Prompt Engineering untuk SaaS Anda

Cipta aliran kerja yang sedia untuk produksi untuk menjana dan mengurus sejumlah besar arahan berkualiti tinggi untuk mana-mana LLM, dengan sokongan penuh untuk pengurusan konteks, penanda aras dan pemarkahan arahan.

Generasi Teks Generasi Seterusnya

Bagaimana kami boleh membantu dengan prompt engineering dalam projek LLM anda:

Penanda Aras Arahan

Dengan alat pengurusan arahan kami, anda boleh menanda aras sehingga lima LLM pada masa yang sama dengan memasukkan arahan yang sama dan membandingkan hasilnya.

Pemarkahan & Penghalusan Arahan

Cipta ejen pemarkahan dengan merantai arahan bersama-sama. Biarkan LLM anda saling menilai dan menilai, menjadikannya lebih mudah untuk anda memahami cara untuk menambah baik.

Arahan Dalam Konteks

Muat naik konteks yang berbeza dalam teks biasa untuk arahan anda pertimbangkan untuk jawapan mereka. Tukar konteks dan panggil pembolehubah dalam arahan untuk mendapatkan jawapan yang berbeza.

Output yang betul memerlukan arahan yang betul

Perhalusi arahan anda sendiri menggunakan peranan, nada, suhu, contoh, konteks dan teknik arahan lain untuk mendapatkan output terbaik untuk projek anda.

Gunakan sistem yang membolehkan anda memperhalusi dan mengurus arahan, konteks, peranan dan juga LLM yang berbeza.

Gunakan mana-mana LLM yang anda suka

Kami juga agnostik kepada pembekal model LLM dan asas — kami bekerjasama dengan OpenAI, Mistral, LLaMA dan banyak lagi. Anda boleh bertukar dengan mudah daripada model sumber terbuka kepada model sumber tertutup untuk membandingkan dan menala arahan dan model bergantung pada tugas anda. Gunakan model terbaik untuk tugas anda.

Rantai bersama-sama arahan yang berbeza untuk melakukan lebih banyak lagi

Anda boleh menyediakan berbilang langkah dalam arahan anda, dan setiap langkah boleh memanggil pembolehubah daripada yang sebelumnya. Dengan cara ini anda boleh menggandakan kesan setiap LLM dan arahan untuk melakukan lebih banyak perkara dan mencipta ejen LLM yang lebih pintar.

Arahan anda direkayasa dengan sempurna, langkah demi langkah:

Inilah yang anda boleh lakukan dalam empat langkah mudah:

1. Sambungkan LLM anda dan muat naik konteks

Langkah pertama adalah untuk menyambungkan kunci API untuk semua LLM anda ke Standupcode dan muat naik konteks anda dalam teks biasa jika anda perlukan.

2. Tentukan langkah anda

Tentukan berapa banyak langkah yang anda mahu kembangkan arahan dan bagaimana langkah-langkah tersebut berhubung antara satu sama lain.

3. Tentukan peranan dan arahan

Tentukan bagaimana anda mahu LLM melihat anda — apakah peranan anda dan apakah latar belakang anda — dan kemudian tentukan arahan yang tepat untuk LLM anda.

4. Hasil dan penilaian

Lihat hasil LLM anda dan nilaikannya. Ulang dengan mudah jika perlu.

Maklum Balas Pelanggan

Ulasan berikut dikumpulkan di laman web kami.

4 bintang berdasarkan 100 ulasan

Alat yang Sangat Cekap

Menggunakan prompt engineering telah meningkatkan kelajuan penjanaan kandungan kami sebanyak 50%. Ia adalah perubahan besar bagi pasukan kami.

Diulas oleh Encik Zamri Mahmud (Pengurus Kandungan)

Merevolusikan Aliran Kerja Kami

Melaksanakan prompt engineering telah mengurangkan masa kami untuk menyediakan laporan sebanyak 40%, meningkatkan produktiviti dengan ketara.

