Thiết lập thư viện nhắc nhở và quy trình làm việc từ đầu đến cuối

Lợi nhuận:

• Hiểu logic của tính năng viết lời nhắc di động hoạt động trong các công cụ AI khác nhau
• Có thể xây dựng thư viện lời nhắc có phiên bản, có thể tái sử dụng cho nhóm
• Có thể thiết kế quy trình từ đầu đến cuối để điều hành doanh nghiệp từ đầu đến cuối bằng AI

Chúng tôi hoàn thành mô-đun này bằng cách biến mọi thứ chúng tôi đã học thành giá trị lâu dài và có thể mở rộng. Chúng tôi đã học cách viết từng lời nhắc hay; Nhưng sức mạnh thực sự của công ty nằm ở việc biến những lời nhắc hay thành tài sản có thể tái sử dụng, chia sẻ chúng với nhóm và thiết lập quy trình điều hành công việc từ đầu đến cuối bằng trí tuệ nhân tạo. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách viết lời nhắc di động, xây dựng thư viện lời nhắc và thiết kế quy trình làm việc từ đầu đến cuối.

Lời nhắc di động (Nhà cung cấp bất khả tri)

Có nhiều công cụ AI trên thị trường và chúng thay đổi theo thời gian. Nếu bạn viết lời nhắc dựa trên các số đặc biệt của một chiếc xe, lời nhắc của bạn sẽ bị lỗi khi xe thay đổi. Tuy nhiên, lời nhắc dựa trên cấu trúc rõ ràng, ngữ cảnh rõ ràng và ví dụ hay sẽ mang lại kết quả tốt cho dù nó được chạy trong công cụ nào; bởi vì logic của việc giảng dạy tốt có tính phổ quát. Quy tắc viết lời nhắc di động:

• Dựa trên các thành phần giải phẫu (vai trò, bối cảnh, nhiệm vụ, định dạng, ràng buộc); không phải là phím tắt dành riêng cho công cụ.
• Viết hướng dẫn bằng ngôn ngữ đơn giản và rõ ràng; Đừng tin vào những lời nói bí mật "gian lận".
• Dạy bằng ví dụ; ví dụ hoạt động trên mọi mô hình.
• Nêu rõ định dạng; Kỳ vọng về hình thức là độc lập với phương tiện.

Thư viện nhắc nhở là gì và tại sao nó có giá trị?

Thư viện lời nhắc là một tập hợp có tổ chức các lời nhắc đã được thử và kiểm tra (có thể là tài liệu, bảng hoặc công cụ dùng chung). Giá trị là thế này: không phải tất cả mọi người trong nhóm đều bắt đầu công việc giống nhau từ đầu; Lời nhắc tốt nhất được viết một lần và sử dụng nhiều lần. Điều này đảm bảo tính nhất quán (mọi người đều có được chất lượng đầu ra như nhau) và hiệu quả (không cần phải phát minh lại bánh xe).

Hồ sơ thư viện tốt cần có những gì?

khu vực

Mô tả

Tiêu đề

Công dụng của nó (ví dụ: "email từ chối")

Mục đích

Nó được sử dụng trong tình huống nào?

nhắc nhở

Các biến được đánh dấu bằng [dấu ngoặc vuông]

đầu ra mẫu

Ví dụ về kết quả tốt

Ghi chú

Những điều cần xem xét, giới hạn

Phiên bản/ngày

Khi nào nó được cập nhật

Việc đánh dấu các biến bằng dấu ngoặc vuông, chẳng hạn như [tên khách hàng], [sản phẩm], sẽ biến lời nhắc thành mẫu "điền và chạy".

Quy trình làm việc từ đầu đến cuối

Hiệu quả thực sự không đến từ một lời nhắc duy nhất mà đến từ một chuỗi các bước được kết nối với nhau. Khuôn khổ chung để điều hành một doanh nghiệp từ đầu đến cuối bằng trí tuệ nhân tạo:

1. Thu thập đầu vào: Chuẩn bị dữ liệu/văn bản thô, ẩn danh dữ liệu bí mật.
2. Định cấu hình: Yêu cầu mô hình chuyển đổi đầu vào thô thành cấu trúc có tổ chức (bảng/JSON).
3. Sản xuất: Sản xuất công việc thực tế (tóm tắt, dự thảo, phân tích).
4. Phê bình/cải tiến: Yêu cầu mô hình phê bình kết quả đầu ra của chính nó và lặp lại.
5. Xác minh: Kiểm tra sự kiện, con số, nguồn tin như con người.
6. Hoàn thiện: Ghép hình phù hợp với mục tiêu và ghi chú bài sẽ lưu vào thư viện.

