ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವಿನ್ಯಾಸ

ಲಾಭಗಳು:

• AI ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಪಾರ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಕಥೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• AI ಜೊತೆಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ, ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ವಿರುದ್ಧ AI ಯ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಬಹುಪಾಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವುದು ಕೆಟ್ಟ ಕೋಡ್‌ನಿಂದಲ್ಲ, ಆದರೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಂದಾಗಿ. "ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವರದಿಗಳನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸಿ" ನಂತಹ ಒಂದು-ವಾಕ್ಯದ ವಿನಂತಿಯು ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಉತ್ತರವಿಲ್ಲದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ: ಯಾವ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ? ಉಸ್ತುವಾರಿ ಯಾರು? ಎಷ್ಟು ದಾಖಲೆಗಳು? ಅದು ನಿಧಾನವಾಗಿದ್ದರೆ ಏನು? ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ವ್ಯಾಪಾರ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು) ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವಿನ್ಯಾಸ (ಈ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು) ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಮೊದಲು ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು “ಚಿಂತನೆಯ ಪಾಲುದಾರ” ವಾಗಿ ಬಳಸಲು ನಾವು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ: ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವ, ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವ, ಆದರೆ ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನಿಮಗೆ ಬಿಡುವ ಪಾಲುದಾರ.

AI ಇಲ್ಲಿ ಎರಡು ದೊಡ್ಡ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲಿಗೆ, ನೀವು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅದು ಕೇಳುತ್ತದೆ; ಇದು ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ಮೈ ಗುಪ್ತ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರದ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಅದು ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ: ನಿಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಿಳಿಯದೆಯೇ AI ಸಾಮಾನ್ಯ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು "ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ" ಎಂದು ನೀಡುತ್ತದೆ (ಬಜೆಟ್, ತಂಡ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಕಾನೂನು ನಿರ್ಬಂಧ). ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸತ್ಯದ ವಿರುದ್ಧ ಈ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸ.

ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು: ಬಳಕೆದಾರ ಕಥೆ: ಒಂದು ಸಣ್ಣ ವಾಕ್ಯವು ಅಗತ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುವ ರೂಪದಲ್ಲಿ "... as, I want to be able to... ಏಕೆಂದರೆ...". ಅಂಗೀಕಾರದ ಮಾನದಂಡಗಳು: ಕೆಲಸವನ್ನು "ಮುಗಿದಿದೆ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬೇಕು. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು: ವೇಗ, ಭದ್ರತೆ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯಂತಹ "ಅದು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ" ಎನ್ನುವುದಕ್ಕಿಂತ "ಅದು ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು.

ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವಿನಂತಿಯಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಅಗತ್ಯತೆಯವರೆಗೆ

ಉತ್ತಮ ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. "ಸಿಸ್ಟಮ್ ವೇಗವಾಗಿರಲಿ" ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ "ಹುಡುಕಾಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು 500 ms ಒಳಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಲಿ". ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗ ಇಲ್ಲಿದೆ:

1. ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿರಿ. AI ಅನ್ನು ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಕೇಳಬೇಡಿ, ಆದರೆ ಮೊದಲು "ಈ ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲು."
2. ನೀವು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಕೊಡುತ್ತೀರಿ. ನಿಮಗೆ ಮಾತ್ರ ಸಂದರ್ಭ ತಿಳಿದಿದೆ; ನಿಮ್ಮ ನೈಜ ವ್ಯಾಪಾರ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ AI ನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿ.
3. ಅದನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಕಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ. ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಿಸಿದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಐಟಂಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಿ.
4. ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. "ಖಾಲಿ ಫಲಿತಾಂಶ", "ಅನಧಿಕೃತ ಬಳಕೆದಾರ", "ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್" ಇತ್ಯಾದಿ.

ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ವ್ಯಾಪಾರ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇನ್ನೂ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಬೇಡಿ. ಮೊದಲು, ಈ ವಿನಂತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳು ಮತ್ತು ಗುಪ್ತ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಿ: ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಬಳಕೆದಾರ/ಅಧಿಕಾರ, ಡೇಟಾ ವಾಲ್ಯೂಮ್, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ದೋಷ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ವರದಿ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಆದೇಶ".

