Krijimi i Bibliotekës së shpejtë dhe rrjedhës së punës nga fundi në fund

Fitimet:

Kupton logjikën e shkrimit të shpejtë portativ që funksionon në mjete të ndryshme të AI
Mund të ndërtojë një bibliotekë të shpejtë të ripërdorshme, të versionuar për ekipin
Mund të hartojë një rrjedhë nga fundi në fund që drejton një biznes nga fillimi në fund me AI

Ne e përfundojmë këtë modul duke e kthyer gjithçka që mësuam në vlerë të përhershme dhe të shkallëzueshme. Mësuam se si të shkruajmë kërkesa të mira një nga një; Por fuqia e vërtetë e korporatës qëndron në kthimin e kërkesave të mira në një aktiv të ripërdorshëm, ndarjen e tyre me ekipin dhe krijimin e një fluksi që drejton një punë nga fillimi në fund me inteligjencën artificiale. Në këtë njësi, ne do të mësojmë se si të shkruajmë një kërkesë portative, të ndërtojmë një bibliotekë të shpejtë dhe të dizajnojmë një rrjedhë pune nga fundi në fund.

Prompt portativ (Shitësi-Agnostik).

Ka shumë mjete AI në treg dhe ato ndryshojnë me kalimin e kohës. Nëse shkruani një kërkesë bazuar në numrat e veçantë të një automjeti të vetëm, kërkesa juaj do të rrëzohet kur automjeti të ndryshojë. Megjithatë, një urdhër i bazuar në një strukturë të qartë, kontekst të qartë dhe shembuj të mirë jep rezultate të mira pa marrë parasysh se në cilin mjet është drejtuar; sepse logjika e mësimit të mirë është universale. Rregullat për shkrimin e kërkesave portative:

Bazuar në komponentët e anatomisë (roli, konteksti, detyra, formati, kufizimi); jo shkurtore specifike për veglat.
Shkruani udhëzimet në gjuhë të thjeshtë dhe të qartë; Mos u besoni deklaratave të fshehta "mashtruese".
Mësoni me shembull; shembujt funksionojnë në çdo model.
Tregoni qartë formatin; Pritja e formës është e pavarur nga mediumi.

Çfarë është Biblioteka e shpejtë dhe pse është e vlefshme?

Një bibliotekë e shpejtë është një koleksion i organizuar kërkesash të provuara dhe të testuara (mund të jetë një dokument, tabelë ose mjet i përbashkët). Vlera është kjo: jo të gjithë në ekip e fillojnë të njëjtën punë nga e para; Prompti më i mirë shkruhet një herë dhe përdoret shumë herë. Kjo siguron qëndrueshmëri (të gjithë marrin të njëjtën cilësi të prodhimit) dhe efikasitet (pa rishpikje të rrotës).

Çfarë duhet të jetë në një regjistër të mirë të bibliotekës?

zonë

Përshkrimi

Titulli

Çfarë bën (p.sh. "email refuzimi")

Qëllimi

Në çfarë situate përdoret?

i shpejtë

Variablat e shënuar me [kllapa katrore]

prodhimi i mostrës

Një shembull i një rezultati të mirë

Shënime

Gjërat për t'u marrë parasysh, kufijtë

Versioni/data

Kur u përditësua

Shënimi i variablave me kllapa katrore, të tilla si [customer name], [product], e kthen kërkesën në një shabllon "fill-and-go".

Rrjedha e punës nga fundi në fund

Efikasiteti i vërtetë nuk vjen nga një kërkesë e vetme, por nga një rrjedhë hapash të ndërlidhur. Kuadri i përgjithshëm për drejtimin e një biznesi nga fillimi në fund me inteligjencën artificiale:

Mblidhni të dhëna: Përgatitni të dhëna/tekst të papërpunuara, anonimizoni të dhënat konfidenciale.
Konfiguro: Lëreni modelin të konvertojë hyrjen e papërpunuar në një strukturë të organizuar (tabela/JSON).
Prodhoni: Bëni punën aktuale (përmbledhje, draft, analizë).
Kritikoni/përmirësoni: Vëreni modelin të kritikojë rezultatet e veta dhe të përsërisë.
Verifikoni: Kontrolloni faktet, numrat, burimet si njerëz.
Finalizimi: Përputhni formatin me qëllimin dhe shënoni mësimin që do të ruhet në bibliotekë.

