Management de Prompts

Créez, évaluez et déployez vos prompts IA à grande échelle — avec l’outil de gestion de prompts le plus puissant.

Outil tout-en-un de gestion de prompts

Le Prompt Manager d’Eden AI vous permet d’organiser, versionner et déployer vos prompts LLM sans modifier votre code.

Créez facilement de nouvelles versions de prompts, testez et évaluez les résultats, configurez des formats de réponse personnalisés et envoyez les meilleurs prompts en production — le tout depuis une seule et même plateforme unifiée.

A/B Testing de Prompts

Créez facilement plusieurs versions de vos prompts et déployez la plus performante en production — sans modifier votre code ni vos appels API.

Compatible tous LLMs

Travaillez en toute fluidité avec tous les principaux fournisseurs de LLM : OpenAI, Mistral, Anthropic, Google, Cohere et bien d’autres — via une interface unique et unifiée.

Format de sortie custom

Définissez la structure exacte de la réponse de votre LLM, y compris des schémas JSON détaillés, pour garantir des sorties cohérentes prêtes à être utilisées dans votre application.

Comment gérer vos prompts avec Eden AI ?

1. Générez votre premier prompt

Commencez par rédiger votre prompt directement dans le Prompt Manager d’Eden AI. Sélectionnez le fournisseur LLM que vous souhaitez utiliser et enregistrez le prompt pour des tests et un déploiement ultérieurs.

2. Créer des versions de votre prompt

Dupliquez votre prompt original pour créer de nouvelles versions. Modifiez les instructions, le ton ou le format de sortie afin d’optimiser les performances selon différents cas d’usage.

3. Évaluez les versions des prompts

Envoyez la même entrée à vos différentes versions de prompt et à différents modèles. Comparez les résultats directement dans le Prompt Manager pour identifier la version la plus performante.

4. Choisissez la meilleure version à déployer.

Sélectionnez la version gagnante et déployez-la immédiatement. Eden AI dirige automatiquement le trafic de production vers la version choisie, sans aucun changement de code.

Étape 5 : Configurez le format de réponse

Définissez le format de sortie attendu du modèle. Vous pouvez structurer la réponse, par exemple en imposant un format JSON spécifique, afin de garantir des résultats cohérents et facilement exploitables dans votre application.

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