Điểm quan trọng của sáu bước này là: giữa các bước có sự kiểm soát của con người. Trí tuệ nhân tạo tăng tốc; con người chỉ đạo và phê duyệt.

Bốn mẫu có thể sao chép

1) Thẻ đăng ký thư viện:

Tiêu đề: [tên nhắc]Mục đích: [khi nào sử dụng]Nhắc:"""Vai trò: ...Ngữ cảnh: [biến]Nhiệm vụ: ...Định dạng: ...Ràng buộc: ..."""Đầu ra mẫu: [kết quả tốt]Ghi chú: [giới hạn/thận trọng]Phiên bản: v1 - [ngày]

2) Luồng từ đầu đến cuối (trong một tác vụ):

Thực hiện việc này theo 3 bước và dừng lại ở cuối mỗi bước: 1) Chuyển ghi chú thô mà tôi đã đưa vào bảng "Người/Yêu cầu/Khẩn cấp". 2) Khi bạn phê duyệt, hãy viết bản nháp phản hồi cho những người có mức độ khẩn cấp cao. 3) Khi bạn phê duyệt, hãy tập hợp tất cả chúng vào một bảng tóm tắt duy nhất. Ghi chú thô: [văn bản]

3) Kiểm tra tính di động:

Làm cho lời nhắc này trở nên độc lập với công cụ: không còn từ ngữ mơ hồ hoặc dành riêng cho công cụ nào; chỉ cần viết lại với vai trò, ngữ cảnh, nhiệm vụ, định dạng và ràng buộc. Lời nhắc: [lời nhắc hiện tại]

4) Xây dựng tiêu chuẩn nhóm:

Kết hợp những lời nhắc do 3 nhân viên khác nhau viết cho cùng một công việc dưới đây thành một mẫu tiêu chuẩn duy nhất. Giữ lại những phần tốt nhất, đánh dấu các biến bằng [ngoặc], thêm ghi chú sử dụng ngắn. Lời nhắc: [3 lời nhắc]

Nhắc yếu / Nhắc mạnh

Yếu (một lần, được cá nhân hóa):

Viết lời đề nghị này cho Ali, bạn biết chúng tôi có thể làm như thế nào.

Mạnh mẽ (mẫu di động):

Vai trò: Đại diện bán hàng doanh nghiệp. Bối cảnh: Người mua [loại khách hàng]; mối quan hệ [tình huống]; sản phẩm [sản phẩm]. Nhiệm vụ: Viết email báo giá.Định dạng: 3 đoạn văn ngắn, nêu rõ bước tiếp theo ở cuối.Ràng buộc: Giá hứa hẹn; cường điệu; tối đa 130 từ.

Phiên bản thứ hai không phụ thuộc vào người và ngày; Bằng cách điền vào các biến, mọi người trong nhóm có thể đưa ra đề xuất có chất lượng như nhau. Đây là những gì đi vào thư viện.

Ba hộp nhỏ

Trường hợp 1 - Hiệu ứng thư viện. Nhóm hỗ trợ đã biên soạn 15 lời nhắc phản hồi được sử dụng nhiều nhất vào thư viện dùng chung. Một nhân viên mới gia nhập đã đưa ra những câu trả lời theo tiêu chuẩn nhóm ngay từ tuần đầu tiên sử dụng thư viện thay vì học từ đầu; Tính nhất quán trong kết quả đầu ra của đội đã tăng lên rõ rệt.

Trường hợp 2 - Luồng từ đầu đến cuối. Một nhóm tiếp thị đã nhận được kết quả lộn xộn khi cố gắng tạo bản tin hàng tuần chỉ với một lời nhắc duy nhất. Bằng cách chia quy trình thành năm bước (thu thập chủ đề → dàn ý → phê bình biên tập → kiểm tra thực tế → định dạng), bản tin đã trở nên có chất lượng cao và có tổ chức, đồng thời thời gian sản xuất có thể dự đoán được.

Trường hợp 3 - Tính di động. Một công ty đã thay đổi công cụ trí tuệ nhân tạo mà họ sử dụng. Bởi vì các lời nhắc của nó dựa trên giải phẫu rõ ràng chứ không phải các thủ thuật dành riêng cho công cụ, nên họ đã làm việc trên công cụ mới mà hầu như không cần sửa đổi; Quá trình chuyển đổi không hề đau đớn.