Pika kritike e këtyre gjashtë hapave është kjo: ka kontroll njerëzor midis hapave. Inteligjenca artificiale përshpejtohet; njeriu drejton dhe miraton.

Katër modele të kopjueshme

1) Karta e regjistrimit të bibliotekës:

Titulli: [emri i kërkesës]Qëllimi: [kur të përdoret] Prompt:"""Roli: ...Konteksti: [ndryshueshme] Detyra: ...Format: ...Kufizim: ..."""Dalja e mostrës: [rezultat i mirë] Shënime: [kufizim/kujdes] Versioni: v1 - [data]

2) Rrjedha nga fundi në fund (në detyrë të vetme):

Bëni këtë në 3 hapa dhe ndaloni në fund të çdo hapi: 1) Kthejeni shënimin e papërpunuar që dhashë në tabelën "Personi/Kërkesë/Urgjenca". 2) Kur të miratoni, shkruani një draft përgjigje për ata me urgjencë të lartë. 3) Kur të miratoni, mblidhini të gjitha në një tabelë të vetme përmbledhëse. Shënim i papërpunuar: [tekst]

3) Testi i transportueshmërisë:

Bëjeni këtë prompt të pavarur nga mjeti: nuk ka mbetur asnjë formulim specifik ose i paqartë për vegël; thjesht rishkruani me rol, kontekst, detyrë, format dhe kufizim. Prompt: [prompt aktual]

4) Krijimi i standardeve të ekipit:

Kombinoni kërkesat e shkruara nga 3 punonjës të ndryshëm për të njëjtën punë më poshtë në një shabllon të vetëm standard. Mbani pjesët më të mira, shënoni variablat me [kllapa], shtoni një shënim të shkurtër përdorimi. Kërkesat: [3 kërkesa]

Prompt i dobët / Prompt i fortë

I dobët (një herë, i personalizuar):

Shkruaje këtë ofertë për Aliun, ti e di si mund ta bëjmë.

I fuqishëm (model portativ):

Roli: Përfaqësuesi i shitjeve të ndërmarrjes. Konteksti: Blerësi [lloji i klientit]; marrëdhënie [situata]; produkt [produkt].Detyra: Shkruaj kuotën e emailit. Formati: 3 paragrafë të shkurtër, hapi i ardhshëm i qartë në fund. Kufizimi: Çmimi i premtuar; ekzagjerim; maksimumi 130 fjalë.

Versioni i dytë nuk varet nga personi dhe dita; Duke plotësuar variablat, të gjithë në ekip mund të prodhojnë të njëjtin propozim cilësor. Kjo është ajo që hyn në bibliotekë.

Tre Mini Rastet

Rasti 1 - Efekti i bibliotekës. Një ekip mbështetës përpiloi 15 kërkesat e përgjigjeve më të përdorura në një bibliotekë të përbashkët. Një punonjës i sapobashkuar prodhoi përgjigje standarde të ekipit që nga java e tij e parë duke përdorur bibliotekën në vend që të mësonte nga e para; Konsistenca e prodhimit të ekipit është rritur ndjeshëm.

Rasti 2 - Rrjedha nga fundi në fund. Një ekip marketingu po merrte rezultate të çrregullta kur përpiqej të prodhonte një buletin javor me një kërkesë të vetme. Duke e ndarë rrjedhën në pesë hapa (mbledhja e temave → skica → kritika editoriale → verifikimi i fakteve → formati), buletini u bë edhe cilësor dhe i organizuar, dhe koha e prodhimit ishte e parashikueshme.

Rasti 3 - Transportueshmëria. Një kompani ndryshoi mjetin e inteligjencës artificiale që përdori. Për shkak se kërkesat e tij bazoheshin në anatominë e pastër, jo truket specifike të veglave, ata punuan në mjetin e ri pa asnjë modifikim të kërkuar; Tranzicioni ishte pa dhimbje.

Këshillë: Pasi të funksionojë një prompt, mos e mbani atë "në kujtesë"; Ruajeni menjëherë në bibliotekë me variablat e saj. Shpenzimi i 2 minutave sot eliminon dhjetëra raunde përsëritjesh në të ardhmen.

