Prompt Design Chain of Thought Few-shot Prompting Structured Outputs JSON Mode Function Calling Tool Use Prompt Testing Prompt Optimization System Prompts
33 posts
في المشهد سريع التطور لدمج نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، غالباً ما تكون جودة الأمر هي المحدد الرئيسي لنجاح تطبيقك. بينما يركز العديد من المطورين بشدة على اختيار النموذج أو توسيع البنية التحتية، يظل تحسين الأمر ثمرة سهلة المنال...
في المشهد سريع التطور لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، تكمن الفارق بين مخرج متوسط واستجابة جاهزة للإنتاج غالباً ليس في النموذج نفسه، بل في دقة المطالبة. بالنسبة للمطورين، تطورت هندسة المطالبات من مجرد إعطاء تعليمات بسيطة إلى ممارسة منهجية لتصميم بنية الأنظمة لواجهات اللغة الطبيعية. يستكشف هذا المقال استراتيجيات تصميم متقدمة للمطالبات تتجاوز الاستعلامات الأساسية لإنشاء تكاملات ذكاء اصطناعي قوية وحتمية وقابلة للتوسع.
في الأيام الأولى للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، كان التفاعل مع الذكاء الاصطناعي يتم بشكل أساسي عبر المحادثات. كنت تطرح سؤالاً، ويقدم النموذج استجابة نصية. وعلى الرغم من قوة هذا الأسلوب في العصف الذهني أو الكتابة الإبداعية، إلا أنه يفتقر إلى الكافية في بيئات الإنتاج. عند بناء تطبيقات تتطلب...
في الأيام الأولى لاعتماد نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، كان هندسة التوجيهات تُعد في الغالب فناً. كان المطورون يقضون ساعات في ضبط تعليمات النظام والنماذج الأولية وإعدادات درجة الحرارة يدوياً على أمل الحصول على مخرجات أفضل. بينما لا يزال الحدس يلعب دوراً، فإن الصناعة تتحول بسرعة نحو نهج أكثر صرامة...
في المشهد سريع التطور لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، تُعد القدرة على تحويل النصوص غير المهيكلة إلى بيانات منظمة capability حاسمة لتطوير البرمجيات الحديثة. بينما صُممت نماذج LLM بشكل طبيعي لتوليد نصوص مفهومة للبشر، فإن دمجها في الأنظمة الخلفية يتطلب تنسيقات قابلة للقراءة آلياً ومتوقعة. هنا يصبح وضع JSON لا غنى عنه. تستكشف هذه المقالة الفروق التقنية لفرض إخراج JSON، ولماذا يهم ذلك، وكيفية تنفيذه بفعالية في استراتيجية هندسة الأوامر الخاصة بك.
لسنوات طويلة، كان القيد الرئيسي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) هو عدم قدرتها على تنفيذ إجراءات في العالم الحقيقي. كانت ببساطة ببغاوات متطورة، قادرة على توليد النص ولكن غير قادرة على التحقق من قاعدة بيانات، أو حساب مجموع معقد، أو استعلام واجهة برمجة تطبيقات خارجية. يقدم...
في المشهد سريع التطور للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، تتناسب جودة المخرجات طردياً مع جودة المدخلات. بينما يُعد التوجيه بدون أمثلة (Zero-shot) مريحاً، إلا أنه غالباً ما يفتقر إلى الدقة المطلوبة للتطبيقات المعقدة والمتخصصة.