Compararé y optimizaré tus prompts de ai con resultados medibles

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Ray Gill
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Acerca de este Servicio

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Evaluaré, compararé y optimizaré tus prompts de AI o flujos de trabajo de LLM para mejorar la fiabilidad, coherencia y calidad de salida.

Revisaré tu prompt existente, lo probaré con ejemplos de entrada, identificaré debilidades o patrones de fallo y ofreceré mejoras optimizadas basadas en evaluación y benchmarking estructurados.

Dependiendo del paquete seleccionado, los servicios pueden incluir:

  • Análisis y optimización de prompts
  • Pruebas de benchmark usando conjuntos de datos
  • Evaluación del tono y seguimiento de instrucciones
  • Análisis de coherencia y fiabilidad
  • Verificación de validación JSON/schema
  • Comparaciones antes y después
  • Recomendaciones de optimización
  • Informes resumidos o detallados profesionales

Mi proceso utiliza un marco de evaluación propietario diseñado para medir mejoras con resultados basados en evidencia en lugar de prueba y error en la edición de prompts.

Este servicio es adecuado para:

  • Prompts de ChatGPT
  • Flujos de trabajo de Claude y Gemini
  • Asistentes de IA
  • Bots de soporte al cliente
  • Flujos de trabajo de automatización de IA
  • Prompts de salida JSON estructurada
  • Sistemas de producción de LLM

El objetivo es ayudar a que tus sistemas de IA funcionen de manera más fiable en entradas del mundo real y casos límite.


Nota, los casos de prueba están limitados a 5 para Basic, 20 para estándar y 50 para premium.

Conoce a Ray Gill

Ray Gill

Data Driven AI Evaluation and Optimization

  • DeReino Unido
  • Miembro desdemay 2026
  • Idiomas

    Inglés
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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