Prompt Design Chain of Thought Few-shot Prompting Structured Outputs JSON Mode Function Calling Tool Use Prompt Testing Prompt Optimization System Prompts
33 posts
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نحوه تعامل ما با نرم‌افزارها را متحول کرده‌اند، اما یک محدودیت اساسی وجود دارد: آن‌ها موتورهای پیش‌بینی هستند، نه اجرا. اینجاست که فراخوانی تابع به عنوان پل ارتباطی حیاتی عمل می‌کند...
برای بسیاری از توسعه‌دهندگان، اولین برخورد با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) جادویی به نظر می‌رسد. شما سوالی می‌پرسید و پاسخی منسوخ ظاهر می‌شود. با این حال، تکیه بر پرامپت‌های ساده‌انگارانه به ندرت برای برنامه‌های در سطح تولید کافی است. برای بهره‌برداری واقعی از قدرت هوش مصنوعی مولد، باید از پرسش ساده به طراحی عمدی پرامپت...
با ادغام فزاینده مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در جریان‌های کاری تولیدی، تقاضا برای قابلیت اطمینان و دقت در وظایف منطقی پیچیده هرگز به این اندازه نبوده است. برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته، عبور از دستورات ساده پیرویت‌کننده به معماری‌های استدلال پیچیده...
انتقال مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از مرحله نمونه‌سازی به محیط تولید، چالش‌های جدیدی را به ویژه هنگام استفاده از فراخوانی تابع برای پیوند هوش مصنوعی مولد با منطق نرم‌افزاری قطعی ایجاد می‌کند. اگرچه وعده استخراج داده‌های ساختاریافته از طریق فراخوانی‌های API جذاب است، اما واقعیت اغلب با...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، توانایی استخراج داده‌های قطعی و قابل خواندن توسط ماشین از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) دیگر یک تجمل نیست، بلکه یک ضرورت است. در حالی که LLMها در نوشتن خلاقانه و گفتگوی باز عالی هستند، ادغام آن‌ها در خطوط تولید نرم‌افزار نیاز به کنترل دقیق بر قالب خروجی دارد.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، کیفیت خروجی شما مستقیماً با کیفیت ورودی شما تناسب دارد. اگرچه پرامپت‌دهی صفرمثالی...
هنگام ساخت برنامه‌هایی که توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) پشتیبانی می‌شوند، مهم‌ترین تصمیمی که می‌گیرید اغلب درباره انتخاب مدل نیست، بلکه درباره نحوه دستور دادن به آن است. اگرچه پرامپت‌های کاربر پرس‌وجوی فوری را هدایت می‌کنند، پرامپت سیستم به عنوان اساسنامه رفتاری هوش مصنوعی عمل می‌کند. ...