Създаване на библиотека за подкани и работен процес от край до край

Печалби:

• Разбира логиката на преносимото писане на подкани, което работи в различни AI инструменти
• Може да изгради повторно използваема, версияна библиотека за подкани за екипа
• Може да проектира поток от край до край, който управлява бизнеса от началото до края с AI

Завършваме този модул, като превръщаме всичко, което научихме, в постоянна и мащабируема стойност. Научихме се как да пишем добри съвети едно по едно; Но истинската корпоративна сила се крие в превръщането на добрите подкани в актив за многократна употреба, споделянето им с екипа и установяването на поток, който управлява работата от началото до края с изкуствен интелект. В този модул ще научим как да напишем преносима подкана, да създадем библиотека с подкана и да проектираме работен процес от край до край.

Подкана за преносим (независещ от доставчика).

На пазара има множество AI инструменти и те се променят с времето. Ако напишете подкана въз основа на специалните номера на едно превозно средство, вашата подкана ще се срине, когато превозното средство се промени. Въпреки това подканата, базирана на ясна структура, ясен контекст и добри примери, дава добри резултати, без значение в какъв инструмент се изпълнява; защото логиката на доброто обучение е универсална. Правила за писане на преносими подкани:

• Въз основа на анатомични компоненти (роля, контекст, задача, формат, ограничение); не специфични за инструменти преки пътища.
• Напишете инструкциите на ясен и ясен език; Не се доверявайте на тайни твърдения за „измама“.
• Учете чрез пример; примерите работят за всеки модел.
• Посочете ясно формата; Очакваната форма не зависи от средата.

Какво е Prompt Library и защо е ценна?

Библиотеката с подкани е организирана колекция от изпитани и тествани подкани (може да бъде документ, таблица или споделен инструмент). Стойността е следната: не всеки в екипа започва една и съща работа от нулата; Най-добрата подкана се пише веднъж и се използва много пъти. Това гарантира последователност (всеки получава еднакво качествена продукция) и ефективност (без преоткриване на колелото).

Какво трябва да съдържа един добър библиотечен запис?

площ

Описание

Заглавие

Какво прави (напр. „имейл за отхвърляне“)

Цел

В каква ситуация се използва?

подкана

Променливи, маркирани с [квадратни скоби]

примерен изход

Пример за добър резултат

Бележки

Неща, които трябва да имате предвид, ограничения

Версия/дата

Кога е актуализиран

Маркирането на променливи с квадратни скоби, като [име на клиент], [продукт], превръща подканата в шаблон за "попълване и отиване".

Работен процес от край до край

Истинската ефективност не идва от една подкана, а от поток от взаимосвързани стъпки. Общата рамка за управление на бизнес от началото до края с изкуствен интелект:

1. Събиране на въведени данни: Подгответе необработени данни/текст, анонимизирайте поверителни данни.
2. Конфигуриране: Накарайте модела да преобразува необработения вход в организирана структура (таблица/JSON).
3. Произвеждане: Изготвяне на действителната работа (резюме, чернова, анализ).
4. Критикуване/подобряване: Накарайте модела да критикува собствения си резултат и да повтори.
5. Проверете: Проверете факти, числа, източници като хора.
6. Финализиране: Съпоставете формата с целта и отбележете урока, който да бъде запазен в библиотеката.

Критичната точка на тези шест стъпки е следната: има човешки контрол между стъпките. Изкуственият интелект ускорява; човек насочва и одобрява.

Четири копируеми шаблона

1) Регистрационна карта на библиотеката:

Заглавие: [име на подкана]Цел: [кога да се използва]Подкана:"""Роля: ...Контекст: [променлива]Задача: ...Формат: ...Ограничение: ..."""Примерен резултат: [добър резултат]Бележки: [ограничение/внимание]Версия: v1 - [дата]

2) Поток от край до край (в една задача):

Направете това в 3 стъпки и спрете в края на всяка стъпка: 1) Превърнете необработената бележка, която дадох, в таблицата „Лично/Искане/Спешност“. 2) Когато одобрите, напишете чернова на отговор на тези с висока спешност. 3) Когато одобрите, съберете ги всички в една обобщена таблица. Сурова бележка: [текст]

