Pambuka rekayasa pituduh
Rekayasa pituduh yaiku praktik ngrancang instruksi sing efektif sing nuntun Model Basa Gedhe (LLM) kanggo ngasilake output sing dikarepake. Nalika LLM dadi luwih terintegrasi ing alur kerja, nguwasani rekayasa pituduh penting banget kanggo nggunakake potensi kabeh. Iku kalebu kombinasi instruksi, konteks, lan penyempurnaan berulang kanggo entuk akurasi, relevansi, lan keamanan ing teks sing diasilake AI. Pandhuan iki njlèntrèhaké teknik dhasar lan praktik paling apik sing bakal ngidini sampeyan komunikasi karo LLM kanthi luwih efektif.
Pituduh sing digawe kanthi apik tumindak minangka sakumpulan instruksi sing pas kanggo model. Bédané antarane pituduh sing samar lan sing spesifik, terstruktur kanthi apik bisa dadi bédané antarane respon sing generik, ora mbiyantu lan sing rinci, berwawasan. Kanggo pangembang, panulis, lan peneliti, rekayasa pituduh ora mung babagan entuk jawaban sing bener; iku babagan ngontrol format, nada, lan jero output, nggawe LLM dadi mitra sing bisa diandelake ing tugas-tugas kompleks.
Tèknik pituduh utama
Pituduh zero-shot
Nyuwun model kanggo nindakake tugas tanpa conto. Paling apik kanggo pitakonan utawa terjemahan langsung.
Terjemahake teks Inggris ing ngisor iki menyang basa Prancis: “Halo, kepiye kabare?”
Pituduh few-shot
Wenehi sawetara conto kanggo mulang model format sing sampeyan ngarepake.
**Inggris:** Kucing iku seneng.
**Sentimen:** Positif
**Inggris:** Cuacane surem.
**Sentimen:** Negatif
**Inggris:** Restoran anyar iku oke, nanging pelayanane alon.
**Sentimen:**Pituduh rantai-pamikiran
Dorong model kanggo nalar liwat langkah-langkah penengah kanthi menehi prentah supaya mikir langkah-langkah. Ideal kanggo tugas nalar lan perencanaan.
Pituduh persona utawa peran
Wenehi model persona (“Sampeyan iku CTO…”) kanggo ngontrol swara, keahlian, lan format.
Pituduh tingkat lanjut
Konsistensi diri
Jalanake pituduh sing padha kaping pirang-pirang kanthi suhu sing luwih dhuwur, banjur pilih jawaban sing paling umum kanggo nyuda kesalahan nalar.
Wit-pamikiran (ToT)
Jelajahi pirang-pirang cabang nalar sadurunge konvergensi ing solusi paling apik—migunani kanggo perencanaan utawa ide kreatif.
Generasi sing ditambah pencarian (RAG)
Pasangake pituduh karo dokumen sing dijupuk kanggo ndhasarake model ing data proprietary utawa paling anyar.
Alur kerja divisualisasikake
graph TD
A[Tetepake Tujuan] --> B{Apa tugas iku prasaja?}
B -- Ya --> C[Gunakake Zero-shot]
B -- Ora --> D{Perlu format spesifik?}
D -- Ya --> E[Gunakake Few-shot]
D -- Ora --> F{Mbutuhake nalar?}
F -- Ya --> G[Rantai-Pikiran]
G --> H{Perlu akurasi luwih dhuwur?}
H -- Ya --> I[Konsistensi-Diri]
H -- Ora --> J[Wit-Pikiran]
F -- Ora --> K{Perlu kawruh eksternal?}
K -- Ya --> L[RAG]
K -- Ora --> M{Perlu nada spesifik?}
M -- Ya --> N[Pituduh Persona]
M -- Ora --> O[Baleni lan sempurnakake]
C --> O
E --> O
J --> O
L --> O
N --> O
O --> P[Output sing Dikarepake]
style A fill:#7aa2f7,stroke:#bb9af7,stroke-width:3px
style P fill:#9ece6a,stroke:#e0af68,stroke-width:3px
style O fill:#2ac3de,stroke:#7aa2f7,stroke-width:3px
Praktik paling apik
- Dadi spesifik: Tetepake cakupan, nada, dawa, lan format output.
- Wenehi konteks: Wenehi data utawa watesan sing relevan.
- Struktur kanthi jelas: Gunakake langkah-langkah nomer, tabel, utawa kerangka JSON ing pituduh.
- Iterasi kanthi sengaja: Tinjau output, atur instruksi, lan cathet format pituduh sing menang ing perpustakaan bareng.
- Evaluasi otomatis: Pasangake pituduh karo tes pengaman kanggo mriksa toksisitas, kabeneran, lan kelengkapan.
Ngoperasionalake pituduh
- Gawe registri pituduh versi (Git, database, utawa konten Starlight) karo pemilik lan metrik sukses.
- Gantelake pituduh menyang evaluasi otomatis (tes unit utawa eval harnesses) sadurunge dikirim menyang alur produksi.
- Tinjau kinerja pituduh ing sinkronisasi AI Ops biasa lan pensiunake varian sing kurang kinerja.
Kesimpulan
Anggep rekayasa pituduh minangka disiplin produk sing berkembang. Kanthi eksperimen, dokumentasi, lan tes terstruktur, sistem sing didhukung LLM dadi kolaborator sing bisa diprediksi tinimbang kothak ireng sing ora bisa diprediksi.