차세대 텍스트 생성
LLM 프로젝트에서 프롬프트 엔지니어링을 지원하는 방법:
프롬프트 벤치마킹
프롬프트 관리 도구를 사용하면 동일한 프롬프트를 제공하고 결과를 비교하여 최대 5개의 LLM을 동시에 벤치마킹할 수 있습니다.
프롬프트 점수 매기기 및 개선
프롬프트를 함께 연결하여 점수 에ージェ를 만듭니다. LLM이 서로 점수를 매기고 평가하도록 하여 개선 방법을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
컨텍스트 내 프롬프트
프롬프트가 답변을 고려하도록 일반 텍스트로 다양한 컨텍스트를 업로드합니다. 컨텍스트를 변경하고 프롬프트 내에서 변수를 호출하여 다른 답변을 얻습니다.
올바른 결과를 얻으려면 올바른 프롬프트가 필요합니다.
역할, 어조, 온도, 예시, 컨텍스트 및 기타 프롬프트 기술을 사용하여 고유한 프롬프트를 미세 조정하여 프로젝트에 가장 적합한 결과를 얻으십시오.
프롬프트, 컨텍스트, 역할 및 다양한 LLM까지 미세 조정하고 관리할 수 있는 시스템을 사용합니다.
원하는 LLM을 사용하세요.
또한 LLM 및 기초 모델 제공업체(OpenAI, Mistral, LLaMA 등)와도 독립적으로 작업합니다. 작업에 따라 오픈 소스 모델에서 클로즈드 소스 모델로 쉽게 전환하여 프롬프트와 모델을 비교하고 조정할 수 있습니다. 작업에 가장 적합한 모델을 사용합니다.
다른 프롬프트를 연결하여 더 많은 작업 수행
프롬프트에서 여러 단계를 설정할 수 있으며 각 단계는 이전 단계의 변수를 호출할 수 있습니다. 이러한 방식으로 각 LLM과 프롬프트의 효과를 증폭하여 훨씬 더 많은 작업을 수행하고 더 스마트한 LLM 에이전트를 만들 수 있습니다.
완벽하게 엔지니어링된 프롬프트, 단계별:
다음은 네 가지 간단한 단계로 수행할 수 있는 작업입니다.
1. LLM 연결 및 컨텍스트 업로드
첫 번째 단계는 모든 LLM의 API 키를 Standupcode에 연결하고 필요한 경우 일반 텍스트로 컨텍스트를 업로드하는 것입니다.
2. 단계 정의
프롬프트를 개발할 단계 수와 해당 단계가 서로 연결되는 방식을 정의합니다.
3. 역할 및 프롬프트 정의
LLM이 사용자를 어떻게 볼 것인지, 즉 사용자의 역할과 배경이 무엇인지 정의한 다음 LLM에 대한 정확한 프롬프트를 정의합니다.
4. 결과 및 평가
LLM의 결과를 보고 평가합니다. 필요한 경우 쉽게 반복합니다.
고객 피드백
다음 리뷰는 우리 웹사이트에서 수집된 것입니다.
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