Rekayasa Prompt untuk SaaS Anda

Bangun pipeline produksi siap pakai untuk menghasilkan dan mengelola prompt berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk model bahasa apapun, dengan dukungan penuh untuk manajemen konteks, benchmarking, dan penilaian prompt.

Generasi Teks Masa Depan

Bagaimana kami dapat membantu rekayasa prompt di proyek LLM Anda:

Benchmarking Prompt

Dengan alat manajemen prompt kami, Anda bisa membandingkan hingga lima LLM secara bersamaan, memberi prompt yang sama dan melihat hasil perbandingan.

Penilaian & Penyempurnaan Prompt

Buat agen penilaian dengan menghubungkan beberapa prompt. Biarkan LLM Anda saling menilai dan mengevaluasi, mempermudah pemahaman cara meningkatkan hasil.

Prompting Berbasis Konteks

Unggah berbagai konteks dalam bentuk teks biasa untuk dipertimbangkan oleh prompt dalam menjawab. Ubah konteks dan panggil variabel di dalam prompt untuk mendapatkan hasil yang berbeda.

Hasil yang tepat memerlukan prompt yang tepat

Sesuaikan prompt Anda menggunakan peran, nada, suhu, contoh, konteks, dan teknik prompt lainnya untuk mendapatkan hasil terbaik bagi proyek Anda.

Gunakan sistem yang memungkinkan Anda menyempurnakan dan mengelola prompt, konteks, peran, bahkan berbagai LLM.

Gunakan LLM yang Anda sukai

Kami tidak terikat pada penyedia model LLM atau model dasar — kami bekerja dengan OpenAI, Mistral, LLaMA, dan lainnya. Anda bisa dengan mudah beralih antara model open-source dan close-source untuk membandingkan, dan menyempurnakan prompt serta model sesuai tugas Anda. Gunakan model terbaik untuk setiap tugas.

Rangkai prompt untuk melakukan lebih banyak

Anda dapat mengatur beberapa langkah dalam prompt Anda, dan setiap langkah bisa memanggil variabel dari yang sebelumnya. Ini memungkinkan Anda memperkuat efek dari setiap LLM dan prompt untuk mencapai lebih banyak hal dan menciptakan agen LLM yang lebih cerdas.

Prompt Anda direkayasa dengan sempurna, langkah demi langkah:

Berikut adalah apa yang bisa Anda lakukan dalam empat langkah sederhana:

1. Hubungkan LLM Anda dan unggah konteks

Langkah pertama adalah menghubungkan API key untuk semua LLM Anda ke Standupcode, dan unggah konteks dalam bentuk teks biasa jika diperlukan.

2. Definisikan langkah-langkah Anda

Tentukan berapa banyak langkah yang ingin Anda kembangkan untuk prompt, dan bagaimana langkah-langkah tersebut saling terhubung.

3. Tentukan peran dan prompt

Tentukan bagaimana Anda ingin dilihat oleh LLM — apa peran dan latar belakang Anda — lalu tentukan prompt yang tepat untuk LLM Anda.

4. Lihat hasil dan evaluasi

Lihat hasil dari LLM Anda dan evaluasi. Ulangi dengan mudah jika diperlukan.

Umpan Balik Pelanggan

Ulasan berikut dikumpulkan di situs web kami.

4 bintang berdasarkan 100 ulasan

Alat yang Sangat Efisien

Dengan rekayasa prompt, kecepatan produksi konten kami meningkat 50%. Ini benar-benar menjadi pengubah permainan bagi tim kami.

Ditinjau oleh Pak Hendra Santoso (Manajer Konten)

Merevolusi Alur Kerja Kami

Penerapan rekayasa prompt mengurangi waktu kami dalam membuat laporan sebesar 40%, sangat meningkatkan produktivitas.

Ditinjau oleh Pak Eka Saputra (Koordinator Proyek)

Hebat untuk Analisis Data

Rekayasa prompt meningkatkan akurasi pemrosesan data kami sebesar 30%, membuat analitik kami lebih andal.

Ditinjau oleh Pak Surya Hartono (Analis Data)

Membantu tetapi Perlu Peningkatan

Rekayasa prompt meningkatkan efisiensi kami, tetapi terkadang kesulitan dengan kueri kompleks. Ada tingkat kesalahan 20% yang perlu diperbaiki.

Ditinjau oleh Pak Teja Santoso (Ilmuwan Peneliti)

Dukungan Luar Biasa untuk Interaksi Pelanggan

Waktu respons pelanggan kami menurun 35% setelah mengintegrasikan rekayasa prompt ke alur kerja kami. Ini meningkatkan kualitas dukungan pelanggan kami.

Ditinjau oleh Pak Suresh Kumara (Manajer Layanan Pelanggan)

Pendekatan Inovatif untuk Otomatisasi Tugas

Dengan rekayasa prompt, kami mengotomatisasi 60% dari tugas rutin kami, menghemat banyak jam kerja setiap minggu.

Ditinjau oleh Pak Reza Setiadi (Manajer Operasional)

Meningkatkan Efisiensi Pelatihan

Rekayasa prompt memotong waktu pelatihan karyawan baru kami sebesar 25%. Ini adalah alat yang sangat berharga untuk onboarding.

Ditinjau oleh Pak Yudi Lestari (Manajer Sumber Daya Manusia)

Bagus tapi Ada Ruang untuk Perbaikan

Teknologi ini menjanjikan, tetapi kami mengalami tingkat kesalahan 15% dalam menghasilkan prompt tugas yang kompleks. Perlu akurasi yang lebih baik.

Ditinjau oleh Pak Jaya Suprapto (Spesialis IT)

Meningkatkan Kreativitas dalam Pembuatan Konten

Tim kreatif kami mengalami peningkatan kecepatan ideasi konten sebesar 40% berkat rekayasa prompt.

Ditinjau oleh Bu Wulan Sari (Direktur Kreatif)

Hebat untuk Tugas Penelitian

Rekayasa prompt menyederhanakan proses penelitian kami, mengurangi waktu fase penelitian awal sebesar 30%.

Ditinjau oleh Pak Agus Darmawan (Asisten Peneliti)

Punya Pertanyaan? Temukan Jawabannya Di Bawah!

Pertanyaan Kami yang Paling Sering Ditanyakan

Rekayasa Prompt adalah praktik merancang dan menyempurnakan prompt untuk berkomunikasi secara efektif dengan model bahasa AI, memastikan mereka menghasilkan respons yang akurat, relevan, dan berguna. Ini melibatkan penyusunan input yang membimbing AI untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan.

Rekayasa Prompt sangat penting karena kualitas output dari model AI sangat bergantung pada kualitas inputnya. Prompt yang dirancang dengan baik dapat menghasilkan respons yang lebih akurat, koheren, dan relevan secara kontekstual, membuat interaksi dengan AI lebih efektif dan efisien.

Prompt yang baik harus jelas, spesifik, dan kaya konteks. Ia harus memberikan detail yang cukup untuk membimbing AI menuju respons yang diinginkan tanpa membebani dengan informasi yang tidak perlu. Bereksperimen dengan berbagai frasa dan menyertakan contoh dapat membantu menyempurnakan prompt.

Kesalahan umum termasuk prompt yang samar atau ambigu, pertanyaan yang terlalu kompleks, dan kurangnya konteks. Hal ini dapat menghasilkan respons AI yang tidak relevan, membingungkan, atau tidak akurat. Menjamin kejelasan, spesifik, dan konteks adalah kunci untuk menghindari masalah ini.