7 天免费试用；无需信用卡
由于工作流程混乱、沟通不畅和合规风险，AI 即时测试通常会失败。团队面临版本控制问题、分散的反馈和安全漏洞等挑战，导致效率低下和项目失败。和 85% 的人工智能项目未能扩展 企业也在亏损 每年 1290 万美元 对于不良的数据实践，结构化方法至关重要。
通过采用明确的角色、有组织的库和定期的审查周期，团队可以避免混乱、提高生产力并有效地扩展 AI 项目。使用 Prompts.ai，您距离高效、可扩展的人工智能工作流程仅一步之遥。
在没有适当工具的情况下合作进行人工智能即时测试可能会迅速陷入混乱。管理多个贡献者、跟踪即时变更以及确保各种模型和用例的质量成为一个错综复杂的效率低下网络。让我们深入探讨团队面临的主要挑战——工作流程混乱、反馈系统无效和合规风险——这些挑战阻碍了顺畅的协作。
在测试人工智能提示时，版本控制是一个重要的绊脚石。与传统代码不同，即时创建依赖于不断的实验和迭代。采用结构化版本控制报告的团队 合并冲突最多可减少 60% 与那些依赖电子邮件或共享文档等基本文件共享方法的人相比。但是，许多组织仍在使用过时的方法，这导致了重复的工作和相互矛盾的变化。
集中式平台可以通过简化团队管理和更新提示的方式来解决这些效率低下的问题。如果没有这样的系统，跟踪哪个版本在特定条件下效果最好，就变成了猜谜游戏。使用集中版本控制来处理 AI 提示的团队已报告说 生产率提高 30% 和 协作改善了 41%。
像 Git 这样的传统版本控制工具可以调整为即时管理。例如，提交可用于记录性能数据，分支支持对不同版本进行 A/B 测试，合并请求允许协作审查。但是，如果没有这些结构化系统，团队通常会遇到重现成功结果或查明为什么某些即时变更比其他即时变更效果更好。
除了工作流程挑战外，不良的通信系统还使协作即时测试进一步复杂化。在最近的一项调查中，将近一半的受访者（46％）认为通信工具对其运营有重大影响。但是，许多团队缺乏共享即时绩效反馈的专用平台。
通常，团队成员会独立测试提示，然后尝试通过分散的电子邮件话题、聊天消息或即兴会议分享结果。这种分散的方法将关键见解埋在无休止的对话中，使新团队成员难以理解过去的决策或测试结果。当提示产生意想不到的结果时，宝贵的时间就会浪费在试图重构先前更改背后的原因上。
“沟通已成为工作的代名词，在某些情况下，还成为过度劳累的代名词。组织生产力、协作和活力将取决于企业如何实现更好的沟通，而不是更多的沟通。”-Grammarly
对于跨不同时区工作的全球团队来说，挑战成倍增加。例如，合作开展多语言活动的营销团队可能需要人工智能生成的摘要或转录工具来保持一致并及时了解错过的讨论。如果没有集中式反馈系统，远程团队成员很容易丢失上下文，从而减缓优化过程。
生成式 AI 可以改变沟通，可能节省成本 每年 1.6 万亿美元 仅在美国。但是，分散的反馈回路继续阻碍快速的测试效率，使团队无法充分利用这些工具。
虽然工作流程和通信问题会干扰协作，但合规性和安全风险又增加了另一层复杂性。在企业环境中，在即时测试期间保持适当的监督至关重要。但是，非结构化测试通常会绕过保障措施，从而造成漏洞。
例如，使用个人账户或非官方工具测试提示可能会在审计记录中留下空白，从而使合规性跟踪变得困难。当提示涉及敏感的客户数据或专有业务逻辑时，杂乱的测试方法会增加数据泄露或未经授权访问的风险。虽然 78% 的人工智能开发团队 许多人认识到版本控制对维持高标准的重要性，但缺乏在协作测试期间确保安全所需的治理框架。
平衡协作与安全绝非易事。例如，营销团队可能需要访问客户服务提示才能开发活动，而工程团队则需要技术文档提示才能进行产品开发。如果没有提供基于角色的权限的集中式平台，组织通常会面临权衡取舍：要么过度限制访问权限，抑制协作，要么授予过多的访问权限，从而增加安全风险。
医疗保健、金融和法律服务等监管要求严格的行业面临更大的挑战。这些行业需要详细记录如何开发、测试和批准生产人工智能提示。当通过互不关联的工具进行测试时，创建全面的审计记录几乎是不可能的，这使组织面临潜在的违规行为或审计失败的风险。
“有效管理人工智能提示可以节省时间，改善协作，并将生产力提高多达30％。”-Latitude Blog
当涉及外部合作伙伴或承包商时，风险会进一步增加。授予对特定提示或测试环境的临时访问权限需要对权限进行精细控制。传统的文件共享方法根本无法提供在保持合规性的同时跟踪互动所需的监督级别。
有效的协作工具是将混乱的即时测试转变为有组织、高效的工作流程的关键。对于进行跨部门人工智能即时测试的团队来说，具有针对性协作功能的平台对于改善沟通和可扩展性至关重要。
