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人择推出了一套新的工具，旨在自动化和改进其即时工程开发者控制台此举有望提升企业AI开发效率。新功能包括“提示改进器”和高级示例管理，旨在通过细化指导 Claude 等 AI 模型生成响应的指令（称为提示）来帮助开发人员创建更可靠的 AI 应用程序。
这些更新的核心是及时改进，一种应用提示工程最佳实践来自动优化现有提示的工具。此功能对于跨不同 AI 平台工作的开发人员特别有价值，因为不同模型之间的即时工程技术可能有所不同。Anthropic 的新工具旨在弥合这一差距，允许开发人员调整最初为其他人工智能系统设计的提示，以便与 Claude 无缝协作。
“编写有效的提示仍然是使用大型语言模型时最具挑战性的方面之一，”Anthropic 产品负责人 Hamish Kerr 在接受 VentureBeat 独家采访时表示。– 我们新的提示改进器通过自动实施先进的提示工程技术直接解决了这一痛点，使开发人员能够更轻松地与 Claude 一起获得高质量的结果。 – Kerr 补充说，该工具对开发人员特别有利从其他人工智能提供商迁移工作负载，因为它“自动应用最佳实践，否则可能需要大量的手动改进和不同模型架构的深厚专业知识。”
Anthropic 的新工具直接应对日益增长的复杂性及时工程，这已成为人工智能开发的关键技能。随着公司越来越依赖人工智能模型来完成诸如客户服务和数据分析，提示的质量在决定这些系统的性能方面起着关键作用。写得不好的提示可能会导致输出不准确，使企业很难在关键工作流程中信任人工智能。
提示改进器通过多种技术增强提示，包括链式思维推理，它指示克劳德在生成响应之前逐步解决问题。这种方法可以显着提高输出的准确性和可靠性，特别是对于复杂的任务。该工具还标准化了提示中的示例，重写了不明确的部分，并添加了预先填充的说明以更好地指导克劳德的回答。
“我们的测试显示准确性和一致性有了显着提高，”Kerr 说道，并指出，提示改进器在多标签分类测试中将准确性提高了 30%，并在摘要任务中实现了 100% 遵守字数统计。
AI 培训变得简单：Anthropic 的新示例管理系统内部
Anthropic 的新版本还包括示例管理功能，它允许开发人员直接在 Anthropic Console 中管理和编辑示例。此功能对于确保 Claude 遵循特定的输出格式特别有用，这对于需要一致和结构化响应的许多业务应用程序来说是必需的。如果提示缺少示例，开发人员可以使用 Claude 自动生成合成示例，进一步简化开发过程。
“人类和克劳德都可以很好地从例子中学习，”克尔解释道。– 许多开发人员使用多镜头示例向 Claude 演示理想的行为。即时改进者将使用新的思维链部分来获取理想的输入/输出，并通过高质量的推理“填补输入和输出之间的空白”，以向模型展示它们如何组合在一起。Ø
Anthropic 发布这些工具正值企业采用人工智能的关键时刻。随着企业越来越多地将人工智能融入其运营中，他们面临着以下挑战：微调模型以满足他们的特定需求。Anthropic 的新工具旨在简化这一过程，使企业能够部署开箱即用、可靠、高效的人工智能解决方案。
Anthropic 对反馈和迭代的关注使开发人员能够完善提示和请求更改，例如将输出格式从 JSON 转换为 XML，而无需大量的手动干预。这种灵活性可能是竞争激烈的人工智能领域的一个关键差异化因素，例如开放人工智能和谷歌也在争夺主导地位。
Kerr 指出了该工具对企业级工作流程的影响，特别是对于像这样的公司卡帕.ai，它使用提示改进器将关键的 AI 工作流程迁移到 Claude。Kapa.ai 联合创始人 Finn Bauer 在一份声明中表示，Anthropic 的快速改进简化了我们向 Claude 3.5 Sonnet 的迁移，并使我们能够更快地投入生产。
超越更好的提示：Anthropic 的企业人工智能主导地位总体规划
除了改进提示之外，Anthropic 的最新工具还标志着一个更广泛的雄心：确保在企业人工智能的未来中发挥主导作用。该公司以负责任的人工智能而闻名，倡导安全性和可靠性——这两个支柱满足企业应对人工智能采用的复杂性的需求。通过降低有效快速工程的障碍，Anthropic 正在帮助企业将人工智能集成到最关键的运营中，减少麻烦。
“我们正在提供可量化的改进，例如将准确性提高 30%，同时为技术团队提供根据需要进行调整和改进的灵活性，”Kerr 说道。
随着企业人工智能领域竞争的加剧，Anthropic 的方法因其实用性而脱颖而出。其新工具不仅帮助企业采用人工智能，还旨在让人工智能更好、更快、更可靠地工作。在拥挤的市场中，这可能是企业正在寻找的优势。