Diulas oleh Encik Kamaludin Hassan (Koordinator Projek)

Hebat untuk Analisis Data

Prompt engineering telah meningkatkan ketepatan pemprosesan data kami sebanyak 30%, menjadikan analitik kami lebih boleh dipercayai.

Diulas oleh Encik Suraya Ariffin (Penganalisis Data)

Membantu tetapi Perlu Penambahbaikan

Walaupun prompt engineering telah meningkatkan kecekapan kami, kadangkala ia menghadapi masalah dengan pertanyaan yang kompleks. Kadar ralat 20% dalam kes sedemikian perlu ditangani.

Diulas oleh Encik Hakim Razi (Saintis Penyelidik)

Sokongan Cemerlang untuk Interaksi Pelanggan

Masa respons pelanggan kami berkurangan sebanyak 35% selepas memasukkan prompt engineering ke dalam aliran kerja kami. Ia telah meningkatkan kualiti sokongan pelanggan kami.

Diulas oleh Encik Kumar Suresh (Pengurus Khidmat Pelanggan)

Pendekatan Inovatif untuk Pengautomatan Tugas

Menggunakan prompt engineering, kami mengautomasikan 60% daripada tugas rutin kami, menjimatkan banyak masa setiap minggu.

Diulas oleh Encik Nasir Tan (Pengurus Operasi)

Meningkatkan Kecekapan Latihan

Prompt engineering telah mengurangkan masa latihan kami untuk pekerja baharu sebanyak 25%. Ia adalah alat yang sangat berharga untuk onboarding.

Diulas oleh Encik Leman Harun (Pengurus Sumber Manusia)

Baik tetapi Ada Ruang untuk Penambahbaikan

Teknologi ini menjanjikan, tetapi kami mengalami kadar ralat 15% dalam menjana arahan tugas yang kompleks. Memerlukan ketepatan yang lebih baik.

Diulas oleh Encik Javier Torio (Pakar IT)

Meningkatkan Kreativiti dalam Penciptaan Kandungan

Pasukan kreatif kami menyaksikan peningkatan 40% dalam kelajuan penjanaan idea kandungan hasil daripada prompt engineering.

Diulas oleh Puan Aina Sipha (Pengarah Kreatif)

Hebat untuk Tugas Penyelidikan

Prompt engineering telah memperkemas proses penyelidikan kami, mengurangkan masa fasa penyelidikan awal kami sebanyak 30%.

Diulas oleh Encik Khairul Anwar (Rakan Penyelidik)

Ada Soalan? Cari Jawapan Di Bawah!

Soalan-soalan yang paling kerap ditanya

Prompt Engineering ialah amalan mereka bentuk dan memperhalusi arahan untuk berkomunikasi dengan berkesan dengan model bahasa AI, memastikan ia menghasilkan respons yang tepat, relevan dan berguna. Ia melibatkan input yang membimbing AI untuk menghasilkan output yang diingini.

Prompt Engineering sangat penting kerana kualiti output daripada model AI sangat bergantung pada kualiti input. Arahan yang baik boleh membawa kepada respons yang lebih tepat, koheren dan relevan secara kontekstual, menjadikan interaksi AI lebih berkesan dan cekap.

Arahan yang baik adalah jelas, spesifik dan kaya dengan konteks. Ia harus memberikan butiran yang mencukupi untuk membimbing AI ke arah respons yang diingini tanpa membebankannya dengan maklumat yang tidak perlu. Bereksperimen dengan frasa yang berbeza dan memasukkan contoh boleh membantu memperhalusi arahan.

Kesilapan biasa termasuk arahan yang samar-samar, soalan yang terlalu kompleks dan kekurangan konteks. Ini boleh membawa kepada respons AI yang tidak relevan, mengelirukan atau tidak tepat. Memastikan kejelasan, kekhususan dan konteks adalah kunci untuk mengelakkan isu-isu ini.