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

نقشه راه قابلیت اطمینان: راهنمای جامع تست پرامپت در محیط تولید

در روزهای اولیه پذیرش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، ساخت یک برنامه اغلب بیشتر شبیه جادوگری به نظر می‌رسید تا مهندسی نرم‌افزار. توسعه‌دهندگان پرامپت سیستم را تنظیم می‌کردند، دکمه «اجرا» را می‌زدند و برای بهترین حالت دعا می‌کردند. امروز، با حرکت LLMها از چت‌بات‌های آزمایشی به اجزای حیاتی محیط تولید، آن رویکرد دیگر امکان‌پذیر نیست.

بهینه‌سازی زمینه مدل‌های زبانی بزرگ: استراتژی‌های پیشرفته مدیریت پنجره و فشرده‌سازی حافظه

با تبدیل شدن مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به ستون فقرات برنامه‌های سازمانی پیچیده، محدودیت پنجره‌های زمینه به یک گلوگاه حیاتی تبدیل شده است. اگرچه مدل‌هایی مانند GPT-4 یا Claude 3 ظرفیت‌های زمینه عظیمی (بیش از 128 هزار توکن) دارند، اما استراتژی‌های ساده‌انگارانه‌ای مانند قرار دادن مستقیم تمام اسناد...

پرامپت‌نویسی زنجیره‌ای تفکر (Chain of Thought) چیست؟

با ادغام مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در محیط‌های عملیاتی، با یک گلوگاه بزرگ روبرو می‌شویم: ناتوانی مدل در استدلال چندمرحله‌ای. اگرچه LLMها در تطبیق الگوها قدرتمندند، اما در منطق دچار مشکل می‌شوند...

سخت‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ: راهبردهای دفاعی ضروری در برابر تزریق پرامپت

با گسترش کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در برنامه‌های سازمانی و محصولات مصرفی، منظر امنیتی آن‌ها به سرعت تغییر کرده است. در حالی که آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری سنتی مانند تزریق SQL مستند شده‌اند، مدل‌های زبانی بزرگ یک بردار حمله منحصر به فرد به نام تزریق پرامپت را معرفی می‌کنند...

کشف قابلیت‌های هوش مصنوعی: نگاهی عمیق به استفاده از ابزار و فراخوانی توابع در مدل‌های زبانی بزرگ

برای سال‌ها، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به عنوان جعبه‌های سیاهی در نظر گرفته می‌شدند که متن را بر اساس احتمال تولید می‌کردند. اگرچه این رویکرد چشمگیر بود، اما یک محدودیت بنیادین داشت: آن‌ها به داده‌های بلادرست دسترسی نداشتند و نمی‌توانستند اقدامی انجام دهند.

استفاده عملی از ابزارها: انتخاب و یکپارچه‌سازی APIهای خارجی برای وظایف LLM در دنیای واقعی

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) قابلیت‌های تولیدی شگفت‌انگیزی دارند، اما ذاتاً ایستا هستند. آن‌ها بدون کمک نمی‌توانند موجودی زنده را بررسی کنند، آب‌وهوای لحظه‌ای را دریافت کنند یا پایگاه‌های داده داخلی شرکت را جستجو کنند. این محدودیت جایی است که فراخوانی تابع (یا استفاده از ابزار) ضروری می‌شود. ...

استفاده از ابزارهای عاملی: ساخت گردش‌های کاری چندمرحله‌ای هوش مصنوعی با APIهای خارجی و RAG

هوش مصنوعی فراتر از رابط‌های چت ایستا پیش رفته است. امروز، مرز توسعه LLM در گردش‌های کاری عاملی نهفته است. برخلاف پرامپت‌دهی سنتی که مدل مستقیماً پاسخ می‌دهد، سیستم‌های عاملی با استفاده از ابزارهای خارجی استدلال، برنامه‌ریزی و اقدام می‌کنند. این تغییر پارادایم به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد...