Hoe wij kunnen helpen met prompt engineering in jouw LLM-projecten:
Prompt Benchmarking
Met onze promptbeheer tools kun je tot vijf LLM's tegelijkertijd benchmarken door dezelfde prompt in te voeren en resultaten te vergelijken.
Promptscoring en verfijning
Creëer scoringsagenten door prompts aan elkaar te koppelen. Laat jouw LLM’s elkaar evalueren, zodat jij beter begrijpt hoe je kunt verbeteren.
In-context prompting
Upload verschillende contexten in platte tekst voor jouw prompts om rekening mee te houden. Wissel contexten en variabelen in prompts om verschillende antwoorden te krijgen.
Fijn-tune jouw eigen prompts met rollen, tonen, temperatuur, voorbeelden, contexten en andere technieken om de beste outputs voor jouw projecten te krijgen.
Gebruik een systeem waarmee je prompts, contexten, rollen en zelfs verschillende LLM’s kunt beheren en fijn-tunen.
We zijn ook agnostisch ten opzichte van LLM- en foundationele modelleveranciers — we werken met OpenAI, Mistral, LLaMA, en meer. U kunt gemakkelijk schakelen van een open-source model naar een closed-source model om te vergelijken, en de prompt en het model afstemmen afhankelijk van uw taak. Gebruik de beste modellen voor uw taken.
Je kunt meerdere stappen in jouw prompts instellen, waarbij elke stap variabelen uit de vorige stap kan oproepen. Zo kun je het effect van elke LLM en prompt vermenigvuldigen en slimmere LLM-agenten creëren.
De eerste stap is het verbinden van de API-sleutels voor al jouw LLM’s met Standupcode, en het uploaden van jouw contexten in platte tekst indien nodig.
Bepaal hoeveel stappen je wilt ontwikkelen voor prompts, en hoe deze stappen met elkaar verbonden zijn.
Bepaal hoe jij door de LLM gezien wilt worden — wat is jouw rol, en wat is jouw achtergrond — en definieer dan de exacte prompts voor jouw LLM’s.
Zie de resultaten van jouw LLM's en evalueer ze. Herhaal eenvoudig indien nodig.
Klantenfeedback
De volgende beoordelingen zijn verzameld op onze website.
Heb je Vragen? Vind Antwoorden Hier!
Onze Meest Gestelde Vragen