紹介
Promptmetheusは、OpenAIのGPT-4やAnthropic、Cohereなど多数の大規模言語モデル（LLM）に対応した、高度なプロンプト開発・評価・最適化プラットフォームです。レゴブロックのように組み合わせ可能なモジュラー方式でプロンプトを構成し、体系的な実験とチューニングを支援します。複数のモデルでの同時テスト、詳細なパフォーマンス分析、コスト予測、変更履歴の完全な追跡機能を備えています。さらに、共有ワークスペースとリアルタイム共同編集によるチーム協業や、最適化したプロンプトをAPIエンドポイントとして簡単にデプロイし、アプリケーションやワークフローに統合する機能も提供します。
主な機能
モジュラー型プロンプト構築: 再利用可能なコンポーネント（コンテキスト、タスク、指示、例、開始文）を組み合わせてプロンプトを作成し、柔軟で効率的な開発を実現します。
複数モデルでのテストと最適化: 100以上のLLMおよび主要な推論APIでプロンプトを並行テストし、出力を比較・パラメータ調整・パフォーマンスを可視化分析して最適化します。
完全な追跡可能性とパフォーマンス分析: プロンプト設計の全履歴を記録し、詳細な統計と可視化データを通じて信頼性とコスト効率の向上を図ります。
リアルタイムチーム協業: 共有ワークスペースとリアルタイム共同編集ツールにより、チームメンバーが共同でプロンプトの開発、レビュー、ライブラリ管理を行えます。
APIとしてのデプロイメント: 最適化されたプロンプトをAIプログラミングインターフェース（AIPI）エンドポイントとしてアプリケーションに直接統合し、拡張性と保守性の高いAIワークフローを構築します。
データ出力とコスト予測: プロンプトと生成結果を様々な形式（.csv, .xlsx, .json）でエクスポート可能で、異なる設定における推論コストを事前に算出できます。
ユースケース
AIアプリケーションのプロンプト開発: 開発者や研究者が、チャットボットや仮想アシスタントなどLLMを活用したアプリケーションの出力品質向上のために、プロンプトの作成、テスト、改良を行います。
AIワークフローにおけるチーム協業: プロンプトエンジニアリングチームがリアルタイムで協力し、共有ライブラリを構築・管理して、開発サイクルの迅速化と一貫性の確保を実現します。
コスト効率の良いAIモデル活用: 複数のLLMプロバイダー間で出力品質を維持または向上させながら、推論コストを最小化します。
AIサービスの迅速な導入: テスト済みのプロンプトをAPIエンドポイントとして簡単にデプロイし、AI機能をビジネスアプリケーションや自動化ワークフローにシームレスに組み込みます。
研究と実験: 研究者がプロンプトやモデルパラメータを体系的に検証し、LLMの挙動を調査したり、プロンプトの効果を高めたりするための実験を行います。