ಬಳಕೆದಾರ ಕಥೆ + ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಿಸಿದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು INVEST ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಕಥೆಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಕಥೆಗೆ 3-5 ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (ನೀಡಿದಾಗ-ನಂತರ ರೂಪದಲ್ಲಿ). ಕನಿಷ್ಠ 2 ಋಣಾತ್ಮಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶ, ಖಾಲಿ ಡೇಟಾ). ಅಗತ್ಯವಿದೆ: [ಇಲ್ಲಿ ಬರೆಯಬೇಕು]

AI ಜೊತೆಗೆ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು

ವಿನ್ಯಾಸವು ನಿರಂತರ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟು: ವೇಗ ವರ್ಸಸ್ ನಮ್ಯತೆ, ಸರಳತೆ ವರ್ಸಸ್ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ? AI ಈ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್‌ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಅಧಿಸೂಚನೆ ಕಳುಹಿಸು" ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕಾಗಿ, ನೀವು ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ (ವಿನಂತಿಯ ಮೇರೆಗೆ ಕಳುಹಿಸು) ಅಥವಾ ಅಸಮಕಾಲಿಕ (ಸರದಿ, ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಕಳುಹಿಸಿ) ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆ ಎಂದು ಚರ್ಚಿಸಬಹುದು.

ವಿನ್ಯಾಸ ಹೋಲಿಕೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್: "ನಾನು 'ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇಮೇಲ್ ಅಧಿಸೂಚನೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸು' ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ: (A) HTTP ವಿನಂತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ವಿತರಣೆ, (B) ಸಂದೇಶ ಸರದಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಮಕಾಲಿಕ ವಿತರಣೆ. ಕೆಳಗಿನ ಅಕ್ಷಗಳ ಮೇಲೆ ಟೇಬಲ್ ಮಾಡಿ: ಬಳಕೆದಾರ ಕಾಯುವ ಸಮಯ, ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆ. 2 ವಾಕ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿ, ನಾನು ಯಾವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ."

ಅಕ್ಷ

ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಷನ್

ಅಸಮಕಾಲಿಕ (ಸರದಿ)

ಬಳಕೆದಾರ ಕಾಯುವ ಸಮಯ

ದೀರ್ಘಾವಧಿ (ಸಾಗಣೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿದೆ)

ಚಿಕ್ಕದು (ತಕ್ಷಣ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ)

ತಪ್ಪು ಸಹಿಷ್ಣುತೆ

ಕಡಿಮೆ (ಕಳುಹಿಸುವಿಕೆ ಸ್ಫೋಟಗೊಂಡರೆ ವಿನಂತಿಯು ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ)

ಹೆಚ್ಚು (ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ಸಾಧ್ಯ)

ಸಂಕೀರ್ಣತೆ

ಕಡಿಮೆ

ಮಧ್ಯಮ-ಎತ್ತರದ (ಸರದಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ)

ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ವೆಚ್ಚ

ಕಡಿಮೆ

ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಘಟಕಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ

ಅದು ಎಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ

ಕಡಿಮೆ ಪರಿಮಾಣ, ಸರಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್

ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಮಾಣ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿತರಣೆ

ಸಲಹೆ: "ನನಗಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ, ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ನನಗೆ ತೋರಿಸಿ" ಎಂದು AI ಗೆ ಹೇಳುವುದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಯೋಚಿಸುವಂತೆ ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಲಹೆಯನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು (ನೀವು) ತಿಳಿದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಮಾಡಲಾದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಆರ್ಡರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ." (ಫಲಿತಾಂಶ: ಯಾವ ಪ್ರಮಾಣದ, ಯಾವ ಸಂಬಂಧಗಳು, ಯಾವ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ; ಸಾಮಾನ್ಯ, ಅವಾಸ್ತವಿಕ ಯೋಜನೆ.) STRONG: "ಸಣ್ಣ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಘಟಕಗಳು: ಗ್ರಾಹಕ, ಆರ್ಡರ್, ಉತ್ಪನ್ನ, ಆರ್ಡರ್ ಐಟಂ. ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: ಆದೇಶದಲ್ಲಿ ಹಲವು ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿರಬಹುದು; ಆದರೆ ಉತ್ಪನ್ನದ ಬೆಲೆಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಬೆಲೆ 5 ಕ್ಕಿಂತ ಮುಂಚೆಯೇ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ದಿನಕ್ಕೆ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಏಕೆ "ನೀವು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ವಿವರಿಸಿ. ಬೆಲೆ ಇತಿಹಾಸದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ. ಅದನ್ನು ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿ ನೀಡಿ, ಕೋಡ್ ಅಲ್ಲ."

