基场景。
要做出最佳选择，可以考虑从试点项目开始。测试该平台处理您的特定用例的程度，例如跟踪代币使用情况、在模型之间切换以及跨管道步骤链接结果。理想的工具应该简化您的工作流程，提高人工智能管道的管理效率。
Prompts.ai 引入了一个 即用即付 TOKN 积分系统，旨在确保您只按实际使用量付费。这种方法有可能将成本削减多达 98% 与兼顾多个独立工具相比。
具有诸如此类的功能 实时成本跟踪， 动态路由，以及与 over 的兼容性 35 个模型，企业可以在简化人工智能工作流程的同时微调其代币使用量。这使其成为在不超出预算的情况下处理结构化人工智能任务的明智选择。
Prompts.ai 简化了错综复杂的人工智能工作流程的管理，使其对企业级运营特别有价值。通过自动化多步管道，它最大限度地减少了手动任务，并加快了从测试到部署的过程。
关键功能，例如 即时版本控制， 基于触发器的工作流程，以及 全面的管道管理 为团队提供更高的效率、可扩展性和控制力。这使其成为开发人员和技术团队管理结构化人工智能流程的强大工具。
Prompts.ai 使用户能够毫不费力地在各种 AI 模型之间切换，并按有组织的顺序链接其输出，从而提高了工作流程的适应性。流程中的每个步骤都自然流动，一个步骤的输出会自动输入到下一个步骤。
这种有条不紊的设置通过将复杂任务分成更小、更可控的步骤来简化复杂任务的处理。结果是工作流程不仅更加精确、清晰，而且更易于管理。对于管理复杂的人工智能管道的开发人员和技术团队来说，这是一个完美的解决方案。
