راهنمای نهایی برای مهندسی سریع

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
مهندسی سریع همه چیز در مورد ایجاد دستورالعمل های واضح برای دریافت پاسخ های دقیق و قابل اعتماد از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT یا Gemini است. چه در حال نوشتن درخواست‌هایی برای تولید کد، تحقیق یا پشتیبانی مشتری باشید، تکنیک‌های مناسب می‌توانند در وقت شما صرفه‌جویی کنند، خطاها را کاهش دهند و نتایج را بهبود بخشند.

نکات کلیدی:

چرا اهمیت دارد: پیام های بهتر به معنای خروجی های با کیفیت بالاتر، پردازش سریع تر و اشتباهات کمتر است.
چالش ها: نوشتن اعلان‌ها به وضوح و انعطاف‌پذیری متعادل، به‌ویژه برای کارهای پیچیده نیاز دارد.
تکنیک ها: از دستورالعمل های گام به گام استفاده کنید، دستورات را به طور سیستماتیک آزمایش کنید و آنها را بر اساس عملکرد اصلاح کنید.
ابزار: پلتفرم هایی مانند LangChain، Kern AI Refinery و Langtail تست، اشکال زدایی و بهینه سازی درخواست ها را ساده می کنند.

مقایسه سریع ابزارهای محبوب:

ابزار
ویژگی ها
قیمت گذاری
محدودیت ها

دم لنگ
فایروال هوش مصنوعی، امتیازدهی خروجی
رایگان تا 499 دلار در ماه
سطح رایگان محدود به 2 فرمان است

PromptFlow
اتوماسیون گردش کار
مبتنی بر استفاده
نیاز به تنظیمات فنی دارد

PromptPerfect
پشتیبانی از 80+ LLM
قیمت گذاری سفارشی
امکانات رایگان محدود

آهنگر
داشبورد تجزیه و تحلیل
رایگان تا پولی
مجموعه ویژگی های پایه

با تسلط بر اصول اولیه، آزمایش تکنیک های پیشرفته و استفاده از ابزارها برای ساده کردن فرآیند شروع کنید. این راهنما به شما نشان می دهد که چگونه درخواست های خود را بهبود بخشید و عملکرد بهتر هوش مصنوعی را باز کنید.

تکنیک های کلیدی برای نوشتن پیام های بهتر

نوشتن دستورات واضح و خاص

به جای دادن دستورالعمل های نامشخص، به دنبال اعلان های دقیق مانند: “یک دستور تهیه کیک شکلاتی وگان شامل مواد اولیه، زمان آماده سازی و دستورالعمل های گام به گام بنویسید” [6].

اعلان های قوی باید قالب مورد نظر، محدودیت ها، زمینه و معیارهای موفقیت واضح را مشخص کند. به عنوان مثال، ابزارهایی مانند Kern AI Refinery نشان می دهد که دستورات با ساختار مناسب می توانند دقت خروجی را تا حد زیادی افزایش دهند. 40% در مقایسه با موارد مبهم [7].

با استفاده از دستورالعمل های گام به گام

تقسیم وظایف به مراحل کوچکتر به هدایت مدل از طریق استدلال منطقی کمک می کند [8].

مرحله
مثال مورد استفاده

تعریف مشکل
الزامات دقیق یک کار محتوا را مشخص کنید

شکست فرآیند
وظایف پیچیده را به بخش های قابل مدیریت تقسیم کنید

معیارهای اعتبار سنجی
معیارهای صحت یا کامل بودن را مشخص کنید

این رویکرد ساختاریافته تضمین می کند که خروجی انتظارات را برآورده می کند.

اعلانات آزمایش و پالایش

بهبود دستورات مستلزم آزمایش و تنظیمات سیستماتیک است. پلتفرم‌هایی مانند LangChain و Kern AI Refinery این فرآیند را با ویژگی‌هایی مانند ردیابی عملکرد و تست سناریو آسان‌تر می‌کنند. [2].

استفاده از تکنیک‌های پیشرفته – مانند موارد آزمایشی متنوع، نظارت بر ثبات، تجزیه و تحلیل پاسخ‌ها، و ترکیب حلقه‌های بازخورد – می‌تواند قابلیت اطمینان سریع را به طور قابل توجهی افزایش دهد. به عنوان مثال، آزمایش در سطح سازمانی نشان داده است که کیفیت خروجی را بهبود می بخشد 30% در حالی که تکرارها را کاهش می دهد 25% [4].

نکته کلیدی این است که شفافیت و انعطاف پذیری را متوازن کنیم، بنابراین درخواست ها می توانند ورودی های مختلف را بدون از دست دادن دقت مدیریت کنند. [3]. هنگامی که بر این روش ها مسلط شدید، ابزارهای مناسب می توانند فرآیند پالایش و بهینه سازی درخواست های شما را ساده تر کنند.

ابزارها و بسترها برای آزمایش سریع

هنگامی که مهارت‌های خود را در اصلاح درخواست‌ها تقویت کردید، گام بعدی استفاده از ابزارهای مناسب برای بهبود کارایی و حفظ ثبات است. این ابزارها برای آزمایش، اشکال‌زدایی، و اعلان‌های تنظیم دقیق ضروری هستند و در نهایت کیفیت خروجی بهتر و گردش کار روان‌تر را تضمین می‌کنند.

