Category

Prompt Engineering

Prompt Design Chain of Thought Few-shot Prompting Structured Outputs JSON Mode Function Calling Tool Use Prompt Testing Prompt Optimization System Prompts

33 posts

سد الفجوة: إتقان استدعاء الوظائف لوكلاء الذكاء الاصطناعي الجاهزين للإنتاج

أحدثت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ثورة في طريقة تفاعلنا مع البرمجيات، محولةً النموذج من البحث الثابت بالكلمات المفتاحية إلى الاستدلال الديناميكي الواعي بالسياق. ومع ذلك، لا يزال قيد أساسي قائماً: نماذج اللغات الكبيرة هي في جوهرها محركات للتنبؤ، وليست محركات للتنفيذ. فهي تعيش في بيئة معزولة...

هندسة الذكاء: غوص عميق في تصميم المطالبات المتقدمة

بالنسبة للعديد من المطورين، يبدو اللقاء الأول مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وكأنه سحر. تطرح سؤالاً ويظهر إجابة متماسكة. ومع ذلك، فإن الاعتماد على المطالبات البسيطة نادراً ما يكون كافياً للتطبيقات ذات الجودة الإنتاجية. لاستغلال قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي حقاً، يجب علينا الانتقال من...

إتقان الاستدلال المعقد: دمج سلسلة التفكير مع الاتساق الذاتي

مع تكامل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بشكل متزايد في سير العمل الإنتاجي، تزداد الحاجة إلى الموثوقية والدقة في المهام المنطقية المعقدة. للمطورين من المستوى المتوسط والمتقدم، يعد الانتقال من أوامر التعليمات البسيطة إلى هياكل الاستدلال المتقدمة مهارة حاسمة.

تصحيح الأخطاء واستكشاف الأخطاء الشائعة في فشل استدعاء الوظائف لنماذج اللغات الكبيرة في بيئة الإنتاج

ينتقل نموذج اللغات الكبيرة (LLMs) من النموذج الأولي إلى الإنتاج، مما يطرح مجموعة جديدة من التحديات، لا سيما عند الاستفادة من استدعاء الوظائف لربط الذكاء الاصطناعي التوليدي بمنطق البرمجيات الحتمي. بينما يعد استخراج البيانات المهيكلة عبر استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) جذاباً، إلا أن الواقع غالباً ما ينطوي على التعامل مع...

إتقان وضع JSON: ضمان مخرجات منظمة من نماذج اللغة الكبيرة

في المشهد المتطور بسرعة للذكاء الاصطناعي، لم تعد القدرة على استخراج بيانات حتمية وقابلة للقراءة الآلية من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) رفاهية، بل أصبحت ضرورة. بينما تتفوق نماذج اللغة الكبيرة في الكتابة الإبداعية والمحادثات مفتوحة النهاية، فإن دمجها في خطوط إنتاج البرمجيات يتطلب تحكماً دقيقاً في تنسيقات المخرجات.

هندسة الذكاء: غوص عميق في أوامر النظام لنماذج اللغات الكبيرة

عند بناء تطبيقات تعمل بواسطة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، غالباً ما يكون القرار الأكثر أهمية ليس اختيار النموذج، بل كيفية توجيهه. بينما تدفع أوامر المستخدم الاستفسار المباشر، تعمل أوامر النظام كدستور أساسي لسلوك الذكاء الاصطناعي. ...