生成正则表达式模式：我无需手动编写复杂的正则表达式，而是描述任务，然后 Regexer 创建模式，从而在处理大型数据集或复杂 URL 时节省时间。
过滤数据：我使用 Regexer 过滤 Screaming Frog或 Google Analytics 等工具中的数据，帮助我专注于网站的特定内容或区域。
创建自定义重定向： Regexer 生成用于在大型网站上设置重定向的模式，尤其是在清理过时的 URL 结构时。
从日志中提取数据： Regexer 通过生成模式来匹配特定细节，从服务器日志中提取关键见解，从而改进日志分析以进行站点优化。
13. Literal AI：产品团队的 LLM 监控和评估
使用 Literal AI 进行 LLM 监控和评估
人工智能开发通常需要强有力的监控和评估以确保可靠的输出，这在大规模部署 LLM 应用程序时可能具有挑战性。
Literal AI 通过提供专为开发人员和产品团队量身定制的端到端可观察性、评估和及时管理平台来解决这一问题。
以下是我使用 Literal AI 的方法：
提示测试和调试：Literal AI 的提示操场让我可以实时创建、测试和优化提示。借助上下文调试和会话可视化，我可以轻松调整提示以提高准确性和输出质量。
性能监控：本指标，并设置警报以便在超出性能阈值时通知我。
全面评估：Literal AI 支持离线和在线评估、A/B 测试和 RAG 工作流程。这些多样化的选项帮助我评估不同条件下的模型准确性和效率。
LLM 可观察性：通过多模式日志记录，Literal AI 可以捕获文本、图像和 保加利亚手机号码数据 音频输入中的 LLM 行为，从而为我提供可进行调整和改进模型以获得更好性能的见解。
无代码 AI 工具
当我需要更好地控制复杂任务的提示和输出时， ConsoleX提供了标准版 ChatGPT 所不具备的精确度。它可以微调交互并针对各种应用程序自定义输出。
以下是我使用 ConsoleX 的方法：
自定义编码和数据分析提示：ConsoleX 让我能够更好地控制复杂的编码任务、调试问题并更准确地运行数据分析工作流程。
多步骤工作流自动化：我可以创建多步骤工作流，其中 ConsoleX 遵循一系列命令来执行代码生成、数据提取和报告等任务。
自定义输出格式： ConsoleX 允许我定制其响应的格式，这在我需要适合现有流程的结构化数据或报告时很有用。