在早期，PromptPerfect 主要为用户提供了自动化提示词优化的平台。随着用户需求的增长和 Jina AIGC 生态的不断扩张，我们将 PromptPerfect 打造为专业的 一站式提示词开发工具，涵盖了从提示词优化、调试到部署的全流程支持。

一站式提示词开发工具

  promptperfect.jinaai.cn

提示词优化

对于开始了解大模型的初学者来说，大模型的初体验往往伴随着挫败感，科技媒体时不时报道大模型们令人乍舌的更新，但自己在实际使用中却是各种不顺心、各种无法满足需求。

提示词工程就如同对科学中对待一个问题的描述和定义；同一个问题，在不同人的描述下，或优或劣、或易或难、或可解或不可解。

PromptPerfect 为此提供了非常丝滑愉快的 一键提示词自动优化。

根据 PromptPerfect 优化好的输入，初学者们可以获取到大模型高质量的输出内容，从而明显地提高使用大模型的效能。

想法：为蓝牙音响寻找设计灵感

想法：制定独家健身计划

同时基于 CSV 批量优化和 API & SDK 的无缝集成，企业可以快速低成本实现提示词的标准化生产，将提示词 BOT 化、流程化。

此外，PromptPerfect 对于包括 GPT 4、Claude 2 在内的 8 款大型语言模型，和 Midjourney、Stable Diffusion 等 5 款文本图像模型提供了插件增强支持。

提示词调试

对于专业的提示词工程师，单单优化还远远不够，更要能测试和分析大模型的输出，从而进行必要的调整。

流水线功能正是为这样的专业需求而生，让提示词工程师能创建、评估和改进提示词。结合竞技场模式，可以实时比较多个大模型在同一提示词下的表现。

以我们的经典流程为例，你可以通过排列组合以下关键步骤，打造自己的提示词工作流。

比如创建并迭代优化提示词 ——> 快速对比不同模型表现 ——> 决定最佳模型——> 部署提示词，向同事或用户提供服务。

这一切都可以在 PromptPerfect.jinaai.cn 闭环完成。

左图为步骤，右图为对应输出

提示词部署

完成了提示词的开发和调试后，下一步则是将其应用到实际的业务中。

使用 Prompt-as-service 功能可以简单快速地部署为 REST API 服务，确保无缝集成到各应用中，实现实时、高质量的响应，

另外还提供了 模板提示词 功能，使用 VAR 或 $VAR，就可以生成个性化响应，满足不同用户需求。

也就是说，你只需要用自然语言描述问题和解决步骤，就可以构建出自己的个性化解决方案，迅速实现出一个可以向公众提供服务的产品。

例如制定个性化运动计划的对话机器人，数据转换接口，业务建模，学生助教和互动游戏设计等等服务...