体系的な最適化プログラム
Future AGIプラットフォームは、完全なキューワードの最適化ワークフローを提供します：
- 複数バージョンの比較テストで
Experimentこのインターフェイスでは、3～5種類のキュー・ワードが同時に展開され、システムが自動的に並列テストを実行し、応答品質／安定性／コストの次元で比較レポートを作成する。 - 評価に基づく反復プラットフォーム内蔵の
Evaluateこのモジュールは、自然言語による評価基準の定義をサポートし（例えば、「少なくとも3つの裏付けデータを含む回答を要求する」）、各修正後に定量的なスコアが自動的に与えられます。 - センシティブ・ワード・フィルタリング::
Protect質の低い入力によるモデルの偏りを避けるため、あいまいな表現や有害な可能性のある指示をキューワードから検出する機能
ベストプラクティス
3層の最適化アプローチ」を推奨する。Datasetモジュールを使って100以上のテストケースを生成し、次に自动优化機能は基本的に最適化され、最終的に上位10%の故障について手動で微調整される。プラットフォームからのデータによると、この手法によって出力品質スコアが平均381 TP3T向上した。
この答えは記事から得たものである。未来のAGI：AIアプリケーションのための観測可能性と評価プラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " LLMアプリケーションのキュー・ワード設計を最適化し、出力品質を向上させるには？