Mẹo: Sau khi lời nhắc hoạt động, đừng giữ nó "trong bộ nhớ"; Lưu ngay vào thư viện với các biến của nó. Dành 2 phút hôm nay sẽ loại bỏ hàng chục vòng lặp lại trong tương lai.

Thận trọng: Thư viện là một thực thể sống; Nếu nó được cài đặt và quên, nó sẽ trở nên cũ. Phiên bản (v1, v2) nhắc nhở, ghi ngày tháng và xem xét chúng thường xuyên. Ngoài ra, không có mẫu nào loại bỏ sự kiểm soát của con người: ngay cả với quy trình từ đầu đến cuối, sự phê duyệt cuối cùng luôn thuộc về con người.

Những lỗi thường gặp

• Không ghi lại lời nhắc tốt. Bắt đầu lại từ đầu mọi lúc.
• Sự phụ thuộc vào các mánh gian lận dành riêng cho công cụ. Nhắc nhở tai nạn khi thay đổi xe.
• Sửa các biến. Để lại mẫu dành riêng cho một danh từ/trường hợp duy nhất, làm cho nó không thể sử dụng được.
• Không cập nhật thư viện. Mang theo những lời nhắc nhở cũ, vô dụng.
• Loại bỏ sự kiểm soát của con người khỏi phát trực tuyến. Bỏ qua bước xác minh trong tự động hóa đầu cuối.

Tóm lại

• Lời nhắc di động dựa trên giải phẫu rõ ràng, không phải thủ thuật dành riêng cho xe và hoạt động trên mọi mẫu xe.
• Thư viện lời nhắc đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả bằng cách chia sẻ lời nhắc đã được kiểm tra với nhóm.
• Một bản ghi thư viện tốt bao gồm tiêu đề, mục đích, dấu nhắc thay đổi, đầu ra mẫu, ghi chú và phiên bản.
• Luồng từ đầu đến cuối chia công việc thành sáu bước, duy trì sự kiểm soát của con người ở mỗi bước.
• Việc lưu nhanh một lời nhắc hay cùng với các biến của nó sẽ giúp giảm nỗ lực trong tương lai theo cấp số nhân.

Nhiệm vụ ứng dụng

Xác định ba nhiệm vụ thường xuyên nhất trong công việc của bạn và viết lời nhắc di động, có thể thay đổi cho mỗi nhiệm vụ và lưu nó vào thẻ thư viện. Sau đó chuyển một trong các tác vụ này vào một luồng từ đầu đến cuối (thu thập → cấu hình → sản xuất → phê bình → xác minh → hoàn thiện) và chạy nó từ đầu đến cuối bằng một ví dụ thực tế.

danh sách kiểm tra

• [ ] Tôi có thể tuân theo các quy tắc viết lời nhắc di động.
• Tôi có thể tạo thẻ thư viện với các biến [ ] được đánh dấu.
• [ ] Tôi có thể chia công việc thành một luồng từ đầu đến cuối.
• [ ] Tôi duy trì sự kiểm soát của con người ở mỗi bước trong quy trình.
• [ ] Tôi ngay lập tức lưu những lời nhắc hay vào thư viện.

Thi học phần

1. Điều nào sau đây là phong cách làm việc cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn?

• A) Nó tìm kiếm trực tiếp trên internet và sao chép trang mà nó tìm thấy.
• B) Tạo văn bản bằng cách đoán từ có nhiều khả năng nhất sẽ theo sau văn bản đã cho ✔
• C) Chọn các câu trả lời soạn sẵn được viết sẵn từ cơ sở dữ liệu
• D) Hướng từng câu hỏi đến một người và trả lời câu trả lời

Mô tả: Mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra văn bản bằng cách dự đoán thống kê từ (mã thông báo) có nhiều khả năng tuân theo văn bản bạn cung cấp nhất; Nó không rút ra câu trả lời soạn sẵn từ cơ sở dữ liệu. Vì vậy, hướng dẫn bạn đưa ra là yếu tố mạnh mẽ nhất hướng dẫn dự đoán.

2. Chức năng của thành phần 'vai trò' trong cấu trúc của lời nhắc hiệu quả là gì?

• A) Tăng tốc độ phản hồi của mô hình
• B) Giảm số lượng mã thông báo của lời nhắc
• C) Định hướng giọng điệu và chiều sâu của phản hồi bằng cách cung cấp cho mô hình một khung quan điểm và kiến thức chuyên môn ✔
• D) Cấp cho mô hình quyền truy cập vào dữ liệu cá nhân

Giải thích: Việc giao cho người mẫu một vai trò (ví dụ: 'hành động như một cố vấn tài chính có kinh nghiệm') sẽ giới thiệu cho người mẫu những quan điểm, thuật ngữ, giọng điệu và chiều sâu thích hợp. Nó không thay đổi tốc độ, chi phí hoặc quyền truy cập dữ liệu của phản hồi.

