L'ingénierie des prompts pour votre SaaS

Créez un pipeline prêt pour la production pour générer et gérer un grand nombre de prompts de haute qualité pour tout LLM, avec une prise en charge complète de la gestion du contexte, de l'analyse comparative et de la notation des prompts.

La prochaine génération de génération de texte

Comment nous pouvons vous aider avec l'ingénierie des prompts dans vos projets LLM :

Analyse comparative des prompts

Avec nos outils de gestion des prompts, vous pouvez comparer jusqu'à cinq LLM en fournissant le même prompt et en comparant les résultats.

Notation et affinement des prompts

Créez des agents de notation en chaînant les prompts. Laissez vos LLM se noter et s'évaluer mutuellement, ce qui vous permettra de comprendre plus facilement comment les améliorer.

Invite contextuelle

Téléchargez différents contextes en texte brut que vos prompts prendront en considération pour leurs réponses. Modifiez les contextes et appelez les variables dans les prompts pour obtenir des réponses différentes.

Les bons résultats nécessitent les bons prompts

Affinez vos prompts en utilisant des rôles, des tons, des températures, des exemples, des contextes et d'autres techniques d'incitation pour obtenir les meilleurs résultats pour vos projets.

Utilisez un système qui vous permet d'affiner et de gérer les prompts, les contextes, les rôles et même différents LLM.

Utilisez le LLM de votre choix

Nous sommes également agnostiques vis-à-vis des fournisseurs de LLM et de modèles fondamentaux : nous travaillons avec OpenAI, Mistral, LLaMA et bien d'autres. Vous pouvez facilement passer d'un modèle open source à un modèle closed source pour comparer et ajuster le prompt et le modèle en fonction de votre tâche. Utilisez les meilleurs modèles pour vos tâches.

Chaînez différents prompts pour en faire plus

Vous pouvez définir plusieurs étapes dans vos prompts, et chaque étape peut appeler des variables de la précédente. De cette façon, vous pouvez multiplier l'effet de chaque LLM et inciter à faire beaucoup plus de choses et à créer des agents LLM plus intelligents.

Vos prompts conçus à la perfection, étape par étape :

Voici ce que vous pouvez faire en quatre étapes simples :

1. Connectez vos LLM et téléchargez les contextes

La première étape consiste à connecter les clés API de tous vos LLM à Standupcode et à télécharger vos contextes en texte brut si vous en avez besoin.

2. Définissez vos étapes

Définissez le nombre d'étapes pour lesquelles vous souhaitez développer des prompts et la manière dont ces étapes sont liées les unes aux autres.

3. Définir les rôles et les prompts

Définissez comment vous souhaitez que le LLM vous perçoive : quel est votre rôle et vos antécédents ? Puis définissez les invites exactes pour vos LLM.

4. Résultats et évaluation

Consultez les résultats de vos LLM et évaluez-les. Réitérez facilement si nécessaire.

Retour d'information client

Les avis suivants ont été recueillis sur notre site web.

4 étoiles basé sur 100 avis

Outil extrêmement efficace

L'ingénierie des prompts a augmenté la vitesse de génération de contenu de 50 %. C'est un véritable changement pour notre équipe.

Avis par M. Samuel Dupont (Responsable du contenu)

A révolutionné notre flux de travail

La mise en œuvre de l'ingénierie des prompts a réduit notre temps de rédaction des rapports de 40 %, ce qui a considérablement amélioré notre productivité.

Avis par M. Étienne Dubois (Coordinateur de projet)

Idéal pour l'analyse de données

L'ingénierie des prompts a amélioré la précision de notre traitement des données de 30 %, rendant nos analyses plus fiables.

Avis par M. Paul Kowalski (Analyste de données)

Utile mais à améliorer

Bien que l'ingénierie des prompts ait amélioré notre efficacité, elle a parfois du mal avec des requêtes complexes. Un taux d'erreur de 20 % dans de tels cas doit être résolu.

Avis par M. Vincent Joly (Chercheur scientifique)

Excellent soutien pour les interactions clients

Notre temps de réponse aux clients a diminué de 35 % après l'intégration de l'ingénierie des prompts dans notre flux de travail. Cela a amélioré la qualité de notre support client.

Avis par M. Laurent Besson (Responsable du service client)

Approche innovante de l'automatisation des tâches

Grâce à l'ingénierie des prompts, nous avons automatisé 60 % de nos tâches routinières, économisant ainsi d'innombrables heures chaque semaine.

Avis par M. Jean Lemoine (Directeur des opérations)

Efficacité de la formation améliorée

L'ingénierie des prompts a réduit le temps de formation de nos nouveaux employés de 25 %. C'est un outil précieux pour l'intégration.

Avis par M. Patrick Dumont (Directeur des ressources humaines)

Bon mais peut être amélioré

La technologie est prometteuse, mais nous avons constaté un taux d'erreur de 15 % dans la génération de prompts de tâches complexes. Besoin d'une meilleure précision.

Avis par M. Javier Torio (Spécialiste informatique)

Créativité accrue dans la création de contenu

Notre équipe créative a constaté une augmentation de 40 % de la vitesse d'idéation de contenu grâce à l'ingénierie des prompts.

Avis par Mme Catherine Simon (Directeur de création)

Idéal pour les tâches de recherche

L'ingénierie des prompts a simplifié notre processus de recherche, réduisant de 30 % le temps consacré à la phase de recherche initiale.

Avis par M. Pierre Lefebvre (Attaché de recherche)

Des questions ? Trouvez des réponses ci-dessous !

Nos questions les plus fréquemment posées

L'ingénierie des prompts est l'art de concevoir et d'affiner des instructions pour communiquer efficacement avec les modèles de langage d'IA, en veillant à ce qu'ils génèrent des réponses précises, pertinentes et utiles. Cela implique de créer des entrées qui guident l'IA pour produire les sorties souhaitées.

L'ingénierie des prompts est cruciale car la qualité de la sortie d'un modèle d'IA dépend fortement de la qualité de l'entrée. Des prompts bien conçus peuvent conduire à des réponses plus précises, cohérentes et contextuellement pertinentes, rendant les interactions de l'IA plus efficaces et efficientes.

Un bon prompt est clair, spécifique et contextuellement riche. Il doit fournir suffisamment de détails pour guider l'IA vers la réponse souhaitée sans la submerger d'informations inutiles. Expérimenter avec différentes formulations et inclure des exemples peut aider à affiner les prompts.

Les erreurs courantes incluent des prompts vagues ou ambigus, des questions trop complexes et un manque de contexte. Ceux-ci peuvent conduire à des réponses d'IA non pertinentes, confuses ou inexactes. Assurer la clarté, la spécificité et le contexte est essentiel pour éviter ces problèmes.