Prompt Design Chain of Thought Few-shot Prompting Structured Outputs JSON Mode Function Calling Tool Use Prompt Testing Prompt Optimization System Prompts
33 posts
در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول ادغام مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، کیفیت پرامپت شما اغلب تعیین‌کننده اصلی موفقیت برنامه شماست. در حالی که بسیاری از توسعه‌دهندگان تمرکز زیادی بر انتخاب مدل یا مقیاس‌بندی زیرساخت دارند، بهینه‌سازی پرامپت همچنان میوه‌ای در دسترس برای کسب نتایج چشمگیر است...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، تفاوت بین خروجی متوسط و پاسخ آماده برای تولید، اغلب نه در خود مدل، بلکه در دقت پرامپت نهفته است. برای توسعه‌دهندگان، پرامپت مهندسی از دادن دستورالعمل‌های ساده به یک تمرین منضبط برای طراحی معماری سیستم‌ها برای رابط‌های زبان طبیعی تکامل یافته است.
در روزهای اولیه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، تعامل با هوش مصنوعی عمدتاً مکالمه‌ای بود. شما سوالی می‌پرسیدید و مدل پاسخی متنی ارائه می‌داد. اگرچه این رویکرد برای طوفان فکری یا نویسندگی خلاقانه قدرتمند است، اما در محیط‌های تولیدی کم می‌آورد. هنگام ساخت برنامه‌هایی که نیاز به استخراج دقیق داده، یکپارچه‌سازی API یا به‌روزرسانی پایگاه داده دارند، تصادفی بودن یک ویژگی نیست، بلکه یک ریسک است.
در روزهای اولیه پذیرش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، مهندسی پرامپت بیشتر یک هنر بود. توسعه‌دهندگان ساعت‌ها وقت صرف تنظیم دستی دستورات سیستم، مثال‌های چند نمونه‌ای و تنظیمات دما می‌کردند...
در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، توانایی تبدیل متن نامنظم به داده‌های ساختاریافته، قابلیت حیاتی برای توسعه نرم‌افزارهای مدرن است. اگرچه LLMها به طور طبیعی برای تولید متن قابل خواندن توسط انسان طراحی شده‌اند، ادغام آن‌ها در سیستم‌های بک‌اند نیازمند قالب‌های قابل خواندن توسط ماشین و قابل پیش‌بینی است.
برای سال‌ها، محدودیت اصلی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) ناتوانی آن‌ها در انجام اقدامات در دنیای واقعی بود. آن‌ها اساساً طوطی‌های پیشرفته‌ای بودند که قادر به تولید متن بودند اما نمی‌توانستند پایگاه داده‌ای را بررسی کنند، جمع پیچیده‌ای را محاسبه کنند یا یک API خارجی را پرس‌وجو کنند. معرفی...
در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، کیفیت خروجی شما مستقیماً با کیفیت ورودی شما متناسب است. اگرچه Few-Shot Prompting—درخواست از مدل برای انجام یک کار بدون مثال—راحت است، اما اغلب دقت لازم برای کاربردهای پیچیده و تخصصی را ندارد.