共享工作空间将数据、提示模板和评估等所有内容整合到一个集中式界面中，从而减少了工具的蔓延。通过实时共同编辑，多个团队成员可以同时处理提示，而无需互相踩踏。集成的共享选项和注释队列等功能为协作流程增添了结构，使团队合作更加顺畅。
另一个主要好处是创建了共享提示库。这些库将成功的提示转化为可重复使用的资产，而不是一次性实验，从而节省了时间和精力。例如， 省略号 得益于这些协作工具，成功地将调试时间缩短了75％，同时扩展了运营规模。在这种组合中添加集成的反馈工具只会加强协作框架。
带有内置文档和反馈工具的平台无需兼顾多个应用程序。团队可以直接在即时测试平台内记录上下文、分享见解并提供反馈，从而确保翻译过程中不会丢失任何内容。版本跟踪又增加了一层清晰度，记录了对提示所做的每一次更改。这样可以轻松跟踪修改、了解其影响，并在需要时恢复到早期版本。
采用这些功能的组织通常会获得显著的收益，有些组织报告的准确性和效率提高了30％。此外，通过这些工具支持的系统迭代，实现了诸如客户满意度提高35％和用户参与度提高50％之类的改进。
对于企业级即时测试，强大的安全性和合规性功能是不可谈判的。基于角色的访问控制 (RBAC) 系统允许组织在精细级别上管理权限。这意味着团队不仅可以控制谁访问提示，还可以控制响应筛选或功能限制等操作，所有这些操作都是针对特定用户角色量身定制的。
随着人工智能采用率的不断扩大，治理成为当务之急。全面的访问控制和详细的审计记录对于保护敏感数据和满足监管标准至关重要。这些功能还有助于降低安全风险和降低合规成本。考虑一下利害关系：违反 欧盟人工智能法案 可能导致高达3500万欧元的罚款，占全球年营业额的7％。在风险如此之高的情况下，精心记录用户互动的审计记录对于维持问责制是必不可少的。
“安全的目标不是零风险。这是风险管理。” — 马尔科姆·哈金斯，英特尔前首席安全与隐私官
Prompts.ai 利用旨在应对企业 AI 工作流程中常见挑战的简化平台，满足有组织的协作式即时测试需求。
分散的工作流程是 AI 项目的主要障碍，但是 Prompts.ai 通过整合超过 35 种性能最佳的大型语言模型消除了这个问题，包括 GPT-4，克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -整合到一个安全的平台中。使用类似 Git 的版本控制系统，团队可以管理提交、创建合并请求和比较版本，同时保留详细的审计记录。这种设置不仅可以增强协作，还可以确保只有授权用户才能进行更改，团队可以冻结特定版本以保持稳定性。这些功能带来了切实的成果——各组织报告说，通过采用结构化工作流程，响应准确性提高了20％。通过解决运营效率低下和财务不可预测性，Prompts.ai 提供了全面的解决方案。
意外开支是人工智能实施中常见的痛点，但是 Prompts.ai 通过其透明的 FinOps 工具解决了这个问题。该平台包括仪表板，可跟踪模型和团队成员的代币使用情况，从而使团队可以实时了解其支出。即用即付的TOKN信用系统确保成本与使用量直接一致，使团队能够在成本失控之前监控和调整其AI运营。通过集中这些成本管理工具，组织可以将其人工智能软件费用减少多达98％。这种财务清晰度使人们能够围绕模型选择和即时优化做出更明智的决策，将成本控制与开发工作无缝整合。
Prompts.ai 不仅限于工具，还提供强大的培训和支持。以经验丰富的提示工程师的专业知识为基础的动手入门计划和预建的提示模板可帮助团队快速入门。即时工程师认证计划为组织提供了管理人工智能采用的技术和战略方面所需的技能。此外，活跃的即时工程师社区促进了知识共享，使团队能够从行之有效的策略中学习，避免常见错误。这些资源确保团队能够保持一致、可扩展的工作流程，以进行即时测试和人工智能开发。
在测试和扩展 AI 提示时，保持团队井井有条至关重要。如果没有明确的结构，各项努力很快就会陷入混乱，使进展脱轨。通过明确的流程促进协作，团队可以从无组织的实验转变为有意义的、可衡量的结果。
在团队中分配特定角色可以消除混乱，防止重复工作，并确保关键任务不被忽视。例如，由于角色不明确，一家制药公司的提交质量下降了45％，修订周期增加了67％。这种缺乏明确性的情况导致年度成本为18万美元，新团队成员的入职期为8个月。
成功的团队通常会指定角色，例如 提示开发人员，他们专注于为特定用例制作和微调提示， 测试协调员，他们管理跨情景和模型的评估，以及 审查经理，负责质量控制和生产批准。
“定义角色和自动化日常交互可以最大限度地减少混乱，并使每个人在项目目标上保持一致”。
通过清楚地记录这些职责并随着项目的发展重新审视这些职责，团队可以减少重叠并简化工作流程。这种清晰度还简化了共享提示库的创建和维护，确保了一致性和效率。