3) Тест за преносимост:

Направете тази подкана независима от инструмента: не е останала специфична за инструмента или двусмислена формулировка; просто пренапишете с роля, контекст, задача, формат и ограничение. Подкана: [текуща подкана]

4) Създаване на екипни стандарти:

Комбинирайте подканите, написани от 3 различни служители за една и съща работа по-долу, в един стандартен шаблон. Запазете най-добрите части, маркирайте променливите със [скоби], добавете кратка бележка за употреба. Подкани: [3 подкани]

Слаба подкана / Силна подкана

Слабо (еднократно, персонализирано):

Напишете тази оферта за Али, знаете как можем да го направим.

Мощен (преносим шаблон):

Роля: Търговски представител на предприятието. Контекст: Купувач [тип клиент]; връзка [ситуация]; продукт [продукт].Задача: Напишете имейл с оферта.Формат: 3 кратки абзаца, изчистете следващата стъпка в края.Ограничение: Обещана цена; преувеличение; максимум 130 думи.

Втората версия не зависи от човека и деня; Чрез попълване на променливите всеки от екипа може да създаде едно и също качествено предложение. Това е, което влиза в библиотеката.

Три мини калъфа

Случай 1 — Ефект на библиотеката. Екип за поддръжка събра своите 15 най-използвани подкани за отговор в споделена библиотека. Новоприсъединен служител изготви стандартни за екип отговори от първата си седмица, използвайки библиотеката, вместо да учи от нулата; Последователността на продукцията на екипа се увеличи значително.

Случай 2 — Поток от край до край. Маркетингов екип получаваше объркващи резултати, когато се опитваше да създаде седмичен бюлетин с една подкана. Чрез разделяне на потока на пет стъпки (събиране на теми → схема → редакционна критика → проверка на факти → формат), бюлетинът стана едновременно висококачествен и организиран, а времето за производство беше предвидимо.

Случай 3 — Преносимост. Компания промени инструмента за изкуствен интелект, който използва. Тъй като неговите подкани се основават на чиста анатомия, а не на специфични за инструмента трикове, те работиха върху новия инструмент без практически никакви необходими модификации; Преходът беше безболезнен.

Съвет: След като дадена подкана заработи, не я пазете „в паметта“; Незабавно го запазете в библиотеката с неговите променливи. Прекарването на 2 минути днес елиминира десетки кръгове на итерация в бъдеще.

Внимание: Библиотеката е живо същество; Ако се инсталира и забрави, остарява. Подкани за версия (v1, v2), датирайте ги и ги преглеждайте редовно. Освен това нито един шаблон не елиминира човешкия контрол: дори при поток от край до край, окончателното одобрение винаги е от човек.

Често срещани грешки

• Не се записва добрата подкана. Започвайки от нулата всеки път.
• Зависимост от специфични за инструмента мами. Бързи катастрофи при смяна на автомобила.
• Фиксиране на променливи. Оставяне на шаблона, специфичен за едно съществително/падеж, което го прави неизползваем.
• Библиотеката не се актуализира. Носенето на стари, безполезни съвети.
• Премахване на човешки контрол от стрийминг. Пропускане на стъпката за проверка в автоматизацията от край до край.

В обобщение

• Преносимата подкана се основава на ясна анатомия, а не на специфични за автомобила трикове и работи на всеки модел.
• Библиотеката с подкани гарантира последователност и ефективност чрез споделяне на тествани подкани с екипа.
• Един добър библиотечен запис включва заглавие, цел, подкана за променлива, примерен резултат, бележки и версия.
• Потокът от край до край разделя работата на шест стъпки, поддържайки човешки контрол на всяка стъпка.
• Запазването на добра подкана в движение с нейните променливи намалява експоненциално бъдещите усилия.

Задача за приложение

Идентифицирайте трите най-повтарящи се задачи във вашата работа и напишете преносима подкана с променлива проверка за всяка и я запазете на библиотечна карта. След това изхвърлете една от тези задачи в поток от край до край (събиране → конфигуриране → производство → критика → проверка → финализиране) и я изпълнявайте от началото до края с реален пример.

