# Zenbase AI — автоматизированная оптимизация промптов для LLM

> Платформа непрерывной оптимизации промптов и выбора моделей от создателей DSPy. Освобождает разработчиков от “промпт-инжиниринга” и позволяет сосредоточиться на программировании,…

Инструмент · Алексей Ишманов · 12 октября 2025 · https://aleksishmanov.ru/tools/zenbase-ai-avtomatizirovannaya-optimizatsiya-promptov-dlya-llm/

Платформа непрерывной оптимизации промптов и выбора моделей от создателей DSPy. Освобождает разработчиков от “промпт-инжиниринга” и позволяет сосредоточиться на программировании, автоматически подбирая лучшие промпты и модели для достижения целевых метрик.

⚡ Когда использовать?
✅ Автоматизация промпт-инжиниринга вместо ручного подбора
✅ Непрерывная оптимизация AI-приложений в продакшене
✅ Персонализация AI-функций для разных пользователей
✅ Интеграция с существующими LLM-пайплайнами без переписывания кода
✅ Масштабирование AI-команд без экспертов по промпт-инжинирингу

👨‍💻 Пример из практики
AI-стартап [Vera-Health.ai](http://Vera-Health.ai/) разрабатывает RAG-систему для анализа медицинских данных. Команда застряла на этапе генерации запросов — их query generator плохо извлекал нужные документы, точность составляла всего 10%. Разработчики не спали до 3 утра, пытаясь вручную настроить промпты.

- без инструмента
1️⃣ Анализировать неудачные запросы вручную
2️⃣ Придумывать новые варианты промптов методом проб и ошибок
3️⃣ Тестировать каждый промпт на тестовом наборе
4️⃣ Сравнивать результаты и выбирать лучший вариант
5️⃣ Повторять процесс для каждого изменения в системе
6️⃣ Масштабировать решение на новые типы пользователей

- с инструментом
1️⃣ Подключить Zenbase Core SDK к существующему пайплайну
2️⃣ Определить метрики качества для оценки промптов
3️⃣ Запустить автоматическую оптимизацию с помощью DSPy-алгоритмов
4️⃣ Мониторить улучшения через веб-интерфейс Zenbase
5️⃣ Развернуть оптимизированную систему в продакшен

Результат:
За сутки происходит оптимизация Prompt-a до максимального качества.
Очень похоже на autoML обучение на готовых библиотеках.

- [Пример интеграции с Langfuse](https://github.com/zenbase-ai/core/blob/main/py/cookbooks/labeled_few_shot/langfuse.ipynb)
- [Пример обучения классификатора](https://github.com/zenbase-ai/core/blob/main/py/cookbooks/predefined/single_class_classifier.ipynb)