ಪ್ರಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ; ಪ್ರಮಾಣ (ದಿನಕ್ಕೆ 500 ಆರ್ಡರ್‌ಗಳು), ವ್ಯವಹಾರ ನಿಯಮ (ಹಿಂದಿನ ಬೆಲೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು) ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪ. "ಹಿಂದಿನ ಬೆಲೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು" ಎಂಬ ಒಂದೇ ವಾಕ್ಯವು ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ; ನೀವು ಇದನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದಿದ್ದರೆ, AI ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲದ ಆದರೆ ತೋರಿಕೆಯ-ಕಾಣುವ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಗುಪ್ತ ಊಹೆ. "ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಫೋಟೋವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು" ವಿನಂತಿಯನ್ನು ತಂಡವು ನೇರವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ತಂಡವು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಬಗ್ಗೆ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿದೆ: "ಗರಿಷ್ಠ ಗಾತ್ರ? ಅನುಮತಿಸಿದ ಸ್ವರೂಪಗಳು? ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ವಿಷಯ ನಿಯಂತ್ರಣ? ಹಳೆಯ ಫೋಟೋವನ್ನು ಅಳಿಸಿ?" ಇದು 8 ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. 20 MB ಫೈಲ್‌ಗಳು ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ತುಂಬಿದಾಗ ಮೊದಲ ತಂಡವು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ; ಎರಡನೇ ತಂಡವು ಅದನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಮಾಣದ ಊಹೆ. ವರದಿ ಮಾಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕಾಗಿ AI ಸಂಕೀರ್ಣ ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಡೇಟಾವು ದಿನಕ್ಕೆ ಕೇವಲ 30 ವರದಿಗಳು ಎಂದು ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಗಮನಸೆಳೆದಾಗ, AI ಸಲಹೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೇಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದಿರುವುದು ಅನಗತ್ಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ; ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು 2 ವಾರಗಳ ಅನಗತ್ಯ ಕೆಲಸವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡಗಳ ಅಂತರ. "ಪಾವತಿ ವಿಫಲವಾದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?" ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಕೇಳದ ಕಾರಣ, ವಿಫಲ ಪಾವತಿಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಆರ್ಡರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಆದೇಶವನ್ನು "ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. AI ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಋಣಾತ್ಮಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ಪಟ್ಟಿಯು ಈ ಅಂತರವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ; 1 ಸಾಲಿನ ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡವು ನೈಜ ಹಣದ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ವಿನಂತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕೋಡ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸುವುದು. ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೊದಲು ಬರೆಯಲಾದ ಕೋಡ್ ತಪ್ಪಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ.
• AI ಯ ಸಾಮಾನ್ಯ "ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ" ವನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ನಿಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು (ಸ್ಕೇಲ್, ಬಜೆಟ್, ತಂಡ) ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದಿದ್ದರೆ ಶಿಫಾರಸು ನಿಮಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.
• ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. ವೇಗ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದಿದ್ದರೆ, ವಿನ್ಯಾಸವು ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಸಂತೋಷದ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ಖಾಲಿ ಡೇಟಾ, ಅನಧಿಕೃತ ಬಳಕೆದಾರ, ದೋಷ ಸ್ಥಿತಿಯಂತಹ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬೇಕು.
• ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು AI ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು. AI ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕೆ ಯಾವ ವ್ಯಾಪಾರವು ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತೀರಿ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸವು ಅಗ್ಗದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುವ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ, AI ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಕಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ವ್ಯಾಪಾರ-ಆಫ್‌ಗಳು. ಆದರೆ ನಿಮಗೆ ಮಾತ್ರ ಸಂದರ್ಭ ತಿಳಿದಿದೆ; ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮಾಣ, ಬಜೆಟ್, ತಂಡ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AI ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸ. "ನನಗಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ, ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನನಗೆ ತೋರಿಸಿ" ಎಂಬ ಶಿಸ್ತು ಉತ್ತಮ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಒಂದು ವಾಕ್ಯದ ಉದ್ಯೋಗ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಮೊದಲಿಗೆ, AI ಗೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನೈಜ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿ. ನಂತರ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಿಸಿದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ 2 ಬಳಕೆದಾರರ ಕಥೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ 3 ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ; ಕನಿಷ್ಠ 1 ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕಾಗಿ ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ರಚಿಸಿ (ಸಿಂಕ್ರೊನಸ್/ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್, ಟೇಬಲ್ ರಚನೆ, ಇತ್ಯಾದಿ.) ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು 2 ವಾಕ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕೋಡ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸುವ ಮೊದಲು ನಾನು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು AI ಗೆ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು (ಪ್ರಮಾಣ, ಅಧಿಕಾರ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಕಾನೂನು ನಿರ್ಬಂಧ) ನೀಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಬಳಕೆದಾರರ ಕಥೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಾನದಂಡಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ತೊಂದರೆ/ಅಂಚಿನ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್ ಟೇಬಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನನ್ನ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಾನು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ, ನಾನು ಅದನ್ನು AI ಗೆ ಬಿಡಲಿಲ್ಲ.