SaaS向けプロンプトエンジニアリング

コンテキスト管理、ベンチマーク、プロンプトスコアリングを完全にサポートし、あらゆるLLMに対応した、質の高いプロンプトを大量に生成および管理するための、すぐに使えるパイプラインを作成します。

次世代のテキスト生成

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。

適切な出力には適切なプロンプトが必要です

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。

好きなLLMを使用する

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。

さまざまなプロンプトを連結してさらに多くのことを行う

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。

完璧に設計されたプロンプト、ステップバイステップ:

簡単な4つの手順でできること:

1. LLMを接続してコンテキストをアップロードする

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。

2. 手順を定義する

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。

3. 役割とプロンプトを定義する

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。

4. 結果と評価

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。

顧客のフィードバック

以下のレビューは、当社ウェブサイトで収集されました。

4 スター評価 基づく 100 レビュー数
非常に効率的なツール
プロンプトエンジニアリングを使用することで、コンテンツ生成速度が50%向上しました。私たちのチームにとって、まさに革新的なツールです。
レビュー提供者 山本 雅也 (コンテンツマネージャー)
ワークフローに革命を起こした
プロンプトエンジニアリングを導入したことで、レポート作成の時間が40%短縮され、生産性が大幅に向上しました。
レビュー提供者 エカシット・チョティカサティアン (プロジェクトコーディネーター)
データ分析に最適
プロンプトエンジニアリングにより、データ処理の精度が30%向上し、分析の信頼性が向上しました。
レビュー提供者 河原 圭介 (データアナリスト)
役に立つが改善が必要
プロンプトエンジニアリングは効率を向上させましたが、複雑なクエリに苦労することがありました。そのような場合の20%のエラー率に対処する必要があります。
レビュー提供者 ティーラチャット・ジョンラクサック (研究者)
顧客とのやり取りをサポートする優れたツール
プロンプトエンジニアリングをワークフローに組み込んだ後、顧客の対応時間が35%短縮されました。カスタマーサポートの質が向上しました。
レビュー提供者 スレーシュ・クマール・ジョン・スブラマニアム (カスタマーサービスマネージャー)
タスクの自動化への革新的なアプローチ
プロンプトエンジニアリングを使用して、定型業務の60%を自動化し、毎週数え切れないほどの時間を節約できました。
レビュー提供者 タナポン・サップソンブーン (オペレーションマネージャー)
トレーニング効率の向上
プロンプトエンジニアリングにより、新入社員の研修時間が25%短縮されました。オンボーディングにとって非常に貴重なツールです。
レビュー提供者 ユッタパホン・レートビロトクル (人事マネージャー)
良いが改善の余地あり
この技術は有望ですが、複雑なタスクのプロンプトを生成する際に15%のエラー率が発生しました。精度を向上させる必要があります。
レビュー提供者 ハビエル・トリオ・カノ (ITスペシャリスト)
コンテンツ制作における創造性を向上
私たちのクリエイティブチームは、プロンプトエンジニアリングのおかげで、コンテンツのアイデア出しの速度が40%向上しました。
レビュー提供者 シパサモン・イアムウィライクン (クリエイティブディレクター)
調査タスクに最適
プロンプトエンジニアリングにより、調査プロセスが合理化され、初期調査段階の時間が30%短縮されました。
レビュー提供者 キアッティサック・ウドムナック (リサーチアソシエイト)

質問がありますか? 以下で答えを見つけてください!

最もよくある質問

プロンプトエンジニアリングとは、AI言語モデルと効果的にコミュニケーションをとるために、正確で関連性が高く、有用な応答を生成できるように、プロンプトを設計および洗練する手法です。AIを導き、望ましい出力を生成する入力を作成することが含まれます。
AIモデルからの出力の質は入力の質に大きく依存するため、プロンプトエンジニアリングは非常に重要です。優れたプロンプトは、より正確で一貫性があり、文脈に関連した応答につながる可能性があり、AIインタラクションをより効果的かつ効率的にします。
優れたプロンプトは、明確で具体的で、文脈が豊富です。不要な情報で圧倒することなく、AIを目的の応答に導くのに十分な詳細を提供する必要があります。さまざまな表現を試したり、例を含めたりすると、プロンプトを絞り込むのに役立ちます。
よくある間違いには、曖昧または不明瞭なプロンプト、複雑すぎる質問、コンテキストの欠如などがあります。これらは、無関係で混乱を招く、または不正確なAI応答につながる可能性があります。これらの問題を回避するには、明確さ、具体性、コンテキストを確保することが重要です。