Prompt Picker ajuda você a escolher as solicitações de sistema ideais para aplicações de IA generativa. Usando interações de exemplo, auxilia na execução e avaliação de experimentos para encontrar as melhores configurações.
Prompt Picker ajuda você a escolher as solicitações de sistema ideais para aplicações de IA generativa. Usando interações de exemplo, auxilia na execução e avaliação de experimentos para encontrar as melhores configurações.
Prompt Picker é uma ferramenta SaaS projetada para otimizar solicitações de sistema para aplicações de IA generativa, aproveitando interações de usuários de exemplo. Permite que os usuários realizem experimentos, avaliem as saídas geradas e determinem as melhores configurações. Esse processo ajuda a melhorar o desempenho de aplicações baseadas em LLM, resultando em operações de IA mais eficazes e eficientes.
Quem usará Prompt Picker?
Desenvolvedores de IA
Engenheiros de Aprendizado de Máquina
Cientistas de Dados
Entusiastas de Tecnologia
Empresas que usam LLMs
Instituições de Pesquisa
Como usar Prompt Picker?
Passo 1: Vá para o site do Prompt Picker.
Passo 2: Configure as configurações do seu experimento.
Passo 3: Insira interações de usuários de exemplo.
Passo 4: Execute o experimento para gerar saídas.
Passo 5: Avalie e compare os resultados.
Passo 6: Identifique as melhores solicitações.
Plataforma
web
Características e Benefícios Principais de Prompt Picker
Principais recursos
Executar experimentos
Gerar solicitações otimizadas
Avaliar a qualidade da saída
Configurações personalizáveis
Interface amigável
Os benefícios
Melhora o desempenho da IA
Aumenta a eficiência
Fácil de usar
Fornece insights acionáveis
Suporta várias aplicações de IA
Principais Casos de Uso & Aplicações de Prompt Picker
Otimização de chatbots de atendimento ao cliente
Aprimoramento de assistentes virtuais
Melhoria da geração de conteúdo impulsionada por IA
Ajuste fino de modelos de linguagem
Prós e contras de Prompt Picker
Prós
Permite testes paralelos de múltiplos prompts para melhor iteração.
Ajuda a reduzir custos de tokens de consulta identificando os prompts mais curtos e eficazes.
Melhora a utilidade da resposta da IA por meio de instruções personalizadas calibradas.
Utiliza um sistema de classificação ELO estabelecido para classificação objetiva de prompts.
Atualmente gratuito com planos para camadas pagas oferecendo mais recursos.
Contras
Atualmente suporta apenas GPT-3.5-turbo, suporte ao GPT-4 está pendente.
Pode exigir esforço do usuário para configurar experimentos e avaliar resultados.
Possível conjunto limitado de recursos até a introdução de camada paga.