为您的 SaaS 进行提示工程

创建一个可投入生产的管道，以生成和管理针对任何 LLM 的大量高质量提示，并全面支持上下文管理、基准测试和提示评分。

下一代文本生成

我们如何帮助您在 LLM 项目中进行提示工程：

提示基准测试

借助我们的提示管理工具，您可以通过提供相同的提示并比较结果来同时对多达五个 LLM 进行基准测试。

提示评分和优化

通过将提示链接在一起来创建评分代理。让您的 LLM 互相评分和评估，从而使您更容易了解如何改进。

上下文提示

以上传纯文本格式的不同上下文，以便您的提示在回答时加以考虑。更改提示中的上下文和调用变量以获得不同的答案。

正确的输出需要正确的提示

使用角色、语气、温度、示例、上下文和其他提示技术微调您自己的提示，以便为您的项目获得最佳输出。

使用一个允许您微调和管理提示、上下文、角色甚至不同 LLM 的系统。

使用您喜欢的任何 LLM

我们也不受 LLM 和基础模型提供商的限制，我们与 OpenAI、Mistral、LLaMA 等合作。您可以轻松地从开源模型切换到闭源模型进行比较，并根据您的任务调整提示和模型。为您的任务使用最佳模型。

将不同的提示链接在一起来完成更多工作

您可以在提示中设置多个步骤，每个步骤都可以调用上一步的变量。通过这种方式，您可以将每个 LLM 和提示的效果相乘，以完成更多工作并创建更智能的 LLM 代理。

逐步完善您的提示：

以下是您可以通过四个简单步骤完成的操作：

1. 连接您的 LLM 并上传上下文

第一步是将所有 LLM 的 API 密钥连接到 Standupcode，并在需要时以上传纯文本格式的上下文。

2. 定义您的步骤

定义要为其开发提示的步骤数，以及这些步骤如何相互连接。

3. 定义角色和提示

定义您希望 LLM 如何看待您，您的角色是什么，您的背景是什么，然后为您的 LLM 定义确切的提示。

4. 结果和评估

查看 LLM 的结果并对其进行评估。如果需要，可以轻松地重复。

客户反馈

以下评价是在我们的网站上收集的。

4 星基于 100 评价

高效的工具

使用提示工程使我们的内容生成速度提高了 50%。这对我们的团队来说是一个绝对的游戏规则改变者。

评价人张伟 (内容经理)

彻底改变了我们的工作流程

实施提示工程使我们起草报告的时间减少了 40%，显著提高了生产力。

评价人刘伟 (项目协调员)

非常适合数据分析

提示工程将我们的数据处理准确率提高了 30%，使我们的分析更加可靠。

评价人王强 (数据分析师)

有帮助，但需要改进

虽然提示工程提高了我们的效率，但它偶尔也会在处理复杂查询时遇到困难。在这种情况下，20% 的错误率需要得到解决。

评价人赵刚 (研究科学家)

出色的客户互动支持

在将提示工程纳入我们的工作流程后，我们的客户响应时间减少了 35%。它提高了我们客户支持的质量。

评价人李伟 (客户服务经理)

任务自动化的创新方法

使用提示工程，我们将 60% 的日常任务自动化，每周节省了无数时间。

评价人周杰 (运营经理)

提高了培训效率

提示工程将我们对新员工的培训时间缩短了 25%。它是入职培训的宝贵工具。

评价人吴刚 (人力资源经理)

不错，但还有改进的空间

这项技术很有前途，但我们在生成复杂的任务提示时遇到了 15% 的错误率。需要更高的准确性。

评价人刘洋 (IT 专家)

提高了内容创作的创造力

由于提示工程，我们的创意团队的内容构思速度提高了 40%。

评价人孙丽 (创意总监)

非常适合研究任务

提示工程简化了我们的研究流程，将我们初始研究阶段的时间缩短了 30%。

评价人赵磊 (研究助理)

有问题？在下方查找答案！

我们最常见的问题

“提示工程”是指设计和优化提示，以便与 AI 语言模型进行有效沟通，确保其生成准确、相关且有用的响应。它涉及精心设计输入，以指导 AI 生成所需的输出。

提示工程至关重要，因为 AI 模型输出的质量在很大程度上取决于输入的质量。精心设计的提示可以带来更准确、更连贯、更符合情境的响应，从而使 AI 交互更有效、更高效。

一个好的提示应该是清晰、具体和上下文丰富的。它应该提供足够的细节来引导 AI 生成所需的响应，而不会用不必要的信息使其不堪重负。尝试不同的措辞并举例说明有助于完善提示。

常见的错误包括模糊或不明确的提示、过于复杂的问题以及缺乏上下文。这些错误可能会导致 AI 响应不相关、令人困惑或不准确。确保清晰度、特异性和上下文是避免这些问题的关键。