Інтеграція Humanloop для управління промптами та оцінки LLM

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
Інтеграція Humanloop для управління промптами та оцінки LLM
Простий
від 4 годин до 2 днів
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1285
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1198
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    902
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1121
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    589
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    857

Інтеграція Humanloop для управління промптами та оцінки LLM

Humanloop — платформа для керування LLM додатками: версіонування промптів, A/B тестування, збір human feedback та автоматична оцінка. Відрізняється від PromptLayer більш глибокої інтеграцією evaluation пайплайну.

Встановлення та налаштування

pip install humanloop

from humanloop import Humanloop

hl = Humanloop(api_key="hl_...")

# Вызов через Humanloop с трекингом
response = hl.chat(
    project="customer-support",
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful customer support agent."},
        {"role": "user", "content": user_message}
    ],
    inputs={"customer_name": customer_name},  # Переменные промпта
)

# Логирование обратной связи
hl.log(
    project="customer-support",
    data_id=response.data_id,
    feedback=[{
        "type": "rating",
        "value": "positive"  # или "negative"
    }]
)

A/B тестування промптів

# Определение эксперимента
experiment = hl.experiments.create(
    project="customer-support",
    name="prompt-ab-test-v3",
    config=[
        {
            "model": "gpt-4o",
            "template": "{{system_prompt_v1}}",
            "traffic_split": 50
        },
        {
            "model": "gpt-4o",
            "template": "{{system_prompt_v2}}",
            "traffic_split": 50
        }
    ]
)

# Запрос автоматически роутится в одну из групп
response = hl.chat(
    project="customer-support",
    experiment_id=experiment.id,
    messages=[{"role": "user", "content": user_message}]
)

Evaluation пайплайн

Humanloop підтримує як human evaluation (через UI), так і автоматичну оцінку (LLM-as-judge):

evaluator = hl.evaluators.create(
    name="response-quality",
    type="llm",
    spec={
        "model": "gpt-4o",
        "prompt": """Rate the following customer support response on a scale 1-5.
Response: {{output}}
Customer query: {{inputs.query}}

Return only a number 1-5.""",
        "return_type": "number"
    }
)

Humanloop добре підходить для команд, яким потрібен повний цикл: від версіонування промптів до структурованого збору feedback від користувачів та автоматичної оцінки якості.