Die neuesten 提示工程工具-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten 提示工程工具-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

提示工程工具

  • Marktplatz für den Kauf und Verkauf von AI-Prompts.
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    Was ist VibePrompts.com?
    VibePrompts ist eine Online-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Prompts für die neuesten AI-Modelle und -Tools zu kaufen und zu verkaufen. Sie bietet eine vielfältige Sammlung kreativer und funktionaler Prompts, die auf verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten sind und den Benutzern helfen, ihre gewünschten Ergebnisse schneller mit erprobtem Prompt-Engineering zu erreichen. Durch die Nutzung von VibePrompts können Benutzer professionell gestaltete Prompts nutzen, um ihre AI-Projekte zu verbessern, Zeit zu sparen und qualitativ hochwertige Ergebnisse sicherzustellen.
  • Vellum AI: Entwickeln und bereitstellen von produktionsbereiten LLM-gesteuerten Anwendungen.
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    Was ist Vellum?
    Vellum AI bietet eine umfassende Plattform für Unternehmen, um ihre Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs) von Prototypen in die Produktion zu überführen. Mit fortschrittlichen Werkzeugen wie der Erstellung von Eingabeaufforderungen, semantischer Suche, Modellversionierung, Eingabeaufforderungsketten und strengen quantitativen Tests kann es Entwicklern ermöglicht werden, mit Zuversicht AI-gesteuerte Funktionen zu erstellen und bereitzustellen. Diese Plattform hilft, Modelle mit Agenten zu integrieren, indem RAG und APIs verwendet werden, um eine nahtlose Bereitstellung von AI-Anwendungen sicherzustellen.
  • Prompt Picker findet die besten Eingabeaufforderungen für Ihre generative KI anhand von Beispielinteraktionen.
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    Was ist Prompt Picker?
    Prompt Picker ist ein SaaS-Tool, das entwickelt wurde, um Systemaufforderungen für generative KI-Anwendungen zu optimieren, indem es Beispielbenutzerinteraktionen nutzt. Es ermöglicht den Benutzern, Experimente durchzuführen, generierte Ausgaben zu bewerten und die besten Konfigurationen zu bestimmen. Dieser Prozess hilft, die Leistung von LLM-gestützten Anwendungen zu verbessern, was zu effektiveren und effizienteren KI-Operationen führt.
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