Sistem Rékayasa Ajakan

Bubuka pikeun rékayasa ajakan

Rékayasa ajakan nyaéta prakték ngararancang paréntah anu éféktif anu nungtun Modél Basa Gedé (LLM) pikeun ngahasilkeun kaluaran anu dipikahoyong. Nalika LLM janten langkung terintegrasi kana alur kerja, ngawasa rékayasa ajakan penting pisan pikeun ngamangpaatkeun poténsi pinuhna. Éta ngalibatkeun kombinasi paréntah, kontéks, sareng perbaikan itératif pikeun ngahontal akurasi, rélevansi, sareng kaamanan dina téks anu dihasilkeun ku AI. Pituduh ieu ngajalajah téknik dasar sareng prakték pangsaéna anu bakal ngamungkinkeun anjeun komunikasi sareng LLM langkung éféktif.

Ajakan anu didamel saé janten sapertos sakumpulan paréntah anu tepat pikeun modél. Bédana antara ajakan anu samar sareng anu spésifik, terstruktur saé tiasa janten bédana antara réspon anu umum, henteu ngabantosan sareng anu lengkep, berwawasan. Pikeun pamekar, panulis, sareng panaliti, rékayasa ajakan sanés ngan ukur ngeunaan kéngingkeun jawaban anu leres; éta ngeunaan ngadalikeun format, nada, sareng jero kaluaran, ngajantenkeun LLM janten mitra anu tiasa diandelkeun dina tugas-tugas anu kompléks.

Téknik ajakan konci

Ajakan zero-shot

Tanya modél pikeun ngalakukeun tugas tanpa conto. Paling saé dianggo pikeun patarosan atanapi tarjamahan langsung.

Tarjamahkeun téks Inggris di handap ieu kana basa Perancis: “Halo, kumaha damang?”

Ajakan few-shot

Pasihan sababaraha conto pikeun ngajar modél format anu anjeun ngarepkeun.

**Inggris:** Ucingna bagja.
**Sentimen:** Positip

**Inggris:** Cuacana mendung.
**Sentimen:** Négatip

**Inggris:** Réstoran anyarna oke, tapi palayanannana laun.
**Sentimen:**

Ajakan ranté-pamikiran

Ajak modél pikeun nalar ngaliwatan léngkah-léngkah panengah ku maréntahkeunana pikeun mikir léngkah-léngkah. Idéal pikeun tugas nalar sareng perencanaan.

Ajakan persona atanapi peran

Pasihan modél persona (“Anjeun téh CTO…”) pikeun ngadalikeun sora, kaahlian, sareng format.

Ajakan tingkat lanjut

Konsistensi diri

Jalankeun ajakan anu sami sababaraha kali kalayan suhu anu langkung luhur, teras pilih jawaban anu paling umum pikeun ngirangan kasalahan nalar.

Tangkal-pamikiran (ToT)

Jelajah sababaraha cabang nalar sateuacan konvergénsi kana solusi pangsaéna—gunana pikeun perencanaan atanapi idé kreatif.

Generasi anu ditambih deui (RAG)

Pasangkeun ajakan sareng dokumén anu dicandak pikeun ngadasarkeun modél dina data proprietary atanapi panganyarna.

Alur kerja digambarkeun

graph TD
    A[Watesan Tujuan] --> B{Naha pancénna basajan?}
    B -- Leres --> C[Anggo Zéro-shot]
    B -- Henteu --> D{Peryogi format spésifik?}
    D -- Leres --> E[Anggo Sababaraha-shot]
    D -- Henteu --> F{Merlukeun nalar?}
    F -- Leres --> G[Ranté-Pamikiran]
    G --> H{Peryogi akurasi nu leuwih luhur?}
    H -- Leres --> I[Konsisténsi-Diri]
    H -- Henteu --> J[Tangkal-Pamikiran]
    F -- Henteu --> K{Peryogi pangaweruh éksternal?}
    K -- Leres --> L[RAG]
    K -- Henteu --> M{Peryogi nada spésifik?}
    M -- Leres --> N[Ajakan Persona]
    M -- Henteu --> O[Balikan deui sareng perbaiki]
    C --> O
    E --> O
    J --> O
    L --> O
    N --> O
    O --> P[Kaluaran nu Dipikahoyong]

    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

Prakték pangsaéna

• Janten spésifik: Watesan cakupan, nada, panjang, sareng format kaluaran.
• Pasihan kontéks: Pasihan data atanapi konstrain anu relevan.
• Struktur jelas: Anggo léngkah-léngkah nomeran, tabél, atanapi kerangka JSON dina ajakan.
• Iterasi kalayan dihaja: Tinjau kaluaran, saluyukeun paréntah, sareng catet format ajakan anu meunang dina perpustakaan anu dibagikeun.
• Evaluasi otomatis: Pasangkeun ajakan sareng tés panghalang pikeun mariksa karacunan, kabeneran, sareng kalengkepan.

Ngoperasionalkeun ajakan

1. Jieun régistri ajakan vérsi (Git, basis data, atanapi kontén Starlight) sareng pamilik sareng métrik kasuksésan.
2. Gantelkeun ajakan kana évaluasi otomatis (tés unit atanapi abah-abah évaluasi) sateuacan ngirimkeunana kana alur produksi.
3. Tinjau kinerja ajakan dina sinkronisasi AI Ops biasa sareng pensiunkeun varian anu berkinerja goréng.

Kacindekan

Anggap rékayasa ajakan salaku disiplin produk anu mekar. Kalayan ékspérimén, dokuméntasi, sareng tés terstruktur, sistem anu didamel ku LLM janten kolaborator anu tiasa diprediksi tibatan kotak hideung anu teu tiasa diprediksi.