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即时工程现在是 AI 工作流程的关键部分，可帮助企业最大限度地发挥大型语言模型 (LLM) 的潜力。挑战？管理多个模型，控制成本并确保一致的结果。本文探讨了五个旨在简化美国组织的即时创建、测试和部署的平台：
每个平台都能满足不同的需求，从成本效益到企业级合规性。以下是与之的快速比较 帮助您选择正确的解决方案。
这些平台提供了降低成本、改善工作流程和维持治理的解决方案。继续阅读以了解哪一个符合您的目标。
Prompts.ai 是一个强大的平台，旨在将多个 AI 模型整合到一个企业就绪解决方案中。它简化了创建、测试和优化提示的过程，帮助企业简化工作流程并削减成本。由 将对超过 35 个 AI 模型的访问权限整合到一个界面中，该平台消除了因兼顾多种工具而导致的效率低下——为美国各地的企业节省了时间并减少了开支。
Prompts.ai 提供对超过 35 种领先的人工智能模型的无缝访问，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼， 双子座， Flux P，以及 Kling。这种广泛的选择使团队能够比较每种模型的优势，为特定任务选择最合适的选项，而无需管理多个供应商关系。
该平台将一次性任务转换为结构化、可重复的工作流程，从而更轻松地扩展人工智能运营。它与广泛使用的业务工具集成，例如 Slack， Gmail的，以及 Trello，使团队能够在其现有技术堆栈中自动化工作流程。主要功能包括：
这些功能可确保 AI 交互的可见性和可审计性，为团队提供有效管理项目所需的工具，同时维持大规模治理。
“将 AI 成本降低 98% 让您的团队可以在一个平台上安全访问35多种领先模型。”
- Prompts.ai
Prompts.ai 以美元提供灵活的定价选项，可满足各种组织需求。计划包括：
对于大型组织，该平台提供三个企业级别：
所有企业计划都包括无限的工作空间、无限的协作者、10GB 的云存储空间以及使用情况分析、合规性监控和治理工具等高级功能。这些计划是为满足美国企业的需求而量身定制的，为协作和合规提供了强大的工具。
Prompts.ai 具有支持治理和合规性的功能，使其成为美国企业的理想选择。借助无限的合作者和详细的使用情况分析，大型团队可以高效地合作，同时保持严格的安全和监督。这些工具提供了对人工智能支出和绩效的见解，使组织能够最大限度地提高投资回报率并保持问责制。
PromptLayer 汇集了技术和非技术团队的即时管理，旨在简化人工智能模型监督，同时提供先进的监控和微调工具。设计用于 帮助美国组织削减成本并提高效率，它符合 Prompts.ai 的使命，即简化工作流程，让不同团队都能使用人工智能。
PromptLayer 可与各种流行的 LLM 框架无缝协作，允许用户管理和测试各种人工智能模型。这种灵活性确保组织可以在不局限于单一框架的情况下保持高效且适应性强的人工智能工作流程。
PromptLayer 的突出功能之一是它能够简化提示管理，使非技术团队可以轻松地独立编辑和测试提示。这减少了对工程团队的依赖，加快了部署过程并降低了相关成本。
该平台的核心是提示注册表，这是一个集中式中心，团队可以在其中管理提示、运行测试、评估结果和直接进行编辑。它将A/B测试、历史测试数据以及有关成本和延迟的全面指标全部集成在一个地方，以确保最佳性能。
PromptLayer提供量身定制的定价计划，以满足美国组织的不同需求：
通过实现更快的快速迭代，PromptLayer 缩短了开发周期，并帮助团队更快地将解决方案推向市场。
“PromptLayer 让我们的非技术团队无需工程支持即可测试和优化提示。”
— 约翰·史密斯，隐身心理健康创业公司的人工智能研究员
“PromptLayer 改变了我们的游戏规则。它使我们的内容团队能够快速迭代提示，找到正确的语气并解决边缘案例——所有这些都不会给我们的工程师带来负担。”
— John Gilmore，运营副总裁 家长实验室
