Collez un prompt qui donne des résultats décevants et obtenez un diagnostic de ses défauts, une version réécrite et structurée, un journal des modifications et des cas de test.
Concevez un chatbot RAG (génération augmentée par récupération) : ingestion et découpage, embeddings, recherche hybride, citations, droits d’accès, évaluation, coûts et risques comme l’injection de prompt.
Obtenez un plan de tests adverses pour votre chatbot ou assistant IA : injection de prompt, fuites de données, réponses hors périmètre et promesses inventées, avec tableau de cas et parades.
Concevez un prompt qui classe des textes (tickets, avis, e-mails) selon vos étiquettes, avec des définitions claires, des exemples équilibrés, une sortie structurée et un plan d'évaluation.
Concevez l’évaluation de réponses d’IA : grille à niveaux ancrés, prompt de modèle juge avec sortie JSON, réduction des biais et calibrage par rapport à des annotations humaines.
Créez un pipeline fiable pour extraire du texte libre vers du JSON avec un LLM : JSON Schema, prompt avec règles pour les nulls, exemples, code de validation avec nouvelles tentatives et cas de test.