Kujdes: Biblioteka është një qenie e gjallë; Nëse instalohet dhe harrohet, bëhet i vjetër. Versioni (v1, v2) kërkon, datën e tyre dhe rishikoni ato rregullisht. Për më tepër, asnjë shabllon nuk e eliminon kontrollin njerëzor: edhe me rrjedhën nga fundi në fund, miratimi përfundimtar është gjithmonë njerëzor.

Gabimet e zakonshme

Mos regjistrimi i kërkesës së mirë. Duke filluar nga e para çdo herë.
Varësia nga mashtrimet e veglave specifike. Përplasje të menjëhershme kur ndërroni automjetin.
Rregullimi i variablave. Lënia e shabllonit specifik për një emër/rasë të vetme, duke e bërë atë të papërdorshëm.
Biblioteka nuk po përditësohet. Mbajtja e porosive të vjetra, të padobishme.
Heqja e kontrollit njerëzor nga transmetimi. Kapërcimi i hapit të verifikimit në automatizimin nga skaji në fund.

Në përmbledhje

Prompti portativ bazohet në anatominë e qartë, jo truket specifike të automjetit dhe funksionon në çdo model.
Biblioteka e shpejtë siguron qëndrueshmëri dhe efikasitet duke ndarë kërkesat e testuara me ekipin.
Një rekord i mirë i bibliotekës përfshin titullin, qëllimin, kërkesën e ndryshueshme, daljen e mostrës, shënimet dhe versionin.
Rrjedha nga fundi në fund e ndan punën në gjashtë hapa, duke ruajtur kontrollin e njeriut në çdo hap.
Ruajtja e një urdhri të mirë në fluturim, me variablat e tij, redukton përpjekjet e ardhshme në mënyrë eksponenciale.

Detyra e aplikimit

Identifikoni tre detyrat më të përsëritura në punën tuaj dhe shkruani një kërkesë portative, të kontrolluar me variabël për secilën dhe ruajeni në një kartë bibliotekë. Më pas hidhni një nga këto detyra në një rrjedhë nga fundi në fund (mbledh → konfiguroni → prodhoni → kritikoni → verifikoni → finalizoni) dhe ekzekutoni atë nga fillimi në fund me një shembull real.

listë kontrolli

[ ] Unë mund të ndjek rregullat e shkrimit të shpejtë portativ.
Mund të krijoj një kartë bibliotekë me [ ] të shënuara variabla.
[ ] Unë mund të ndaj një punë në një rrjedhë nga fundi në fund.
[ ] Unë ruaj kontrollin njerëzor në çdo hap të rrjedhës.
[ ] I ruaj menjëherë kërkesat e mira në bibliotekë.

Provimi i Modulit

1. Cila nga këto është stili bazë i punës së modelit të gjuhës së madhe?

A) Kërkon drejtpërdrejt në internet dhe kopjon faqen që gjen ashtu siç është.
B) Gjeneron tekst duke gjetur fjalën më të mundshme që do të pasojë tekstin e dhënë ✔
C) Zgjedh përgjigjet e konservuara të parashkruara nga një bazë të dhënash
D) Drejton çdo pyetje një personi dhe kthen përgjigjen

Përshkrimi: Modeli i gjuhës së madhe prodhon tekst duke parashikuar statistikisht fjalën (token) që ka më shumë gjasa të ndjekë tekstin që jepni; Ai nuk nxjerr përgjigje të konservuara nga një bazë të dhënash. Prandaj, udhëzimi që jepni është faktori më i fortë që drejton parashikimin.

2. Cili është funksioni i komponentit 'roli' në anatominë e një prompti efektiv?

A) Rritja e shpejtësisë së reagimit të modelit
B) Reduktimi i numrit të shenjave të promptit
C) Drejtoni tonin dhe thellësinë e përgjigjes duke i dhënë modelit një kornizë perspektive dhe ekspertize ✔
D) Dhënia e aksesit të modelit në të dhënat personale

Shpjegim: Caktimi i një roli modeles (p.sh. 'vepro si një këshilltar financiar me përvojë') e prezanton atë me perspektivën, terminologjinë, tonin dhe thellësinë e duhur. Nuk ndryshon shpejtësinë, koston ose aksesin e të dhënave të përgjigjes.

3. Cili nga udhëzimet e mëposhtme është më i miri për qartësi?

A) Shkruani diçka të këndshme për këtë produkt
B) Shpjegoni mirë produktin
C) Më duhet një tekst për këtë
D) Promovoni këtë produkt në një listë me 3 artikuj për klientët jo teknikë, secili artikull përmban një maksimum prej 15 fjalësh ✔

Përshkrimi: Udhëzime të qarta; Ai specifikon kufizime të matshme si gjatësia, audienca e synuar dhe formati, dhe nuk mbështetet në mbiemra të paqartë si 'bukur' ose 'mirë'.

4. Çfarë do të thotë marrja e mostrave 'Few-shot'?

A) Shtimi i disa çifteve të mostrës hyrje-dalje në prompt për t'i treguar modelit modelin e dëshiruar ✔
B) Bërja e pyetjeve modelit pa dhënë asnjë shembull
C) Bërja e të njëjtës pyetje disa herë
D) Lëreni modelin të presë për disa sekonda

Përshkrimi: Few-shot po i mëson modelit modelin e dëshiruar duke treguar disa çifte të mostrës hyrje-dalje brenda kërkesës. Mos dhënia e ndonjë shembulli është 'zero-shot'.

5. Cila nga sa vijon është qasja më e përshtatshme për zgjedhjen e mostrave të pakta?

A) Dhënia e shembujve sa më kontradiktorë dhe në formate të ndryshme
B) Zgjidhni mostra përfaqësuese që pasqyrojnë vazhdimisht formatin dhe cilësinë e dëshiruar ✔
C) Vendosni gjithmonë të paktën 50 mostra
D) Cilësia e mostrave është e parëndësishme, vetëm numri është i mjaftueshëm

Përshkrimi: Për shkak se modeli imiton mostrat, mostrat duhet të pasqyrojnë vazhdimisht formatin, tonin dhe cilësinë e dëshiruar të daljes. Shembujt kontradiktore e ngatërrojnë modelin.

6. Në cilën situatë është më e dobishme teknika e zinxhirit të mendimit?

A) Kur kërkohet një përkthim i thjeshtë me një fjalë
B) Vetëm kur dëshironi të zgjeroni prodhimin
C) Në detyra komplekse që kërkojnë hapa të shumtë ose arsyetim logjik ✔
D) Kur dëshironi të ndryshoni gjuhën e përgjigjes së modelit

Përshkrimi: Kjo teknikë përmirëson saktësinë në detyrat komplekse që kërkojnë hapa të shumtë ose arsyetim logjik. Krijon gjatësi të panevojshme në detyrat e thjeshta me një hap.

7. Cili është përfitimi kryesor i specifikimit të qartë të formatit të daljes (p.sh. 'Eksport si JSON')?

A) Bërja e rezultatit të parashikueshëm dhe të integrueshëm në sisteme/flukse pune të tjera ✔
B) Modeli konsumon më pak energji elektrike
C) Përgjigja është gjithmonë më e shkurtër
D) Modeli është më kreativ

Përshkrimi: Kërkimi i një formati specifik e bën rezultatin të parashikueshëm dhe lehtësisht të përdorshëm me sisteme të tjera ose flukse pune; zvogëlon nevojën për korrigjim manual.

8. Cila është qasja më e mirë nëse prodhimi fillestar i AI nuk është ai që dëshironi?

A) Vendosni menjëherë që AI nuk është e mirë për këtë punë dhe hiqni dorë
B) Dërgimi i të njëjtit promp shumë herë pa e ndryshuar atë
C) Përmirësimi i kërkesës me reagime të synuara që tregojnë se çfarë mungon ose çfarë është e gabuar ✔
D) Përdorimi i prodhimit siç është, pa e vërtetuar atë

Shpjegim: Përsëritja është normale; Është më efektive të përmirësoni kërkesën me reagime të synuara që ju tregojnë se çfarë nuk ju pëlqen në lidhje me rezultatin. Dërgimi përsëri i të njëjtit kërkesë nuk e ndryshon rezultatin.

9. Cila nga sa vijon është një gabim i zakonshëm i shpejtë?

A) Duke i dhënë modelit një rol dhe kontekst të qartë
B) Specifikimi i formatit të dëshiruar të daljes
C) Trego rezultatin e mostrës
D) Bërja e një kërkese të paqartë, me një fjali pa specifikuar kontekstin, audiencën e synuar dhe formatin ✔

Shpjegim: Bërja e një kërkese të paqartë, me një fjali pa kontekst ose kufizime është një gabim tipik që bën që modeli të prodhojë një përgjigje të përgjithshme dhe të pasaktë me supozime.

10. Çfarë do të thotë të thuash që modelja prodhoi 'halucinacione' dhe çfarë nënkupton kjo?

A) Modeli prodhon me siguri informacion joreal; ndaj duhen verifikuar faktet ✔
B) Modeli përgjigjet shumë ngadalë; thjesht duhet pritur
C) Modeli e mban përgjigjen të shkurtër; duhet të pyesni më gjatë
D) Modeli bën një gabim shtypi; thjesht duhet rregulluar

Shpjegim: Një halucinacion është kur modeli prodhon me besim informacion që nuk është real (p.sh., një burim joekzistent, një datë e rreme). Prandaj, është e nevojshme të verifikohen fakte si numra, emra, data dhe citate nga burime të pavarura.

11. Cila është qasja më e mirë përpara se të futni tekst që përmban të dhëna konfidenciale të klientit ose të dhëna personale në një mjet publik të AI?

A) Futja e të dhënave ashtu siç janë, sepse AI i harron ato gjithsesi
B) Anonimizimi/maskimi i të dhënave ose përdorimi i një mjeti të sigurtë të miratuar nga institucioni ✔
C) Thjesht shkruani 'konfidenciale' në fund të fjalisë
D) Përkthimi i të dhënave në një gjuhë tjetër dhe futja e tyre në atë mënyrë

Shpjegim: Të dhënat konfidenciale dhe personale duhet të mbrohen në përputhje me politikën dhe legjislacionin e korporatës (për shembull, KVKK). Mënyra më e sigurt është të anonimizoni/maskoni të dhënat ose të përdorni një mjet të sigurt të miratuar nga institucioni.

12. Cila është logjika e shkrimit të një prompt të pavarur nga ofruesi (portativ)?

A) Është e nevojshme të shkruhet një prompt krejtësisht i ndryshëm dhe i papajtueshëm për çdo mjet AI
B) Prompti portativ mund të shkruhet vetëm në një gjuhë
C) Kërkesat e bazuara në strukturë, kontekst dhe shembuj të qartë funksionojnë mirë në modele të ndryshme pa u lidhur me një mjet të vetëm ✔
D) Mbajtja e një biblioteke të shpejtë është humbje kohe

Përshkrimi: Një kërkesë e bazuar në strukturë të qartë, udhëzime dhe shembuj të qartë gjithashtu funksionon mirë në mjete të ndryshme të AI, sepse nuk është i lidhur me truket specifike të një mjeti të caktuar.

13. Cili është përfitimi më i rëndësishëm i mbajtjes së një biblioteke të shpejtë të ripërdorshme për një ekip?

A) Sigurimi i qëndrueshmërisë dhe efikasitetit në ekip duke ndarë kërkesat e testuara ✔
B) Sigurimi që punonjësit të mbajnë informacion nga njëri-tjetri
C) Eliminimi i plotë i kostos së mjetit AI
D) Bërja e kontrollit njerëzor të panevojshëm

Përshkrimi: Biblioteka siguron qëndrueshmëri dhe efikasitet në të gjithë ekipin duke ndarë kërkesat e provuara dhe të testuara; Jo të gjithë e nisin të njëjtin biznes nga e para.

14. Kur përmirësohet një kërkesë me përsëritje, pse rekomandohet të bëhet një ndryshim në një kohë?

A) Ndryshimi i vetëm është se e bën mesazhin më të shkurtër.
B) Për të parë qartë se cili ndryshim ndikon në daljen ✔
C) Sepse modeli nuk mund të përpunojë më shumë se një instruksion në të njëjtën kohë
D) Sepse ndryshimi i vetëm e bën koston zero

Shpjegim: Nëse ndryshoni shumë gjëra në të njëjtën kohë, nuk do të jeni në gjendje të dalloni se cili ndryshim përmirëson ose prish rezultatin. Modifikimi i njëanshëm ju lejon të mësoni se çfarë funksionon.