Prompt-Engineering für dein SaaS

Erstelle eine produktionsreife Pipeline, um eine große Anzahl hochwertiger Prompts für jedes LLM zu generieren und zu verwalten – mit voller Unterstützung für Kontextmanagement, Benchmarking und Prompt-Bewertung.

Die nächste Generation der Textgenerierung

Wie wir bei deinen LLM-Projekten mit Prompt-Engineering helfen können:

Prompt-Benchmarking

Mit unseren Prompt-Management-Tools kannst du bis zu fünf LLMs gleichzeitig benchmarken, indem du denselben Prompt fütterst und die Ergebnisse vergleichst.

Prompt-Bewertung & Verfeinerung

Erstelle Bewertungsagenten, indem du Prompts miteinander verknüpfst. Lass deine LLMs sich gegenseitig bewerten, um zu erkennen, wie du sie verbessern kannst.

In-Context-Prompting

Lade verschiedene Kontexte als Klartext hoch, damit deine Prompts diese bei ihren Antworten berücksichtigen. Ändere Kontexte und rufe Variablen in Prompts auf, um unterschiedliche Antworten zu erhalten.

Die richtigen Outputs erfordern die richtigen Prompts

Optimiere deine eigenen Prompts, indem du Rollen, Töne, Temperatur, Beispiele, Kontexte und andere Techniken nutzt, um die besten Ergebnisse für deine Projekte zu erzielen.

Nutze ein System, das dir ermöglicht, Prompts, Kontexte, Rollen und sogar verschiedene LLMs zu optimieren und zu verwalten.

Verwende jedes LLM, das du möchtest

Wir sind unabhängig von LLM- und Modellanbietern – wir arbeiten mit OpenAI, Mistral, LLaMA und mehr. Du kannst problemlos zwischen einem Open-Source-Modell und einem Closed-Source-Modell wechseln, um Prompts und Modelle je nach Aufgabe zu optimieren. Nutze die besten Modelle für deine Aufgaben.

Verknüpfe verschiedene Prompts, um mehr zu erreichen

Du kannst mehrere Schritte in deinen Prompts festlegen, und jeder Schritt kann Variablen aus dem vorherigen Schritt aufrufen. So kannst du den Effekt jedes LLMs und Prompts vervielfachen, um mehr Aufgaben zu erledigen und intelligentere LLM-Agenten zu erstellen.

Deine Prompts, Schritt für Schritt zur Perfektion entwickelt:

So einfach geht es in vier Schritten:

1. Verbinde deine LLMs und lade Kontexte hoch

Der erste Schritt besteht darin, die API-Schlüssel deiner LLMs mit Standupcode zu verbinden und bei Bedarf deine Kontexte als Klartext hochzuladen.

2. Definiere deine Schritte

Definiere, wie viele Schritte du für die Entwicklung von Prompts benötigst und wie diese miteinander verknüpft werden.

3. Definiere Rollen und Prompts

Lege fest, wie das LLM dich sehen soll – welche Rolle und welchen Hintergrund du hast – und definiere dann die genauen Prompts für deine LLMs.

4. Ergebnisse und Auswertung

Sieh dir die Ergebnisse deiner LLMs an und bewerte sie. Wiederhole den Prozess bei Bedarf einfach.

Kundenfeedback

Die folgenden Bewertungen wurden auf unserer Website gesammelt.

4 Sterne basierend auf 100 Bewertungen

Hocheffizientes Tool

Durch das Prompt-Engineering konnten wir unsere Content-Generierungsgeschwindigkeit um 50 % steigern. Ein absoluter Game-Changer für unser Team.

Bewertet von Herr Michael Weber (Content Manager)

Revolutionierte unseren Arbeitsablauf

Durch die Implementierung von Prompt-Engineering konnten wir die Zeit zur Erstellung von Berichten um 40 % reduzieren und unsere Produktivität erheblich steigern.

Bewertet von Herr Stefan Meier (Projektkoordinator)

Ideal für Datenanalyse

Das Prompt-Engineering hat die Genauigkeit unserer Datenverarbeitung um 30 % verbessert und unsere Analysen zuverlässiger gemacht.

Bewertet von Herr Robert Schneider (Datenanalyst)

Hilfreich, aber verbesserungswürdig

Obwohl das Prompt-Engineering unsere Effizienz gesteigert hat, haben wir bei komplexen Anfragen eine Fehlerquote von 20 %. Das muss noch verbessert werden.

Bewertet von Herr Thomas Schmidt (Forschungswissenschaftler)

Exzellente Unterstützung für Kundeninteraktionen

Unsere Antwortzeit für Kundenanfragen ist um 35 % gesunken, nachdem wir das Prompt-Engineering in unseren Workflow integriert haben. Es hat die Qualität unseres Kundenservice erheblich verbessert.

Bewertet von Herr Johann Keller (Kundendienstleiter)

Innovativer Ansatz für die Automatisierung von Aufgaben

Durch das Prompt-Engineering konnten wir 60 % unserer Routinetätigkeiten automatisieren und wöchentlich unzählige Stunden sparen.

Bewertet von Herr Klaus Vogel (Betriebsleiter)

Verbesserte Effizienz beim Training

Das Prompt-Engineering hat unsere Einarbeitungszeit für neue Mitarbeiter um 25 % verkürzt. Ein unschätzbares Werkzeug für das Onboarding.

Bewertet von Herr Peter Fischer (Personalmanager)

Gut, aber mit Verbesserungsmöglichkeiten

Die Technologie ist vielversprechend, aber wir hatten eine Fehlerquote von 15 % bei der Erstellung komplexer Aufgaben-Prompts. Es bedarf einer besseren Genauigkeit.

Bewertet von Herr Stefan Richter (IT-Spezialist)

Förderte Kreativität bei der Content-Erstellung

Unser Kreativteam konnte die Ideenfindungsgeschwindigkeit dank Prompt-Engineering um 40 % steigern.

Bewertet von Frau Andrea Sommer (Kreativdirektor)

Ideal für Rechercheaufgaben

Das Prompt-Engineering hat unseren Forschungsprozess optimiert und die Zeit für die Anfangsphase der Recherche um 30 % verkürzt.

Bewertet von Herr Christoph Lange (Forschungsassistent)

Haben Sie Fragen? Finden Sie unten Antworten!

Unsere meistgestellten Fragen

Prompt-Engineering ist die Praxis, Prompts so zu gestalten und zu verfeinern, dass sie effektiv mit KI-Sprachmodellen kommunizieren und präzise, relevante und nützliche Antworten generieren. Es geht darum, Eingaben zu erstellen, die die KI anleiten, gewünschte Ergebnisse zu erzielen.

Prompt-Engineering ist entscheidend, da die Qualität der Ausgabe eines KI-Modells stark von der Qualität der Eingabe abhängt. Gut gestaltete Prompts können zu präziseren, kohärenteren und kontextuell relevanteren Antworten führen, wodurch KI-Interaktionen effektiver und effizienter werden.

Ein guter Prompt ist klar, spezifisch und kontextreich. Er sollte genügend Details liefern, um die KI zur gewünschten Antwort zu führen, ohne sie mit unnötigen Informationen zu überladen. Das Experimentieren mit unterschiedlichen Formulierungen und das Hinzufügen von Beispielen können helfen, Prompts zu verfeinern.

Häufige Fehler sind vage oder unklare Prompts, zu komplexe Fragen und fehlender Kontext. Diese können zu irrelevanten, verwirrenden oder ungenauen KI-Antworten führen. Klarheit, Spezifität und Kontext sind der Schlüssel, um diese Probleme zu vermeiden.