مهندسی سریع – آیا تقلبی است یا یک مهارت حیاتی برای آینده مجهز به هوش مصنوعی؟

این مقاله در ابتدا در وبلاگ فناوری Danubius IT Solutions منتشر شد.

در سفر ادامه دار خود برای نوآوری در چشم انداز پشتیبانی مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی، مایلیم توجه را به اصطلاحی جلب کنیم که اغلب در خارج از محافل فناوری اشتباه برداشت می شود: مهندسی سریع. مهندسی سریع به عنوان سنگ بنای مهندسی هوش مصنوعی ظاهر می شود که برای اصلاح قابلیت های مدل های زبان بزرگ (LLM) مانند GPT-4 و جانشینان آن حیاتی است. این فرآیند پیچیده شامل ایجاد اعلان‌های دقیق و هدفمند است که هوش مصنوعی را در تولید نتایج خاص، اعم از متن، تصویر یا کد راهنمایی می‌کند.

برخی در مورد مهندسی سریع تردید دارند و آن را یک حرفه “جعلی” می دانند، به خصوص زمانی که مکالمه با هوش مصنوعی به سادگی چت کردن با یک دوست به نظر می رسد. با این حال، ما از طریق تجربیات خود آموخته‌ایم که این یک رشته ضروری است که منطق، کدنویسی، هنر و درک عمیق رفتار هوش مصنوعی را ترکیب می‌کند.

مهندسی سریع چیست؟

سفر ما به اعماق مهندسی سریع، ماهیت آن را روشن کرده است: این بسیار بیشتر از گفتگوی صرف با یک ماشین است. این ترکیبی پیچیده از تفکر منطقی، خرد برنامه نویسی و استعداد خلاق برای برقراری ارتباط را در بر می گیرد. این شبیه به آموزش یک کارآموز جدید و مشتاق است – که در آن هر آموزش باید واضح، هدفمند و با توجه به چارچوب تفسیری هوش مصنوعی باشد.

مهندسی سریع همچنین فراتر از ساخت پرس و جو می رود. این در مورد تعبیه بخشی از درک ما در هوش مصنوعی است، و آن را قادر می سازد تا وظایفی را با ظاهر استدلالی شبیه انسان انجام دهد. در طول توسعه پروژه خود، ما سیستم‌های هوش مصنوعی خود را شخصی‌سازی کردیم و با آن‌ها به‌عنوان اعضای تیم رفتار کردیم تا ابزار صرف. این رویکرد به ما در درک اهمیت زبان دقیق و راهنمایی ساختاریافته کمک کرد. هر اخطار به یک درس تبدیل شد و به هوش مصنوعی در مورد انتظارات ما و چگونگی برآورده کردن آنها به طور مؤثر آموزش داد.

پیچیدگی پشت سادگی

در قلب سیستم پشتیبانی خدمات مشتری ما، شبکه‌ای از اعلان‌ها قرار دارد که به دقت مهندسی شده‌اند، که هر کدام برای رسیدگی به طیف گسترده‌ای از سوالات مشتری طراحی شده‌اند. این ممکن است کار ساده ای به نظر برسد، اما پیچیدگی لایه ای از تغییرات در زبان، استدلال منطقی و دانش فنی را آشکار کرد.

تغییر صرف یک کلمه یا حتی یک حرف در یک اعلان می‌تواند به نتایج بسیار متفاوتی منجر شود و نیاز حیاتی به دقت در رویکرد ما را برجسته می‌کند. این یک یادآوری واضح است که مدل‌های هوش مصنوعی، با وجود همه قابلیت‌های پیشرفته‌شان، همچنان به وضوح و ویژگی دستورالعمل‌هایی که ما ارائه می‌دهیم، بسیار متکی هستند. نقش ما از مهندسان به مربیان و همکاران، هدایت هوش مصنوعی در فرآیند یادگیری، تصحیح سوء تفاهم‌ها، و اصلاح پاسخ‌های آن برای اطمینان از ارتباط و دقت تبدیل شد.

تسلط بر مهندسی سریع برای ما به معنای پذیرش این پیچیدگی بود. ما یاد گرفتیم که اعلان‌ها را نه فقط به‌عنوان دستور، بلکه به‌عنوان مکالمه بسازیم، جایی که زمینه و حساسیت زبان انسانی همگی نقش‌های اساسی دارند. هر درخواست یک بلوک ساختمانی در ساختار بزرگ‌تری از درک هوش مصنوعی است، گامی به سوی ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی که می‌توانند واقعاً نیازهای انسان را با درجه بالایی از ارتباط و شخصی‌سازی درک کنند و به آن‌ها پاسخ دهند.

