Prompt Engineering para sa iyong SaaS

Lumikha ng isang pipeline na handa sa produksyon upang makabuo at mamahala ng maraming bilang ng mga de-kalidad na prompt para sa anumang LLM, na may ganap na suporta para sa pamamahala ng konteksto, benchmarking at pagmamarka ng prompt.

Ang Susunod na Henerasyon ng Pagbuo ng Teksto

Paano kami makakatulong sa prompt engineering sa iyong mga proyekto sa LLM:

Prompt Benchmarking

Gamit ang aming mga tool sa pamamahala ng prompt, maaari mong i-benchmark ang hanggang limang LLM nang sabay-sabay sa pamamagitan ng pagpapakain ng parehong prompt at paghahambing ng mga resulta.

Pagmamarka ng Prompt \u0026 Pagpipino

Lumikha ng mga ahente ng pagmamarka sa pamamagitan ng pag-chaining ng mga prompt nang magkasama. Hayaan ang iyong mga LLM na puntos at suriin ang bawat isa, na ginagawang mas simple para sa iyo na maunawaan kung paano mapapabuti.

In-Context Prompting

Mag-upload ng iba't ibang konteksto sa simpleng teksto para isaalang-alang ng iyong mga prompt para sa kanilang mga sagot. Baguhin ang mga konteksto at tawagan ang mga variable sa loob ng mga prompt upang makakuha ng iba't ibang mga sagot.

Ang mga tamang output ay nangangailangan ng mga tamang prompt

I-fine-tune ang iyong sariling mga prompt gamit ang mga tungkulin, tono, temperatura, halimbawa, konteksto at iba pang mga diskarte sa pag-prompt upang makuha ang pinakamahusay na mga output para sa iyong mga proyekto.

Gumamit ng isang sistema na nagbibigay-daan sa iyo upang i-fine-tune at pamahalaan ang mga prompt, konteksto, tungkulin at kahit na iba't ibang mga LLM.

Gumamit ng anumang LLM na gusto mo

Kami rin ay agnostic sa LLM at mga foundational model provider - nakikipagtulungan kami sa OpenAI, Mistral, LLaMA, at higit pa. Madali kang makakalipat mula sa isang open source model patungo sa isang closed source model upang ihambing, at i-tune ang prompt at ang modelo depende sa iyong gawain. Gamitin ang pinakamahusay na mga modelo para sa iyong mga gawain.

I-chain ang iba't ibang mga prompt upang makagawa ng higit pa

Maaari kang mag-set up ng maraming hakbang sa iyong mga prompt, at ang bawat hakbang ay maaaring tumawag ng mga variable mula sa nauna. Sa ganitong paraan maaari mong paramihin ang epekto ng bawat LLM at prompt na gumawa ng higit pang mga bagay at lumikha ng mas matalinong mga ahente ng LLM.

Ang iyong mga prompt ay ininhinyero sa pagiging perpekto, hakbang-hakbang:

Narito ang maaari mong gawin sa apat na simpleng hakbang:

1. Ikonekta ang iyong mga LLM at mag-upload ng mga konteksto

Ang unang hakbang ay ikonekta ang mga API key para sa lahat ng iyong mga LLM sa Standupcode, at i-upload ang iyong mga konteksto sa simpleng teksto kung kailangan mo.

2. Tukuyin ang iyong mga hakbang

Tukuyin kung gaano karaming mga hakbang ang gusto mong bumuo ng mga prompt para sa, at kung paano kumokonekta ang mga hakbang na iyon sa isa't isa.

3. Tukuyin ang mga tungkulin at prompt

Tukuyin kung paano mo gustong tingnan ka ng LLM - ano ang iyong tungkulin, at ano ang iyong background - at pagkatapos ay tukuyin ang eksaktong mga prompt para sa iyong mga LLM.

4. Mga Resulta at pagsusuri

Tingnan ang mga resulta ng iyong mga LLM at suriin ang mga ito. Madaling ulitin kung kinakailangan.

Pagsusuri ng Kustomer

Ang mga sumusunod na pagsusuri ay nakolekta sa aming website.

4 mga bituin batay sa 100 mga pagsusuri

Napakahusay na Tool

Ang paggamit ng prompt engineering ay nagpataas ng aming bilis ng pagbuo ng nilalaman ng 50%. Isa itong ganap na game-changer para sa aming koponan.

Sinuri ni Ginoong Samuel Hernandez (Tagapamahala ng Nilalaman)

Binago ang Aming Daloy ng Trabaho

Ang pagpapatupad ng prompt engineering ay nabawasan ang aming oras upang mag-draft ng mga ulat ng 40%, na nagpapahusay nang malaki sa pagiging produktibo.

