Prompt Engineering voor jouw SaaS

Creëer een productieklare workflow om een groot aantal hoogwaardige prompts te genereren en beheren voor elk LLM, met volledige ondersteuning voor contextbeheer, benchmarking en promptscoring.

De volgende generatie van tekstgeneratie

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.

De juiste outputs vereisen de juiste prompts

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.

Gebruik elke LLM die je wilt

Wij zijn ook agnostisch voor LLM- en funderingsmodelleveranciers — we werken samen met OpenAI, Mistral, LLaMA, en meer. Je kunt eenvoudig schakelen tussen open-source en gesloten-source modellen om te vergelijken en het model en de prompt aan te passen aan jouw taak. Gebruik de beste modellen voor jouw taken.

Koppel verschillende prompts om meer te doen

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.

Jouw prompts perfect ontwikkeld, stap voor stap:

Dit kun je doen in vier eenvoudige stappen:

1. Verbind jouw LLM's en upload contexten

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.

2. Definieer jouw stappen

Bepaal hoeveel stappen je wilt ontwikkelen voor prompts, en hoe deze stappen met elkaar verbonden zijn.

3. Definieer rollen en prompts

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.

4. Resultaten en evaluatie

Zie de resultaten van jouw LLM's en evalueer ze. Herhaal eenvoudig indien nodig.

Klantenfeedback

De volgende beoordelingen zijn verzameld op onze website.

4 sterren gebaseerd op 100 beoordelingen
Zeer efficiënt hulpmiddel
Met prompt engineering hebben we onze contentgeneratiesnelheid met 50% verhoogd. Een echte gamechanger voor ons team.
Beoordeeld door De heer Martijn de Vries (Content Manager)
Onze workflow gerevolutioneerd
Door prompt engineering in te voeren, hebben we onze tijd voor het opstellen van rapporten met 40% verminderd, wat de productiviteit aanzienlijk verhoogt.
Beoordeeld door De heer Erik van Dijk (Projectcoördinator)
Geweldig voor data-analyse
Prompt engineering heeft onze dataverwerkingsnauwkeurigheid met 30% verbeterd, waardoor onze analyses betrouwbaarder zijn geworden.
Beoordeeld door De heer Sander de Bruin (Data-analist)
Nuttig maar heeft verbetering nodig
Hoewel prompt engineering onze efficiëntie heeft verhoogd, heeft het soms moeite met complexe vragen. Een foutpercentage van 20% in dergelijke gevallen moet worden aangepakt.
Beoordeeld door De heer Thomas de Graaf (Onderzoekswetenschapper)
Uitstekende ondersteuning voor klantinteracties
Onze responstijd voor klanten is met 35% verminderd na het integreren van prompt engineering in ons werkproces. Het heeft de kwaliteit van onze klantenondersteuning verbeterd.
Beoordeeld door De heer Lucas Verhoeven (Customer Service Manager)
Innovatieve benadering van taakautomatisering
Met prompt engineering hebben we 60% van onze routinetaken geautomatiseerd, wat ons elke week talloze uren bespaart.
Beoordeeld door De heer Koen Smeets (Operations Manager)
Verbeterde trainings-efficiëntie
Prompt engineering heeft onze trainingstijd voor nieuwe medewerkers met 25% verkort. Een onmisbaar hulpmiddel voor onboarding.
Beoordeeld door De heer Rob van Dam (Human Resources Manager)
Goed, maar ruimte voor verbetering
De technologie is veelbelovend, maar we ervoeren een foutpercentage van 15% bij het genereren van complexe taakprompts. Nauwkeurigheid moet worden verbeterd.
Beoordeeld door De heer Jan Hendriks (IT Specialist)
Creativiteit gestimuleerd bij contentcreatie
Ons creatieve team zag een toename van 40% in de snelheid van content-ideatie dankzij prompt engineering.
Beoordeeld door Mevrouw Anja Vos (Creative Director)
Geweldig voor onderzoekstaken
Prompt engineering heeft ons onderzoeksproces gestroomlijnd, waardoor de tijd voor de initiële onderzoeksfase met 30% is verkort.
Beoordeeld door De heer Tim Jansen (Onderzoeksmedewerker)

Heb je Vragen? Vind Antwoorden Hier!

Onze Meest Gestelde Vragen

Prompt Engineering is de praktijk van het ontwerpen en verfijnen van prompts om effectief te communiceren met AI-taalmodellen, zodat ze nauwkeurige, relevante en nuttige antwoorden genereren. Het houdt in dat je invoer ontwerpt die de AI begeleidt naar de gewenste output.
Prompt Engineering is cruciaal omdat de kwaliteit van de output van een AI-model sterk afhankelijk is van de kwaliteit van de input. Goed ontworpen prompts kunnen leiden tot nauwkeurigere, coherente en contextueel relevante reacties, wat AI-interacties effectiever en efficiënter maakt.
Een goede prompt is duidelijk, specifiek en contextueel rijk. Het moet voldoende details geven om de AI naar het gewenste antwoord te leiden zonder het te overladen met onnodige informatie. Experimenteren met verschillende formuleringen en het opnemen van voorbeelden kan helpen om prompts te verfijnen.
Veelvoorkomende fouten zijn vage of dubbelzinnige prompts, te complexe vragen en een gebrek aan context. Dit kan leiden tot irrelevante, verwarrende of onnauwkeurige AI-reacties. Zorg voor duidelijkheid, specificiteit en context om deze problemen te voorkomen.