Fügen Sie einen Prompt ein, der schwache Ergebnisse liefert, und erhalten Sie eine Fehleranalyse, eine strukturierte Neufassung, ein Änderungsprotokoll und Testfälle zur Überprüfung.
Entwirf einen RAG-Chatbot (Retrieval-Augmented Generation): Ingestion und Chunking, Embeddings, hybride Suche, Quellenangaben, Berechtigungen, Evaluation, Kosten und Risiken wie Prompt Injection.
Erhalten Sie einen Testplan mit Angriffsszenarien für Ihren Chatbot: Prompt Injection, Datenlecks, Antworten außerhalb des Auftrags und erfundene Zusagen, mit Testfalltabelle und Gegenmaßnahmen.
Entwerfen Sie einen Prompt, der Texte (Tickets, Bewertungen, E-Mails) Ihren Labels zuordnet, mit klaren Definitionen, ausgewogenen Beispielen, strukturierter Ausgabe und Messplan.
Entwirf eine Evaluation für KI-Antworten: Bewertungsraster mit verankerten Stufen, Judge-Prompt mit JSON-Ausgabe, Umgang mit Verzerrungen und Kalibrierung an menschlichen Labels.
Baue eine verlässliche Pipeline, die Freitext per LLM in JSON überführt: JSON Schema, Prompt mit Null-Regeln, Beispiele, Validierungscode mit Retries und Testfälle.