Sinuri ni Ginoong Edgardo Santos (Tagapag-ugnay ng Proyekto)

Mahusay para sa Pagsusuri ng Data

Pinahusay ng prompt engineering ang katumpakan ng pagproseso ng aming data ng 30%, na ginagawang mas maaasahan ang aming analytics.

Sinuri ni Ginoong Ramon Santiago (Data Analyst)

Nakatutulong ngunit Kailangan ng Pagpapabuti

Habang pinapalakas ng prompt engineering ang aming kahusayan, paminsan-minsan ay nahihirapan ito sa mga kumplikadong query. Ang 20% na error rate sa mga ganitong kaso ay kailangang matugunan.

Sinuri ni Ginoong Teodoro Cruz (Research Scientist)

Napakahusay na Suporta para sa Pakikipag-ugnayan sa Customer

Ang oras ng pagtugon ng aming customer ay nabawasan ng 35% pagkatapos isama ang prompt engineering sa aming daloy ng trabaho. Pinahusay nito ang kalidad ng aming suporta sa customer.

Sinuri ni Ginoong Suresh Garcia (Tagapamahala ng Serbisyo sa Customer)

Makabagong Diskarte sa Pag-automate ng Gawain

Gamit ang prompt engineering, na-automate namin ang 60% ng aming mga gawain sa gawain, na nakakatipid ng hindi mabilang na oras bawat linggo.

Sinuri ni Ginoong Alfredo Suarez (Tagapamahala ng Operasyon)

Pinahusay na Kahusayan sa Pagsasanay

Ang prompt engineering ay nabawasan ang aming oras ng pagsasanay para sa mga bagong empleyado ng 25%. Isa itong napakahalagang tool para sa onboarding.

Sinuri ni Ginoong Lorenzo Bautista (Tagapamahala ng Human Resources)

Mabuti ngunit May Puwang para sa Pagpapabuti

Ang teknolohiya ay nangangako, ngunit nakaranas kami ng 15% na error rate sa pagbuo ng mga kumplikadong prompt ng gawain. Kailangan ng mas mahusay na katumpakan.

Sinuri ni Ginoong Javier Torio (IT Specialist)

Pinalakas ang Pagkamalikhain sa Paglikha ng Nilalaman

Ang aming creative team ay nakakita ng 40% na pagtaas sa bilis ng ideya ng nilalaman salamat sa prompt engineering.

Sinuri ni Ginang Maria Bautista (Creative Director)

Mahusay para sa Mga Gawain sa Pananaliksik

Pinaigting ng prompt engineering ang aming proseso ng pananaliksik, na binawasan ang aming paunang yugto ng pananaliksik ng 30%.

Sinuri ni Ginoong Carlos Udomnak (Research Associate)

May Mga Katanungan? Hanapin ang mga Sagot Dito!

Ang Aming Pinaka-Madalas Itanong

Ang Prompt Engineering ay ang proseso ng pagdidisenyo at pagpino ng mga prompt upang epektibong makipag-usap sa mga modelo ng wika ng AI, na tinitiyak na bumubuo sila ng tumpak, nauugnay, at kapaki-pakinabang na mga tugon. Kabilang dito ang paggawa ng mga input na gagabay sa AI upang makagawa ng nais na mga output.

Napakahalaga ng Prompt Engineering dahil ang kalidad ng output mula sa isang modelo ng AI ay nakasalalay nang malaki sa kalidad ng input. Ang mga mahusay na crafted prompt ay maaaring humantong sa mas tumpak, magkakaugnay, at nauugnay sa konteksto na mga tugon, na ginagawang mas epektibo at mahusay ang mga pakikipag-ugnayan sa AI.

Ang isang mahusay na prompt ay malinaw, tiyak, at mayaman sa konteksto. Dapat itong magbigay ng sapat na detalye upang gabayan ang AI patungo sa nais na tugon nang hindi ito binibigatan ng hindi kinakailangang impormasyon. Ang pag-eksperimento sa iba't ibang mga parirala at pagsasama ng mga halimbawa ay makakatulong na mapabuti ang mga prompt.

Kabilang sa mga karaniwang pagkakamali ang mga malabo o hindi malinaw na prompt, masyadong kumplikadong mga tanong, at kawalan ng konteksto. Ang mga ito ay maaaring humantong sa hindi nauugnay, nakalilito, o hindi tumpak na mga tugon sa AI. Ang pagtiyak ng kalinawan, pagtitiyak, at konteksto ay susi sa pag-iwas sa mga isyung ito.