Vou comparar e otimizar seus prompts de IA com resultados mensuráveis

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Ray Gill
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Sobre este Serviço

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Vou avaliar, comparar e otimizar seus prompts de IA ou fluxos de trabalho de LLM para melhorar a confiabilidade, consistência e qualidade do output.

Vou revisar seu prompt existente, testá-lo com exemplos de entrada, identificar pontos fracos ou padrões de falha e fornecer melhorias otimizadas com base em avaliação estruturada e benchmarking.

Dependendo do pacote escolhido, os serviços podem incluir:

  • Análise e otimização de prompts
  • Testes de benchmark usando conjuntos de dados
  • Avaliação de tom e seguimento de instruções
  • Análise de consistência e confiabilidade
  • Verificações de validação de JSON/schema
  • Comparações antes e depois
  • Recomendações de otimização
  • Relatórios profissionais resumidos ou detalhados

Meu processo usa uma estrutura de avaliação proprietária, projetada para medir melhorias com resultados baseados em evidências, ao invés de tentativa e erro na edição de prompts.

Este serviço é adequado para:

  • Prompts do ChatGPT
  • Fluxos de trabalho do Claude e Gemini
  • Assistentes de IA
  • bots de suporte ao cliente
  • Fluxos de automação de IA
  • Prompts de saída estruturada JSON
  • Sistemas de LLM em produção

O objetivo é ajudar seus sistemas de IA a funcionarem de forma mais confiável em entradas do mundo real e casos extremos.


Observação: os casos de teste são limitados a 5 para Básico, 20 para padrão e 50 para premium.

Conheça mais sobre Ray Gill

Ray Gill

Data Driven AI Evaluation and Optimization

  • A partir deReino Unido
  • Membro desdemai. de 2026
  • Idiomas

    Inglês
I help businesses improve the reliability, quality, and consistency of AI systems through data-driven evaluation and optimization. My work includes AI prompt engineering, benchmarking, workflow refinement, structured testing, and LLM optimization. Using a proprietary evaluation methodology, I identify weaknesses, measure performance, and deliver measurable improvements backed by reporting and benchmarking. Systems can also be re-evaluated over time to address model drift, new models, evolving requirements, and updated datasets.

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