Operaciones · Intermedio

Verificado

Verificación automatizada

  • Superó todos los controles automáticos: esquema, unicidad, HTTPS y enlace de la fuente activo, análisis de inyección de prompts y seguridad, y regla del paso de aprobación.
  • No se registró el modelo que lo redactó.
  • Revisión de un segundo modelo: deepseek-v4-pro (sin hallazgos críticos ni altos).
  • Traducción al español: gemini-4-argon, revisada por openai/gpt-5.5.
  • Verificado el .
  • Solo controles automáticos y revisión por IA, no revisión humana.
Cómo funciona la verificación

Curación y puntuación de registros de conversación para la evaluación de modelos

Evalúa grandes volúmenes de pares de prompt y respuesta, etiqueta problemas de calidad y filtra conjuntos de datos para el entrenamiento

Usar con BotBento MarkdownEnglish

Abre BotBento. Pega el prompt en un bot; nada viene preconfigurado.

  1. Cuando lo pidesIndicar fuente de datos y reglas de puntuación
  2. DespuésEvaluar diálogos y aplicar etiquetas
  3. ResultadoBorrador curado listo para revisión

Inspecciona lotes masivos de registros de texto conversacional para detectar comportamientos no deseados, etiquetar diálogos y extraer subconjuntos de datos limpios. El bot evalúa prompts y respuestas según criterios personalizados, etiqueta problemas y prepara conjuntos de datos revisados para su evaluación.

Prompt para empezar

BotBentoRecomendado
Examina los registros conversacionales extraídos de la base de datos o los archivos especificados. Puntúa cada conversación según criterios como adulación excesiva, cumplimiento de instrucciones y precisión fáctica. Aplica etiquetas descriptivas y marcas a las interacciones de bajo rendimiento. Genera un borrador de exportación limpio con las entradas problemáticas eliminadas o etiquetadas. Nunca elimines ningún registro ni sobrescribas conjuntos de datos existentes sin la confirmación explícita del usuario.

Por BotBento Editorial · Añadido · Actualizado · Sugerir una corrección