Ingeniería de Prompts para tu SaaS

Crea un flujo de trabajo listo para producción para generar y gestionar un gran número de indicaciones de alta calidad para cualquier LLM, con soporte completo para la gestión del contexto, la evaluación comparativa y la puntuación de indicaciones.

La próxima generación de generación de texto

Cómo podemos ayudarte con la ingeniería de prompts en tus proyectos LLM:

Evaluación comparativa de Prompts

Con nuestras herramientas de gestión de prompts, puedes comparar hasta cinco LLMs al mismo tiempo alimentando la misma indicación y comparando los resultados.

Puntuación & Refinamiento de Prompts

Crea agentes de puntuación encadenando prompts. Deja que tus LLMs se califiquen y evalúen entre sí, lo que te facilitará la comprensión de cómo mejorar.

In-Context Prompting

Sube diferentes contextos en texto plano para que tus prompts los tengan en cuenta en sus respuestas. Cambia los contextos y llama a las variables dentro de los prompts para obtener diferentes respuestas.

Los resultados correctos requieren los prompts correctos

Ajusta tus propios prompts utilizando roles, tonos, temperatura, ejemplos, contextos y otras técnicas de prompting para obtener los mejores resultados para tus proyectos.

Utiliza un sistema que te permita ajustar y gestionar prompts, contextos, roles e incluso diferentes LLMs.

Utiliza cualquier LLM que desees

También somos agnósticos a los proveedores de modelos LLM y fundamentales: trabajamos con OpenAI, Mistral, LLaMA y más. Puedes cambiar fácilmente de un modelo de código abierto a un modelo de código cerrado para comparar y ajustar el prompt y el modelo en función de tu tarea. Utiliza los mejores modelos para tus tareas.

Encadena diferentes prompts para hacer más

Puedes configurar varios pasos en tus prompts, y cada paso puede llamar a variables del anterior. De esta manera puedes multiplicar el efecto de cada LLM y prompt para hacer muchas más cosas y crear agentes LLM más inteligentes.

Tus prompts diseñados a la perfección, paso a paso:

Esto es lo que puedes hacer en cuatro sencillos pasos:

1. Conecta tus LLMs y sube los contextos

El primer paso es conectar las claves API de todos tus LLMs a Standupcode y subir tus contextos en texto plano si lo necesitas.

2. Define tus pasos

Define cuántos pasos quieres desarrollar para los prompts y cómo se conectan entre sí.

3. Define roles y prompts

Define cómo quieres que el LLM te vea: cuál es tu rol y cuáles son tus antecedentes, y luego define los prompts exactos para tus LLMs.

4. Resultados y evaluación

Ve los resultados de tus LLMs y evalúalos. Reitera fácilmente si es necesario.

Comentarios de los Clientes

Las siguientes reseñas fueron recopiladas en nuestro sitio web.

4 estrellas basado en 100 reseñas
Herramienta altamente eficiente
Utilizar la ingeniería de prompts aumentó la velocidad de generación de contenido en un 50%. Es un cambio radical para nuestro equipo.
Reseña por Sr. Andrés Sánchez (Gerente de Contenidos)
Revolucionó nuestro flujo de trabajo
La implementación de la ingeniería de prompts redujo nuestro tiempo para redactar informes en un 40%, mejorando significativamente la productividad.
Reseña por Sr. Manuel Torres (Coordinadora de Proyectos)
Excelente para el análisis de datos
La ingeniería de prompts ha mejorado la precisión de nuestro procesamiento de datos en un 30%, haciendo que nuestros análisis sean más fiables.
Reseña por Sr. Alberto Pérez (Analista de Datos)
Útil pero necesita mejoras
Si bien la ingeniería de prompts ha aumentado nuestra eficiencia, ocasionalmente tiene dificultades con consultas complejas. Una tasa de error del 20% en estos casos debe ser abordada.
Reseña por Sr. Francisco Herrera (Científico de Investigación)
Excelente soporte para la interacción con el cliente
Nuestro tiempo de respuesta al cliente disminuyó en un 35% después de incorporar la ingeniería de prompts en nuestro flujo de trabajo. Ha mejorado la calidad de nuestro servicio al cliente.
Reseña por Sr. Pedro Silva (Gerente de Atención al Cliente)
Enfoque innovador para la automatización de tareas
Utilizando la ingeniería de prompts, automatizamos el 60% de nuestras tareas rutinarias, ahorrando incontables horas cada semana.
Reseña por Sr. Tomás Rodríguez (Gerente de Operaciones)
Mejora de la eficiencia de la formación
La ingeniería de prompts ha reducido nuestro tiempo de formación para nuevos empleados en un 25%. Es una herramienta invaluable para la incorporación.
Reseña por Sr. Daniel Martínez (Gerente de Recursos Humanos)
Bueno pero con margen de mejora
La tecnología es prometedora, pero experimentamos una tasa de error del 15% en la generación de prompts de tareas complejas. Necesita una mayor precisión.
Reseña por Sr. Javier Alonso (Especialista en TI)
Impulsó la creatividad en la creación de contenido
Nuestro equipo creativo vio un aumento del 40% en la velocidad de ideación de contenido gracias a la ingeniería de prompts.
Reseña por Sra. Isabel Núñez (Director Creativo)
Excelente para tareas de investigación
La ingeniería de prompts ha agilizado nuestro proceso de investigación, reduciendo el tiempo de nuestra fase de investigación inicial en un 30%.
Reseña por Sr. Ignacio Pérez (Asociada de Investigación)

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Nuestras Preguntas Más Frecuentes

La Ingeniería de Prompts es la práctica de diseñar y refinar indicaciones para comunicarse eficazmente con los modelos de lenguaje de IA, asegurando que generen respuestas precisas, relevantes y útiles. Implica elaborar entradas que guíen a la IA para producir las salidas deseadas.
La Ingeniería de Prompts es crucial porque la calidad de la salida de un modelo de IA depende en gran medida de la calidad de la entrada. Unas indicaciones bien elaboradas pueden conducir a respuestas más precisas, coherentes y contextualmente relevantes, lo que hace que las interacciones con la IA sean más eficaces y eficientes.
Una buena indicación es clara, específica y contextualmente rica. Debe proporcionar suficientes detalles para guiar a la IA hacia la respuesta deseada sin abrumarla con información innecesaria. Experimentar con diferentes frases e incluir ejemplos puede ayudar a refinar las indicaciones.
Entre los errores más comunes se encuentran las indicaciones vagas o ambiguas, las preguntas demasiado complejas y la falta de contexto. Estos errores pueden dar lugar a respuestas de la IA irrelevantes, confusas o inexactas. Garantizar la claridad, la especificidad y el contexto es clave para evitar estos problemas.