контролен списък

• [ ] Мога да следвам правилата за преносимо бързо писане.
• Мога да създам библиотечна карта с [ ] маркирани променливи.
• [ ] Мога да разделя задача в поток от край до край.
• [ ] Поддържам човешки контрол на всяка стъпка на потока.
• [ ] Незабавно запазвам добри подкани в библиотеката.

Изпит по модул

1. Кое от следните е основният работен стил на големия езиков модел?

• A) Търси на живо в интернет и копира страницата, която намира, такава, каквато е.
• B) Генерира текст, като познае най-вероятната дума, която ще последва дадения текст ✔
• C) Избира предварително написани готови отговори от база данни
• Г) Насочва всеки въпрос към човек и връща отговора

Описание: Големият езиков модел произвежда текст чрез статистически прогнозиране на думата (лексема), която е най-вероятно да последва предоставения от вас текст; Той не извлича готови отговори от база данни. Следователно инструкцията, която давате, е най-силният фактор, ръководещ прогнозата.

2. Каква е функцията на компонента „роля“ в анатомията на ефективната подкана?

• А) Увеличаване скоростта на реакция на модела
• B) Намаляване на броя на токените на подканата
• C) Насочете тона и дълбочината на отговора, като дадете на модела рамка от перспектива и опит ✔
• Г) Предоставяне на достъп на модела до лични данни

Обяснение: Възлагането на роля на модела (напр. „действай като опитен финансов съветник“) я въвежда в подходящата перспектива, терминология, тон и дълбочина. Това не променя скоростта, цената или достъпа до данни на отговора.

3. Коя от следните инструкции е най-добра за яснота?

• А) Напишете нещо хубаво за този продукт
• Б) Обяснете добре продукта
• В) Имам нужда от текст за това
• Г) Популяризирайте този продукт в списък с 3 елемента за нетехнически клиенти, като всеки артикул съдържа максимум 15 думи ✔

Описание: Ясни инструкции; Той определя измерими ограничения като дължина, целева аудитория и формат и не разчита на неясни прилагателни като „красив“ или „добър“.

4. Какво означава вземане на проби от няколко пъти?

• A) Добавяне на няколко примерни входно-изходни двойки към подканата за показване на желания модел на модела ✔
• Б) Задаване на въпроси към модела, без да се дават примери
• В) Задаване на един и същи въпрос няколко пъти
• D) Оставете модела да изчака няколко секунди

Описание: Few-shot обучава желания модел на модела, като показва няколко примерни входно-изходни двойки в подканата. Недаването на примери е „нулев изстрел“.

5. Кой от изброените е най-подходящият подход при избора на проби от няколко изстрела?

• А) Даване на примери, които са възможно най-противоречиви и в различни формати
• B) Изберете представителни проби, които последователно отразяват желания формат и качество ✔
• C) Винаги поставяйте поне 50 проби
• Г) Качеството на пробите не е важно, достатъчен е само броят им

Описание: Тъй като моделът имитира семплите, те трябва последователно да отразяват желания изходен формат, тон и качество. Противоречивите примери объркват модела.

6. В коя ситуация техниката на веригата на мисълта е най-полезна?

• А) Когато се иска прост превод от една дума
• B) Само когато искате да разширите изхода
• C) При сложни задачи, които изискват множество стъпки или логически разсъждения ✔
• D) Когато искате да промените езика на отговора на модела

Описание: Тази техника подобрява точността при сложни задачи, които изискват множество стъпки или логически разсъждения. Създава ненужна дължина в прости задачи с една стъпка.

7. Каква е основната полза от изричното указване на изходния формат (напр. „Експортиране като JSON“)?

• A) Направете резултата предсказуем и интегрируем в други системи/работни процеси ✔
• B) Моделът консумира по-малко електроенергия
• В) Отговорът винаги е по-кратък
• Г) Моделът е по-креативен

Описание: Изискването на специфичен формат прави изхода предсказуем и лесно използваем с други системи или работни потоци; намалява необходимостта от ръчна корекция.

