Cycle de développement produit / Optimize
Optimisation de
l'Execution Unit.
99 % de l'industrie parle d'ingénierie des prompts. Peu ont compris que le contexte entourant un prompt est tout aussi déterminant pour la qualité du résultat. Swisper va encore plus loin : nous n'optimisons pas les prompts isolément. Nous optimisons l'Execution Unit.
« L'ingénierie de contexte est l'art et la science délicats de remplir la fenêtre de contexte avec exactement les bonnes informations pour la prochaine étape. »
Andrej Karpathy, ex-Sr. Director of AI, Tesla (juin 2025)
L'Execution Unit
L'unité atomique d'optimisation dans Swisper est la combinaison de quatre dimensions qui, ensemble, déterminent la qualité, le coût et la performance de chaque interaction IA :
État
Quelles informations entrent dans la fenêtre de contexte pour chaque interaction. Variables d'exécution, rappels mémoire, schémas d'outils, historique de session, chaque token compte. La gestion du contexte garantit que les agents reçoivent exactement les bonnes informations sans gaspiller la fenêtre sur des données non pertinentes.
Prompt
Prompt Builder : Créez et itérez des templates de prompts avec historique des versions. Les espaces réservés de variables d'état sont remplis à partir des données d'exécution. Édition collaborative entre les équipes ingénierie et produit. Prompt Optimizer : Ouvre n'importe quel nœud de trace de la production en direct et recrée les conditions d'exécution exactes. Modifiez le prompt, changez de modèle, injectez des variables d'état, avant de procéder à un test en lot.
Sélection de modèle
Accédez à une gamme de fournisseurs de modèles sur les plateformes cloud. Comparez les candidats avec de vrais scénarios de production, vos charges de travail réelles, vos critères de qualité réels. Swisper n'utilise délibérément pas le standard compatible OpenAI comme couche d'intégration par défaut. Pratique, il force pourtant chaque modèle dans la même interface et fait perdre les outils, compétences et contrôles spécifiques qu'offre chaque fournisseur. L'adaptateur LLM de Swisper se connecte nativement à chaque fournisseur et préserve toute la puissance de chaque modèle.
Configuration du modèle
Température, top-p, tokens maximum, séquences d'arrêt et les paramètres spécifiques au modèle qui n'existent que chez certains fournisseurs. Affinez le comportement par cas d'usage, par agent, par Execution Unit.
Analyseur de résultats
Évalue chaque Execution Unit selon trois dimensions :
Bibliothèque de scénarios :
Construisez et maintenez des bibliothèques de scénarios de production comme fixtures de test. Capturez de vraies interactions utilisateurs. Réutilisez lors des itérations de prompts et des migrations de modèles.
LLM en tant que juge :
Évaluation qualitative basée sur le modèle pour les réponses ouvertes. Combinez la notation humaine avec l'évaluation automatisée. Les équipes prouvent quelle Execution Unit est meilleure, sans débattre.