除了性能和价格优势外，PromptLayer 还符合美国组织要求的严格合规标准。它拥有 SOC 2 类型 2 认证，确保使用严格的安全协议管理敏感数据。这不仅可以帮助企业避免审计问题，还可以与合作伙伴建立信任。
该平台的协作工具进一步增强了跨部门的团队合作。营销团队可以完善信息，产品团队可以调整用户互动，内容创作者可以调整语气——所有这些都是在支持监督和治理的统一环境中完成的。
LangChain 是一个开源框架，旨在改变人工智能应用程序的开发方式。通过支持创建超越简单即时响应交互的多步骤工作流程，它为开发人员提供了灵活且可自定义的平台。与专有工具不同，LangChain的开源性质使开发人员在构建AI解决方案时具有更大的控制权和适应性。
LangChain 与人工智能领域中一些最著名的语言模型无缝集成。它支持 OpenAI 的 GPT 模型， 人类是 Claude、谷歌的 PalM 以及 Llama 2 和 Falcon 等流行的开源模型。其与模型无关的设计允许开发人员在同一个应用程序中的这些 LLM 之间切换，而无需重写代码。此外，LangChain 支持混合部署，使其适用于基于云和本地的开源环境。
LangChain 使用基于链的架构来 启用顺序工作流程的创建，其中每个步骤都是为处理特定任务而量身定制的。例如，工作流程可能会分析文档、提取关键信息，然后生成摘要。该框架包括内置内存管理，这对于维护交互中的上下文至关重要，这是聊天机器人、虚拟助手和类似应用程序的一项基本功能。其模板管理工具允许团队设计可重复使用的提示结构，这些结构可以动态填充，从而缩短开发时间，同时确保一致性。LangChain还包括代理功能，允许人工智能系统决定何时以及如何使用特定工具，从而使自主工作流程成为可能。
LangChain采用免费增值模式，使其可供广泛的用户使用。核心框架完全免费且是开源的，使开发人员能够在不产生许可费的情况下构建和部署应用程序。对于那些需要额外功能的用户，商业版本提供调试、监控和协作工具等高级功能，企业计划按自定义定价提供。通过简化复杂的工作流程设计，LangChain 不仅可以降低成本，还可以提高资源管理和团队生产力。
LangChain 的模块化设计非常适合团队协作。其基于代码的工作流程允许多个团队成员同时处理不同的组件，从而加快开发速度并加快迭代速度。这种协作方法确保团队能够高效地共同构建和完善 AI 应用程序。
PromptPerfect 通过自动化优化过程将即时工程提升到一个新的水平。这个由人工智能驱动的平台旨在使用机器学习引擎生成、分析和微调提示，从而提高准确性和上下文相关性。
PromptPerfect 可与 OpenAI 的 LLM 套件无缝协作。它支持 ChatGPT（包括 GPT-4O 和 OpenAI o1 专业模式）、GPT-3（达芬奇和 Ada 变体）、GPT-4 和 GPT-3.5 达芬奇等模型。这些模型专为各种应用量身定制，包括翻译、摘要、问答、创意写作和快速响应任务。
PromptPerfect 的核心是其人工智能提示生成器和优化器，它会自动调整提示以实现最佳性能。该平台的机器学习算法提出改进建议，提供多目标优化，并允许用户通过Arena功能尝试不同的LLM。A/B 测试和调试等工具可以更轻松地通过 API 集成部署提示。这些经过优化的提示旨在自然融入基于团队的工作流程。
PromptPerfect 包括支持团队进行内容创建和任务管理的人工智能代理，促进各部门的协作即时开发。其实时反馈功能使团队能够共同审查和提高即时绩效，从而确保简化的交互式工作流程。
LangSmith 为快速工程工作流程中的调试和跟踪提供了不可或缺的工具。
LangSmith 可与包括 ChatGPT 在内的 OpenAI GPT 模型无缝协作。其灵活的、与模型无关的框架使用户只需点击几下即可在 Playground 中轻松测试各种模型和提示。此外，用户可以保存整个模型设置，例如名称、参数和提示模板，从而可以轻松复制和优化配置。