3. Hướng dẫn nào sau đây là tốt nhất để làm rõ?

• A) Viết điều gì đó hay ho về sản phẩm này
• B) Giải thích rõ về sản phẩm
• C) Tôi cần một văn bản về điều này
• D) Quảng cáo sản phẩm này trong danh sách gồm 3 mục dành cho khách hàng không rành về kỹ thuật, mỗi mục chứa tối đa 15 từ ✔

Mô tả: Hướng dẫn rõ ràng; Nó chỉ định các ràng buộc có thể đo lường được như độ dài, đối tượng mục tiêu và định dạng, đồng thời không dựa vào các tính từ mơ hồ như 'đẹp' hoặc 'tốt'.

4. Lấy mẫu 'Ít phát' nghĩa là gì?

• A) Thêm một vài cặp đầu vào-đầu ra mẫu vào lời nhắc để hiển thị mẫu mong muốn cho mô hình ✔
• B) Đặt câu hỏi cho người mẫu mà không đưa ra ví dụ nào
• C) Hỏi cùng một câu hỏi nhiều lần
• D) Để mô hình chờ trong vài giây

Mô tả: Ít ảnh đang dạy mẫu mong muốn cho mô hình bằng cách hiển thị một số cặp đầu vào-đầu ra mẫu trong lời nhắc. Không đưa ra ví dụ nào là 'không bắn'.

5. Cách nào sau đây là cách tiếp cận phù hợp nhất khi chọn mẫu vài lần chụp?

• A) Đưa ra các ví dụ càng mâu thuẫn và ở các dạng khác nhau càng tốt
• B) Chọn các mẫu đại diện phản ánh nhất quán về định dạng và chất lượng mong muốn ✔
• C) Luôn đặt ít nhất 50 mẫu
• D) Chất lượng mẫu không quan trọng, chỉ cần số lượng là đủ

Mô tả: Vì mô hình bắt chước các mẫu nên các mẫu phải phản ánh nhất quán định dạng, âm sắc và chất lượng đầu ra mong muốn. Các ví dụ mâu thuẫn làm nhầm lẫn mô hình.

6. Kỹ thuật chuỗi suy nghĩ hữu ích nhất trong tình huống nào?

• A) Khi yêu cầu dịch một từ đơn giản
• B) Chỉ khi bạn muốn mở rộng đầu ra
• C) Trong các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi nhiều bước hoặc suy luận logic ✔
• D) Khi bạn muốn thay đổi ngôn ngữ phản hồi của mô hình

Mô tả: Kỹ thuật này cải thiện độ chính xác trong các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi nhiều bước hoặc suy luận logic. Nó tạo ra độ dài không cần thiết trong các tác vụ một bước đơn giản.

7. Lợi ích chính của việc chỉ định rõ ràng định dạng đầu ra (ví dụ: 'Xuất dưới dạng JSON') là gì?

• A) Làm cho đầu ra có thể dự đoán được và có thể tích hợp vào các hệ thống/quy trình làm việc khác ✔
• B) Mô hình tiêu thụ ít điện năng hơn
• C) Câu trả lời luôn ngắn hơn
• D) Mô hình sáng tạo hơn

Mô tả: Yêu cầu một định dạng cụ thể giúp kết quả có thể dự đoán được và dễ dàng sử dụng với các hệ thống hoặc quy trình công việc khác; giảm nhu cầu chỉnh sửa thủ công.

8. Cách tiếp cận tốt nhất là gì nếu kết quả đầu ra AI ban đầu không như bạn mong muốn?

• A) Ngay lập tức quyết định rằng AI không phù hợp với công việc và từ bỏ
• B) Gửi cùng một lời nhắc nhiều lần mà không thay đổi
• C) Cải thiện lời nhắc bằng phản hồi có mục tiêu cho biết những gì còn thiếu hoặc sai ✔
• D) Sử dụng nguyên kết quả đầu ra mà không xác thực nó

Giải thích: Việc lặp lại là bình thường; Hiệu quả nhất là cải thiện lời nhắc bằng phản hồi có mục tiêu cho bạn biết điều bạn không thích ở đầu ra. Gửi lại lời nhắc tương tự không làm thay đổi kết quả.

