Ciclo di sviluppo prodotto / Optimize
Ottimizzare
l'Execution Unit.
Il 99% del settore parla di prompt engineering. In pochi hanno capito che il contesto che circonda un prompt è altrettanto, se non più, rilevante per la qualità dell'output. Swisper va un passo oltre: non ottimizziamo i prompt in isolamento. Ottimizziamo l'Execution Unit.
"Il context engineering è la delicata arte e scienza di riempire la finestra di contesto con esattamente le informazioni giuste per il passo successivo."
Andrej Karpathy, ex Sr. Director of AI, Tesla (giugno 2025)
L'Execution Unit
L'unità atomica di ottimizzazione in Swisper è la combinazione di quattro dimensioni che insieme determinano qualità, costo e performance di ogni interazione AI:
Stato
Quali informazioni entrano nella finestra di contesto per ogni interazione. Variabili di runtime, richiami di memoria, schemi degli strumenti, cronologia della sessione, ogni token conta. Il Context Management garantisce che gli agenti ricevano esattamente le informazioni giuste, senza sprecare la finestra con dati irrilevanti.
Prompt
Prompt Builder: create template di prompt e iterate su di essi, con cronologia delle versioni. Segnaposto per le variabili di stato popolati dai dati di runtime. Editing collaborativo tra i team di engineering e di prodotto. Prompt Optimizer: apre qualsiasi nodo di trace dalla produzione live e ricrea le esatte condizioni di runtime. Modificate il prompt, cambiate modelli, iniettate variabili di stato, prima di impegnarvi in qualsiasi test batch. Le altre piattaforme vi mostrano il fallimento; Lab vi permette di ricostruire la scena del delitto.
Selezione del modello
Accedete a una gamma di provider di modelli sulle diverse piattaforme cloud. Confrontate i candidati con scenari di produzione reali, i vostri carichi di lavoro effettivi, i vostri criteri di qualità effettivi. Swisper ha deliberatamente scelto di non usare lo standard compatibile con OpenAI come proprio layer di integrazione predefinito. Per quanto comodo, costringe ogni modello nella stessa interfaccia, facendo perdere gli strumenti, le skill e i controlli specifici che ciascun provider offre. L'LLM Adapter di Swisper si connette nativamente a ogni provider, preservando tutta la potenza di ogni modello.
Configurazione del modello
Temperatura, top-p, token massimi, sequenze di stop, e i parametri specifici del modello che esistono solo per determinati provider. Mettete a punto il comportamento per ogni caso d'uso, per ogni agente, per ogni Execution Unit.
Results Analyzer
Valuta ogni Execution Unit su tre dimensioni:
Libreria di scenari:
Costruite e mantenete librerie di scenari di produzione come fixture di test. Catturate interazioni reali degli utenti. Riutilizzatele tra le iterazioni di prompt e le migrazioni di modelli.
LLM come giudice:
Valutazione qualitativa basata sul modello per le risposte aperte. Combinate il punteggio umano con la valutazione automatizzata. I team dimostrano quale Execution Unit sia migliore, invece di discuterne.