आपके SaaS के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

किसी भी LLM के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रॉम्प्ट बनाने और प्रबंधित करने के लिए एक उत्पादन तैयार पाइपलाइन बनाएं, जिसमें संदर्भ प्रबंधन, बेंचमार्किंग और प्रॉम्प्ट स्कोरिंग का पूर्ण समर्थन है।

पाठ जनरेशन की अगली पीढ़ी

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।

सही आउटपुट के लिए सही प्रॉम्प्ट चाहिए

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।

आप अपनी पसंद का कोई भी LLM उपयोग कर सकते हैं

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।

अधिक कार्य करने के लिए विभिन्न प्रॉम्प्ट को जोड़ें

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।

आपके प्रॉम्प्ट को परफेक्शन के लिए इंजीनियर किया गया, चरण-दर-चरण:

आप चार सरल चरणों में क्या कर सकते हैं:

1. अपने LLMs को कनेक्ट करें और संदर्भ अपलोड करें

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।

2. अपने चरणों को परिभाषित करें

परिभाषित करें कि आप प्रॉम्प्ट के लिए कितने चरण विकसित करना चाहते हैं, और वे कैसे आपस में जुड़े हैं।

3. भूमिकाएँ और प्रॉम्प्ट परिभाषित करें

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।

4. परिणाम और मूल्यांकन

अपने LLMs के परिणाम देखें और उनका मूल्यांकन करें। यदि आवश्यक हो तो आसानी से पुनः जांच करें।

ग्राहक प्रतिक्रिया

निम्नलिखित समीक्षाएँ हमारी वेबसाइट पर एकत्र की गई हैं।

4 सितारे आधारित 100 समीक्षाओं पर
उच्च दक्षता वाला उपकरण
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग करके हमारी सामग्री निर्माण की गति 50% बढ़ गई। यह हमारी टीम के लिए एक वास्तविक गेम-चेंजर है।
द्वारा समीक्षा श्रीमान समीर खंबाटे (सामग्री प्रबंधक)
हमारे कार्यप्रवाह में क्रांति
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को लागू करने से रिपोर्ट बनाने का समय 40% कम हुआ, जिससे उत्पादकता में महत्वपूर्ण वृद्धि हुई।
द्वारा समीक्षा श्रीमान एकलव्य चौधरी (परियोजना समन्वयक)
डेटा विश्लेषण के लिए उत्कृष्ट
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग ने हमारे डेटा प्रोसेसिंग की सटीकता में 30% सुधार किया है, जिससे हमारे विश्लेषण अधिक विश्वसनीय हो गए हैं।
द्वारा समीक्षा श्रीमान सुरेश कोहली (डेटा विश्लेषक)
सहायक लेकिन सुधार की आवश्यकता
हालांकि प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग ने हमारी दक्षता को बढ़ाया है, यह कभी-कभी जटिल प्रश्नों के साथ संघर्ष करता है। ऐसे मामलों में 20% त्रुटि दर को संबोधित करने की आवश्यकता है।
द्वारा समीक्षा श्रीमान तीरथ जोशी (अनुसंधान वैज्ञानिक)
ग्राहक इंटरैक्शन के लिए उत्कृष्ट समर्थन
हमारे ग्राहक प्रतिक्रिया समय में 35% की कमी आई है जब हमने अपने कार्यप्रवाह में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को शामिल किया। इसने हमारे ग्राहक समर्थन की गुणवत्ता को बढ़ा दिया है।
द्वारा समीक्षा श्रीमान सुरेश कुमार (ग्राहक सेवा प्रबंधक)
कार्य स्वचालन के लिए अभिनव दृष्टिकोण
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग करके, हमने अपने नियमित कार्यों का 60% स्वचालित किया, जिससे हर सप्ताह अनगिनत घंटे बच गए।
द्वारा समीक्षा श्रीमान तनय सोमानी (ऑपरेशंस प्रबंधक)
प्रशिक्षण दक्षता में सुधार
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग ने नए कर्मचारियों के लिए हमारे प्रशिक्षण समय को 25% कम कर दिया है। यह अनबोर्डिंग के लिए एक अमूल्य उपकरण है।
द्वारा समीक्षा श्रीमान यश लांबा (मानव संसाधन प्रबंधक)
अच्छा लेकिन सुधार की गुंजाइश
यह तकनीक आशाजनक है, लेकिन हमें जटिल कार्य प्रॉम्प्ट उत्पन्न करने में 15% की त्रुटि दर का सामना करना पड़ा। बेहतर सटीकता की आवश्यकता है।
द्वारा समीक्षा श्रीमान जावेद तोरियो (IT विशेषज्ञ)
सामग्री निर्माण में रचनात्मकता को बढ़ावा दिया
हमारी रचनात्मक टीम ने प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के कारण सामग्री विचार गति में 40% की वृद्धि देखी।
द्वारा समीक्षा श्रीमती सुषमा अय्यर (रचनात्मक निदेशक)
अनुसंधान कार्यों के लिए उत्कृष्ट
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग ने हमारे अनुसंधान प्रक्रिया को सुव्यवस्थित किया है, प्रारंभिक अनुसंधान चरण का समय 30% कम कर दिया है।
द्वारा समीक्षा श्रीमान केशव उदयन (अनुसंधान सहयोगी)

क्या आपके पास प्रश्न हैं? नीचे उत्तर खोजें!

हमारे सबसे अधिक पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक प्रथा है जिसमें AI भाषा मॉडल के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने के लिए प्रॉम्प्ट को डिज़ाइन और परिष्कृत किया जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे सटीक, प्रासंगिक और उपयोगी उत्तर उत्पन्न करें। यह उन इनपुट्स को तैयार करने में शामिल है जो AI को वांछित आउटपुट उत्पन्न करने के लिए मार्गदर्शन करते हैं।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग महत्वपूर्ण है क्योंकि AI मॉडल से आउटपुट की गुणवत्ता इनपुट की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। अच्छी तरह से तैयार किए गए प्रॉम्प्ट अधिक सटीक, संगत, और संदर्भ के अनुसार प्रासंगिक प्रतिक्रियाओं की ओर ले जा सकते हैं, जिससे AI इंटरएक्शन अधिक प्रभावी और कुशल बनते हैं।
एक अच्छा प्रॉम्प्ट स्पष्ट, विशिष्ट, और संदर्भात्मक रूप से समृद्ध होता है। इसे AI को वांछित उत्तर की दिशा में मार्गदर्शन देने के लिए पर्याप्त विवरण प्रदान करना चाहिए, बिना आवश्यक जानकारी के साथ इसे ओवरवेल्म किए। विभिन्न वाक्यांशों के साथ प्रयोग करना और उदाहरण शामिल करना प्रॉम्प्ट को परिष्कृत करने में मदद कर सकता है।
सामान्य गलतियों में अस्पष्ट या दोहरे अर्थ वाले प्रॉम्प्ट, अत्यधिक जटिल प्रश्न, और संदर्भ की कमी शामिल हैं। ये अप्रासंगिक, भ्रमित करने वाले, या असंगत AI प्रतिक्रियाओं की ओर ले जा सकते हैं। स्पष्टता, विशिष्टता, और संदर्भ सुनिश्चित करना इन मुद्दों से बचने के लिए महत्वपूर्ण है।