LLMプロジェクトのプロンプトエンジニアリングをどのように支援できるか:
プロンプトベンチマーク
当社のプロンプト管理ツールを使用すると、同じプロンプトを入力して結果を比較することで、最大5つのLLMを同時にベンチマークできます。
プロンプトスコアリングと改善
プロンプトを連結してスコアリングエージェントを作成します。LLMに互いにスコアリングと評価をさせ、改善方法を簡単に理解できるようにします。
コンテキスト内プロンプティング
プロンプトが回答を検討するために考慮するさまざまなコンテキストをプレーンテキストでアップロードします。コンテキストを変更し、プロンプト内の変数を呼び出して、さまざまな回答を取得します。
役割、トーン、温度、例、コンテキスト、およびその他のプロンプト手法を使用して独自のプロンプトを微調整し、プロジェクトに最適な出力を得ます。
プロンプト、コンテキスト、役割、さらにはさまざまなLLMを微調整および管理できるシステムを使用します。
また、LLMおよび基盤モデルのプロバイダーに依存しません。OpenAI、Mistral、LLaMAなどに対応しています。オープンソースモデルからクローズドソースモデルに簡単に切り替えて比較し、タスクに応じてプロンプトとモデルを調整できます。タスクに最適なモデルを使用します。
プロンプトに複数の手順を設定でき、各手順は前の手順の変数を呼び出すことができます。このようにして、各LLMとプロンプトの効果を乗算して、さらに多くのことを行い、よりスマートなLLMエージェントを作成できます。
最初の手順は、すべてのLLMのAPIキーをStandupcodeに接続し、必要に応じてコンテキストをプレーンテキストでアップロードすることです。
プロンプトを開発する手順の数と、それらの手順が互いにどのように接続するかを定義します。
LLMにあなたをどのように見てもらいたいか(あなたの役割とあなたの背景)を定義してから、LLMの正確なプロンプトを定義します。
LLMの結果を確認して評価します。必要に応じて簡単に繰り返し処理します。
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