9. Lỗi nào sau đây là lỗi nhắc nhở thường gặp?

• A) Cung cấp cho mô hình một vai trò và bối cảnh rõ ràng
• B) Chỉ định định dạng đầu ra mong muốn
• C) Hiển thị đầu ra mẫu
• D) Đưa ra yêu cầu một câu mơ hồ, không xác định rõ ngữ cảnh, đối tượng mục tiêu và hình thức ✔

Giải thích: Đưa ra một yêu cầu mơ hồ, chỉ có một câu mà không có ngữ cảnh hoặc ràng buộc là một lỗi điển hình khiến mô hình đưa ra câu trả lời chung chung và không chính xác kèm theo các giả định.

10. Nói rằng mô hình tạo ra 'ảo giác' có nghĩa là gì và điều này đòi hỏi điều gì?

• A) Mô hình tự tin đưa ra thông tin không có thật; vì vậy sự thật cần được xác minh ✔
• B) Mô hình phản hồi quá chậm; chỉ cần chờ đợi
• C) Mô hình trả lời ngắn gọn; cần hỏi lâu hơn
• D) Người mẫu mắc lỗi đánh máy; chỉ cần sửa

Giải thích: Ảo giác là khi mô hình tự tin tạo ra thông tin không có thật (ví dụ: nguồn không tồn tại, ngày tháng sai). Vì vậy, cần phải xác minh các thông tin thực tế như con số, tên, ngày tháng và trích dẫn từ các nguồn độc lập.

11. Cách tiếp cận tốt nhất trước khi nhập văn bản chứa dữ liệu bí mật của khách hàng hoặc dữ liệu cá nhân vào công cụ AI công khai là gì?

• A) Nhập dữ liệu như cũ, vì dù sao AI cũng quên
• B) Ẩn danh/che giấu dữ liệu hoặc sử dụng công cụ bảo mật đã được tổ chức phê duyệt ✔
• C) Chỉ cần viết 'bí mật' ở cuối câu
• D) Dịch dữ liệu sang ngôn ngữ khác và nhập dữ liệu theo cách đó

Giải thích: Dữ liệu cá nhân và bí mật phải được bảo vệ theo chính sách và pháp luật của công ty (ví dụ: KVKK). Cách an toàn nhất là ẩn danh/che giấu dữ liệu hoặc sử dụng một công cụ bảo mật đã được tổ chức phê duyệt.

12. Logic của việc viết lời nhắc (di động) độc lập với nhà cung cấp là gì?

• A) Cần phải viết một lời nhắc hoàn toàn khác và không tương thích cho từng công cụ AI
• B) Lời nhắc di động chỉ có thể được viết bằng một ngôn ngữ
• C) Lời nhắc dựa trên cấu trúc, ngữ cảnh và ví dụ rõ ràng hoạt động tốt trên các mô hình khác nhau mà không bị ràng buộc vào một công cụ duy nhất ✔
• D) Giữ một thư viện nhắc nhở là lãng phí thời gian

Mô tả: Lời nhắc dựa trên cấu trúc rõ ràng, hướng dẫn rõ ràng và ví dụ cũng hoạt động tốt trên các công cụ AI khác nhau vì nó không bị ràng buộc với các thủ thuật cụ thể của một công cụ cụ thể.

13. Lợi ích quan trọng nhất của việc duy trì thư viện nhắc nhở có thể tái sử dụng cho nhóm là gì?

• A) Đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả trong nhóm bằng cách chia sẻ các lời nhắc đã được kiểm tra ✔
• B) Đảm bảo nhân viên giữ thông tin với nhau
• C) Loại bỏ hoàn toàn chi phí của công cụ AI
• D) Làm cho sự kiểm soát của con người trở nên không cần thiết

Mô tả: Thư viện đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả trong toàn nhóm bằng cách chia sẻ các lời nhắc đã được thử nghiệm; Không phải ai cũng bắt đầu kinh doanh giống nhau từ đầu.

14. Khi cải thiện lời nhắc bằng cách lặp lại, tại sao nên thực hiện từng thay đổi một?

• A) Thay đổi duy nhất là nó làm cho lời nhắc ngắn hơn.
• B) Để thấy rõ thay đổi nào ảnh hưởng đến đầu ra ✔
• C) Vì mô hình không thể xử lý nhiều lệnh cùng một lúc
• D) Bởi vì sự thay đổi duy nhất làm cho chi phí bằng 0

Giải thích: Nếu bạn thay đổi nhiều thứ cùng một lúc, bạn sẽ không thể biết thay đổi nào sẽ cải thiện hoặc phá vỡ kết quả đầu ra. Sửa đổi đơn biến cho phép bạn tìm hiểu những gì hoạt động.