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每个提示优化器扩展都采用了免费增值模式，并提供非常有限的免费配额。这让我感到非常沮丧，因此我自己开发了一个扩展。它使用了谷歌的API密钥，提供了慷慨的免费额度，足够个人使用（根据模型的不同，免费额度在50到1000 RPD之间），并且对所有人开放。

FurtherAI（A轮融资，由a16z和YC支持）正在招聘软件工程师、人工智能工程师和前沿部署工程师。 我们正在为保险行业构建人工智能代理，已经实现了产品市场契合（PMF），并获得了强劲的企业采用。 亮点： - 2500万美元的A轮融资，由安德森·霍洛维茨（a16z）领投 - 今年收入增长超过10倍 - 从种子轮到A轮融资不到一年 - 小型、高素质团队，创始人占比6/15（包括4位YC创始人） - 团队成员背景包括来自苹果、微软和亚马逊的员工工程师和研究人员 我们正在寻找位于旧金山的优秀工程师，他们希望拥有更高的责任感、快速的交付和真正的影响力。 如果您或您认识的人对此感兴趣，请直接联系Sashank（首席技术官）- sg+hn@furtherai.com 附注：我们每招募一位新员工都有10000美元的推荐奖金，所以请广泛分享！

我注意到有很多专注于离线评估的LLMOps平台，但我找不到任何能够在生产环境中管理A/B测试并将不同的提示与可量化的用户指标关联起来的工具。例如，能够测试两个系统提示，并查看哪个提示实际上提高了用户成功率或参与度。这在销售或客户支持代理等场景中可能会很有用。 因此，我构建了一个平台，使您能够更轻松地在生产环境中实验不同的系统提示。您可以记录自己的指标，并且系统会自动将这些信息与用户所处的实验处理关联起来。您可以在用户界面中更新这些实验和提示，而无需等待下一个部署。 目前仍处于早期阶段，但非常希望能收到任何反馈！