8. Какъв е най-добрият подход, ако първоначалният резултат от AI не е това, което искате?

• А) Незабавно решете, че ИИ не е добър за работата и се откажете
• B) Изпращане на една и съща подкана много пъти, без да се променя
• C) Подобряване на подканата с насочена обратна връзка, показваща какво липсва или не е наред ✔
• D) Използване на изхода такъв, какъвто е, без да го валидирате

Обяснение: Итерацията е нормална; Най-ефективно е да подобрите подканата с насочена обратна връзка, която ви казва какво не ви харесва в резултата. Повторното изпращане на същата подкана не променя резултата.

9. Кое от изброеното е често срещана грешка при подканата?

• A) Даване на модела на ясна роля и контекст
• B) Задаване на желания изходен формат
• C) Показване на примерен резултат
• Г) Отправяне на неясна заявка от едно изречение без посочване на контекст, целева аудитория и формат ✔

Обяснение: Правенето на неясна заявка от едно изречение без контекст или ограничения е типична грешка, която кара модела да произвежда общ и неточен отговор с предположения.

10. Какво означава да се каже, че моделът произвежда „халюцинации“ и какво означава това?

• A) Моделът уверено произвежда нереална информация; така че фактите трябва да бъдат проверени ✔
• B) Моделът реагира твърде бавно; просто трябва да чакам
• В) Моделът държи отговора кратък; трябва да питам по-дълго
• Г) Моделът прави печатна грешка; просто трябва да се поправи

Обяснение: Халюцинация е, когато моделът уверено произвежда информация, която не е реална (напр. несъществуващ източник, фалшива дата). Следователно е необходимо да се проверяват факти като числа, имена, дати и цитати от независими източници.

11. Какъв е най-добрият подход, преди да въведете текст, съдържащ поверителни данни за клиенти или лични данни, в публичен инструмент за изкуствен интелект?

• A) Въвеждане на данните такива, каквито са, защото AI така или иначе ги забравя
• B) Анонимизиране/маскиране на данни или използване на защитен инструмент, одобрен от институцията ✔
• В) Просто напишете „поверително“ в края на изречението
• Г) Превеждане на данните на друг език и въвеждането им по този начин

Обяснение: Поверителните и личните данни трябва да бъдат защитени в съответствие с корпоративната политика и законодателство (например KVKK). Най-сигурният начин е да анонимизирате/маскирате данните или да използвате защитен инструмент, одобрен от институцията.

12. Каква е логиката на писане на независим от доставчика (преносим) подкана?

• A) Необходимо е да се напише напълно различна и несъвместима подкана за всеки AI инструмент
• B) Преносимото съобщение може да бъде написано само на един език
• C) Подканите, базирани на ясна структура, контекст и примери, работят добре на различни модели, без да са обвързани с един инструмент ✔
• Г) Поддържането на бърза библиотека е загуба на време

Описание: Подканата, базирана на ясна структура, ясни инструкции и примери, също работи добре в различни инструменти с изкуствен интелект, тъй като не е обвързана с конкретни трикове на конкретен инструмент.

13. Коя е най-важната полза от поддържането на многократно използвана библиотека с подкани за екип?

• A) Осигуряване на последователност и ефективност в екипа чрез споделяне на тествани указания ✔
• Б) Гарантиране, че служителите пазят информация един от друг
• В) Пълно елиминиране на цената на инструмента за изкуствен интелект
• Г) Премахване на човешкия контрол

Описание: Библиотеката осигурява последователност и ефективност в целия екип чрез споделяне на изпитани и тествани подкани; Не всеки започва един и същ бизнес от нулата.

14. Когато се подобрява подкана чрез итерация, защо се препоръчва да се прави една промяна наведнъж?

• A) Единствената промяна е, че прави подканата по-кратка.
• B) За да видите ясно коя промяна засяга изхода ✔
• В) Тъй като моделът не може да обработва повече от една инструкция едновременно
• Г) Защото единствената промяна прави цената нула

Обяснение: Ако промените няколко неща наведнъж, няма да можете да кажете коя промяна подобрява или нарушава резултата. Едновариантната модификация ви позволява да научите какво работи.