हम आपके LLM प्रोजेक्ट्स में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में कैसे मदद कर सकते हैं:
प्रॉम्प्ट बेंचमार्किंग
हमारे प्रॉम्प्ट प्रबंधन उपकरणों के साथ, आप एक साथ पांच LLMs का बेंचमार्क कर सकते हैं, एक ही प्रॉम्प्ट को फीड करके और परिणामों की तुलना करके।
प्रॉम्प्ट स्कोरिंग और सुधार
प्रॉम्प्ट को एक साथ जोड़कर स्कोरिंग एजेंट बनाएं। अपने LLMs को एक-दूसरे को स्कोर और मूल्यांकन करने दें, जिससे आपको सुधार करने के तरीके को समझना आसान हो जाएगा।
इन-कॉन्टेक्स्ट प्रॉम्प्टिंग
अपने प्रॉम्प्ट के उत्तरों के लिए विभिन्न संदर्भों को सामान्य टेक्स्ट में अपलोड करें। विभिन्न उत्तर प्राप्त करने के लिए संदर्भ बदलें और प्रॉम्प्ट में वेरिएबल कॉल करें।
अपने प्रॉम्प्ट को भूमिकाओं, स्वर, तापमान, उदाहरणों, संदर्भों और अन्य प्रॉम्प्टिंग तकनीकों का उपयोग करके ठीक करें ताकि आपके प्रोजेक्ट्स के लिए सबसे अच्छे आउटपुट प्राप्त हो सकें।
एक ऐसा सिस्टम उपयोग करें जो आपको प्रॉम्प्ट, संदर्भ, भूमिकाओं और यहां तक कि विभिन्न LLMs को ठीक और प्रबंधित करने की अनुमति देता है।
हम LLM और फाउंडेशनल मॉडल प्रदाताओं के प्रति उदासीन हैं - हम OpenAI, Mistral, LLaMA और अन्य के साथ काम करते हैं। आप अपने कार्य के आधार पर ओपन-सोर्स मॉडल से क्लोज्ड-सोर्स मॉडल में आसानी से स्विच कर सकते हैं और प्रॉम्प्ट और मॉडल को ट्यून कर सकते हैं।
आप अपने प्रॉम्प्ट में कई चरण सेट कर सकते हैं, और प्रत्येक चरण पिछले चरण से वेरिएबल्स को कॉल कर सकता है। इस तरह, आप प्रत्येक LLM और प्रॉम्प्ट के प्रभाव को गुणा कर सकते हैं, और कई और चीजें कर सकते हैं और स्मार्ट LLM एजेंट बना सकते हैं।
पहला कदम सभी अपने LLMs के लिए API कीज़ को Standupcode से कनेक्ट करना और यदि आवश्यक हो तो अपने संदर्भों को सामान्य टेक्स्ट में अपलोड करना है।
परिभाषित करें कि आप प्रॉम्प्ट के लिए कितने चरण विकसित करना चाहते हैं, और वे कैसे आपस में जुड़े हैं।
परिभाषित करें कि आप LLM को कैसे देखना चाहते हैं - आपकी भूमिका क्या है, और आपकी पृष्ठभूमि क्या है - और फिर अपने LLMs के लिए सटीक प्रॉम्प्ट परिभाषित करें।
अपने LLMs के परिणाम देखें और उनका मूल्यांकन करें। यदि आवश्यक हो तो आसानी से पुनः जांच करें।
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