集中式提示库可以减少重复工作，从而为团队节省大量时间和精力。如果没有适当的组织，团队通常会重新创建类似的提示，浪费宝贵的资源。一家拥有 150 名员工的公司证明了这一点，通过取消冗余的即时创建，每周节省了 47 个小时，相当于 1.2 名全职员工的工作量。对于同类公司而言，这些效率提高促成了23％的收入增长。
为了使即时库有效，团队应采用结构化组织和明确的命名规范。例如，使用像 dept_TaskType_Version 这样的格式（例如 mkt_blogPost_v2）可以帮助团队成员快速找到相关的提示。类别和标签进一步简化了搜索，使库易于使用。
版本控制同样重要。跟踪变更、记录更新并衡量其对人工智能性能的影响，不仅可以确保问责制，还可以创建有价值的审计跟踪。这可以帮助团队了解哪些方法行之有效以及原因。
“你为自己提出的提示越清晰，人工智能的提示也越清晰。” ——作者兼人工智能专家丹尼尔·米斯勒。
借助组织良好的库，团队可以将生产力提高 40%，并将各部门采用人工智能的速度加快 60%。这些库还支持定期审查周期，确保持续改进。
定期审查周期将随机测试转化为系统的改进。如果没有结构化评估，团队就有可能错过改进的机会，并可能重复错误。例如，财富500强的一家营销团队改用详细的标准化提示而不是模糊的提示时，他们的参与率提高了一倍多，高出2.3倍。
反馈流程是这些改进的核心。实施结构化审查的公司报告称，在六个月内，团队士气提高了20％，绩效指标提高了25％。每周回顾使团队能够快速识别和解决反复出现的问题，将开发错误减少25％。此外，A/B 测试和分析可以帮助比较提示格式并跟踪一段时间内的性能趋势。
积极分析反馈并采取行动的团队通常会看到显著的结果。例如，将用户意见纳入其流程的组织的改善率提高了45％，而那些明显根据反馈采取行动的组织的品牌认知分数提高了20％。
将反馈作为例行做法是关键。每两周一次的评估可以帮助团队及时进行调整，在三个月内将响应效率提高多达25％。根据反馈记录变更并共享结果可确保势头并增强流程的重要性。
透明的沟通也起着至关重要的作用。促进公开对话的团队的员工满意度提高了32％，每两周一次的评估有助于项目成果提高36％。创造一个让团队成员放心地分享真实观察结果的环境最终会加强协作和成果。
如前所述，应对分散的工作流程和应对合规风险需要协调的团队合作、强有力的治理和可靠的技术框架相结合。通过简化即时测试流程，组织可以显著提高成本效率和团队产出，为更大的进步奠定基础。
Prompts.ai 通过将协作转化为战略优势来简化治理和成本管理。其企业级功能可为 AI 交互提供全面的可见性和可审计性，确保每一步的合规性。借助详细的审计跟踪、基于角色的访问控制和实时财务运营 (FinOps) 等工具，该平台有助于防止成本超支，同时允许无缝扩展模型、用户和部门——所有这些都具有强大的安全性和监督性。
各组织报告说，他们通过整合超过35种独立的人工智能工具，将软件成本削减了95％，并将团队生产力提高了十倍，从而改变了工作流程。这种转变使团队能够专注于创新，而不是努力应对基础设施挑战。
为了解决分散问题，建立明确的工作流程，分配职责，组织即时库并安排定期审查。通过将这些实践集成到 Prompts.ai 中，您可以简化协作并放心地扩展 AI 即时测试。
Prompts.ai 通过提供一个，让 AI 即时测试对团队来说变得轻而易举 集中式工作区 包含实时协作、共享工作空间和版本控制等实用功能。这些工具消除了多余的工作，使项目井井有条，并使工作流程变得顺畅。
该平台还包括以下工具： 及时审查、访问管理和绩效跟踪，使团队能够快速完善工作，同时保持一流的结果。Prompts.ai 专为支持各个部门的人工智能开发而构建，非常适合希望提高效率和生产力的团队。
Prompts.ai 非常重视保护敏感信息和保持法规遵从性。它提供了强大的工具，例如 实时审计， 数据屏蔽，以及 自动发现功能 确保您的数据安全。这些功能使您的团队能够自信地合作，知道监管标准已得到满足。
该平台还包括详细的访问控制，使组织能够在 AI 即时测试期间设置精确的权限并监控数据使用情况。这种方法为在团队中扩展 AI 项目创建了安全可控的环境。
团队可以使用以下方式支付 AI 软件费用 Prompts.ai 的 FinOps 工具，它提供人工智能驱动的成本分析和支出优化等功能。这些工具有助于发现储蓄机会，监控使用趋势，并确保预算步入正轨。
通过 Prompts.ai 的 FinOps 集成，组织可以密切监控 AI 工作负载，进行实时调整，并最大限度地提高投资回报率。这种高效的系统允许团队扩展其人工智能运营，同时控制开支。