با شناخت هوش مصنوعی به عنوان یک عضو تیم پویا، قادر به رشد و یادگیری، توانستیم پتانسیل آن را به طور موثرتری مهار کنیم. این تغییر ذهنیت برای موفقیت پروژه ما بسیار مهم بود، و ما را قادر ساخت تا یک سیستم پشتیبانی مشتری را توسعه دهیم که واقعاً نیازهای مشتری را درک کند و به آن‌ها پاسخ دهد «با هوش مصنوعی در خدمات مشتری چه چیزی می‌توانیم به دست آوریم»، که توسط حرفه مهندسی سریع ممکن شد.

تفکر ساختاریافته و تکامل مستمر

سفر ما به مهندسی سریع ضرورت تفکر ساختاریافته را برجسته کرد – یک رویکرد روشمند که در آن درک کار در دست تنها شروع است. ما یاد گرفتیم پیش بینی کنیم که هوش مصنوعی چگونه دستورالعمل ها را تفسیر می کند و چگونه آن را برای دستیابی به نتایج دقیق راهنمایی می کند. ما دائماً بازنگری و اصلاح می‌کردیم، و اطمینان می‌دادیم که هر عنصر اعلان هم مستقل و هم به صورت هم افزایی عمل می‌کند.

انتقال بین مدل‌ها، مانند GPT-3.5 به GPT-4.0، ماهیت سیال فناوری‌های هوش مصنوعی را به نمایش گذاشت و ما را به تکامل استراتژی‌های خود در کنار این پیشرفت‌ها سوق داد تا از پتانسیل کامل آنها استفاده کنیم.

پیمایش محدودیت ها و ایجاد نقاط قوت

مهندسی سریع جذاب است، به خصوص وقتی صحبت از مانور دادن در مورد محدودیت های مدل های زبان بزرگ می شود. به عنوان مثال، وظایف پیچیده یا ابهاماتی که ممکن است هوش مصنوعی را گیج کنند، ما را ملزم می‌کنند که خارج از چارچوب فکر کنیم. ما از فراخوانی عملکرد استراتژیک استفاده کردیم، مانند درخواست کمک از یک همکار، که به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد از منابع خارجی برای اطلاعات بیشتر استفاده کند.

این استراتژی نه تنها محدودیت ها را دور زد، بلکه به طور قابل توجهی عملکرد هوش مصنوعی را تقویت کرد و آن را قادر ساخت تا وظایف پیچیده تری را با دقت بالا انجام دهد.

تاثیر بر پشتیبانی مشتری

پیاده‌سازی مهندسی سریع در چارچوب پشتیبانی مشتری، تغییر محوری دیگری را رقم زد. از طریق کالیبراسیون سریع و ادغام فراخوانی‌های عملکرد، کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را افزایش داده‌ایم. در همان زمان، ارتباطات ما متناسب‌تر، روشن‌تر و مؤثرتر شد و رضایت مشتری را به‌طور چشمگیری افزایش داد.

این نوآوری تجربه مشتری را غنی کرد و همچنین گردش کار داخلی ما را بهینه کرد و تیم ما را توانمند کرد تا زمان بیشتری را به نیازهای پیچیده مشتری اختصاص دهد. در مجموع، این تکامل در سیستم پشتیبانی ما، تأثیرات دگرگون‌کننده مهندسی سریع را برجسته کرد و نقش آن را در پیشرفت هوش مصنوعی برای رویارویی با چالش‌های دنیای واقعی نشان داد.

آیا آماده استفاده از هوش مصنوعی در عملیات تجاری هستید؟

همانطور که هوش مصنوعی به تعریف مجدد هر جنبه از فناوری و تجارت ادامه می دهد، نقش مهندسی سریع به طور فزاینده ای حیاتی می شود. ما خوشحالیم که می‌توانیم به لیست رو به رشد آن شرکت‌های پیشگام بپیوندیم که می‌خواهند در خط مقدم این حوزه هیجان‌انگیز باشند، و به همین دلیل، ما به طور مداوم در حال کاوش و جابجایی مرزهای آنچه که هوش مصنوعی می‌تواند به دست آورد، بپیوندیم.

بنابراین، اگر به‌دنبال استفاده از قدرت هوش مصنوعی در عملیات خود هستید یا به راهنمایی برای ترکیب راه‌حل‌های فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی نیاز دارید، تیم ما اینجاست تا به شما کمک کند. ما با هم می توانیم پتانسیل کامل هوش مصنوعی را برای کسب و کار شما باز کنیم.

به کاوش در مورد اینکه Danubius IT چگونه می تواند قابلیت های هوش مصنوعی شما را افزایش دهد، علاقه مندید؟ با ما تماس بگیرید و بیایید با هم چنین راه حل هایی ایجاد کنیم!