LangSmith 不仅限于调试，还能满足企业的部署需求。它支持混合和自托管部署选项，无论您使用的是 LangChain 还是自定义解决方案，都能确保与现有工作流程顺利集成。
以下是根据其核心功能对人工智能平台的细分。下表突出显示了主要区别，可帮助您有效地评估选项。
Prompts.ai 脱颖而出，可通过单一安全的界面访问超过 35 种领先型号，为各种应用程序提供灵活性和可扩展性。其以社区为导向的方法，再加上专家工作流程和认证计划，可以帮助团队快速适应人工智能的实施。该平台还提供强大的企业级治理和审计跟踪，确保数据处理的安全性。
LangSmith 专为具有复杂工作流程和严格数据驻留需求的组织量身定制。其混合和自托管部署选项可满足需要加强数据控制的企业。该平台的调试和测试工具对于管理多步骤工作流程特别有效。
对于注重简化的团队，PromptPerfect 提供自动即时优化和逆向工程。但是，与其他平台相比，其企业级功能受到限制。另一方面，PromptLayer 提供了强大的 A/B 测试和部署管理功能，非常适合系统化的即时优化。
每个平台都有独特的优势。无论您优先考虑协作、工作流程复杂性还是企业合规性，这种比较都可以指导您选择最适合您的 AI 需求的方案。
上面讨论的平台突显了高效的即时工程对于在人工智能项目中取得成功至关重要。成本透明度、无缝模型集成和强有力的合规措施等关键方面在这个过程中起着至关重要的作用。
成本透明度 是一个关键因素。隐性收费和不可预测的定价甚至可能使最有前途的人工智能计划脱轨。提供清晰的使用情况跟踪和实时成本管理的平台使团队能够控制支出，同时有效扩大运营规模。整合的解决方案通常可以节省大量成本。
同样重要的是能够毫不费力地与各种模型集成。 互操作性 允许团队为特定任务选择最佳的人工智能工具，而无需局限于单一提供商的生态系统。通过一个安全的平台访问多个领先模型可简化操作，减轻管理多个 API 的技术负担，并使团队成员更容易适应。
对于严肃的人工智能部署， 企业级合规和治理 是不可谈判的。忽略这些要素可能会导致代价高昂的安全漏洞或监管问题。坚实的合规框架可确保安全运营并促进团队间更顺畅的协作。
提供社区支持、专家设计的工作流程和认证计划的平台可增强团队能力。这种协作方法将人工智能的采用从孤立的挑战转变为指导和支持的流程。
归根结底，正确的平台将取决于贵组织的独特需求、技术需求和增长目标。无论您的重点是调试、自动化还是企业级治理，所审查的平台都展示了简化工作流程和推动成功的多种方法。选择与您的运营目标和未来计划相一致的解决方案。
即时工程平台使企业能够通过自动化基本任务（例如管理和微调人工智能模型的提示）来削减开支并简化人工智能工作流程。这种自动化减少了对手动工作的依赖，从而降低了成本和提高了效率。
这些平台还提高了人工智能生成的输出的精度和相关性，有助于最大限度地减少错误并加快实施。通过简化工作流程和减少修改时间，公司可以在保留关键资源的同时取得更有效的成果。
在选择供企业使用的即时工程平台时，关键是要专注于可确保 合规 和 治理。特别强调的是 数据安全 是不可谈判的——寻找提供加密和访问控制以保护敏感信息的平台。诸如此类的功能 审计跟踪 和 用户活动监控 同样重要, 因为它们提供透明度并有助于维持问责制.
创造能力 可定制的工作流程 是另一个必备工具，它使您的组织能够使平台与其政策和监管要求保持一致。此外，无缝 与现有企业工具集成 确保平台适合您当前的系统而不会造成中断。通过优先考虑这些功能，您可以保持合规性，同时保持人工智能工作流程的效率和良好的治理。
希望更好地控制其 AI 工作流程的组织可以受益于混合和自托管部署选项，这些选项优先考虑 表演， 安全，以及 数据隐私。混合设置将公共云服务的可扩展性与私有基础设施的控制和可靠性融为一体。这种平衡使企业能够更有效地扩展运营，同时缩短响应时间并简化运营需求。
对于那些寻求完全自主权的人来说，自托管部署提供了对数据和系统定制的无与伦比的控制。这种设置可确保遵守监管要求并减少对第三方提供商的依赖。对于专注于安全、高效和高度定制的即时工程工作流程的企业来说，这是一个绝佳的选择。