چگونه Langtail می تواند کمک کند

Langtail یک پلت فرم بصری طراحی شده برای آزمایش و اشکال‌زدایی برنامه‌های هوش مصنوعی ارائه می‌کند و به تیم‌هایی با تخصص‌های فنی متفاوت پاسخ می‌دهد. با ارائه ویژگی‌هایی مانند آزمایش داده‌های واقعی، امتیازدهی کیفیت خروجی، تطبیق الگو و بررسی‌های امنیتی از طریق فایروال هوش مصنوعی، فرآیند را ساده‌تر می‌کند.

برای طرح‌های رایگان، Langtail داده‌ها را به مدت 30 روز حفظ می‌کند، در حالی که برنامه‌های پولی گزینه‌های گسترده‌تری را ارائه می‌دهند. کاربران سازمانی می توانند از میزبانی خود، پشتیبانی اختصاصی و درخواست های نامحدود بهره مند شوند.

مقایسه ابزارهای مهندسی سریع

ابزارهای مختلف به چالش هایی مانند حفظ وضوح و ثبات در خروجی ها می پردازند. در اینجا مقایسه برخی از پلتفرم های محبوب برای کمک به تصمیم گیری آورده شده است:

ابزار
ویژگی های کلیدی
قیمت گذاری
محدودیت ها

دم لنگ
فایروال هوش مصنوعی، امتیازدهی خروجی
رایگان تا 499 دلار در ماه
سطح رایگان محدود به 2 فرمان است

PromptFlow
اتوماسیون گردش کار، مجموعه تست
مبتنی بر استفاده
نیاز به تنظیمات فنی دارد

PromptPerfect
پشتیبانی از 80+ LLM
قیمت گذاری سفارشی
امکانات رایگان محدود

آهنگر
داشبورد تجزیه و تحلیل
سطوح رایگان تا پولی
مجموعه ویژگی های پایه

ابزاری را بر اساس نیازها و بودجه خاص تیم خود انتخاب کنید. شروع با یک طرح رایگان می تواند به شما کمک کند قبل از تعهد به نسخه پولی، قابلیت های آن را ارزیابی کنید.

as-itb-9fdb1ba

نکاتی برای بهبود نوشتن سریع

استفاده از ابزارهایی مانند Langtail و PromptFlow می‌تواند تست سریع را آسان‌تر کند، اما درک اصول اولیه ایجاد اعلان‌های موثر کلید دستیابی به نتایج قابل اعتماد است.

نوشتن دستورات واضح و متنی

وضوح و زمینه برای دریافت پاسخ های ثابت از مدل های هوش مصنوعی ضروری است. هر بخش از دستور شما باید مدل را به سمت درک درخواست شما و ارائه خروجی های با کیفیت هدایت کند.

“مهندسی سریع که به درستی انجام می شود، قابلیت پیش بینی را در خروجی های مدل معرفی می کند و از تلاش شما برای تکرار بیش از حد بر روی دستورات خود صرفه جویی می کند.” – Mirascope, 2024-05-31 [3]

استفاده از کنترل نسخه برای درخواست

دستورات را به عنوان کد در نظر بگیرید – آنها را به طور سیستماتیک دنبال کنید تا از ثبات و همکاری اطمینان حاصل کنید. ابزارهایی مانند Git می توانند به شما در ذخیره اعلان ها، به روز رسانی اسناد و نظارت بر تغییرات کمک کنند. هنگامی که دستورها نسخه شدند، آنها را در سناریوهای عملی آزمایش کنید تا ببینید عملکرد آنها چگونه است.

تست درخواست ها با داده های واقعی

تست سریع کامل شامل سه مرحله اصلی است:

جمع آوری داده های نماینده: از مجموعه داده‌های متنوع، از جمله موارد لبه، استفاده کنید تا ببینید چگونه درخواست‌ها موقعیت‌های مختلف را مدیریت می‌کنند.
پیاده سازی چرخه های تست: به طور منظم درخواست‌ها را با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند OpenAI Playground یا Kern AI Refinery برای پالایش خروجی‌ها آزمایش کنید. [1].
نظارت بر معیارهای عملکرد: مراقب معیارهای مهم مانند:

دقت پاسخگویی
سازگاری خروجی
زمان پردازش
نرخ خطا

روش‌های پیشرفته و روندهای آینده

مهندسی سریع به سرعت در حال پیشرفت است، با تکنیک‌های جدید که مرزهای نحوه تعامل ما با مدل‌های هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد. هدف این روش‌ها اصلاح و بهینه‌سازی روشی است که از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در صنایع مختلف استفاده می‌شود.

اشکال زدایی و تست درخواست ها در مقیاس

تکنیک‌هایی مانند اشکال‌زدایی زمان اجرا، آزمایش دسته‌ای و مدیریت خط لوله، رسیدگی به جریان‌های کاری سریع مقیاس بزرگ را آسان‌تر می‌کنند. ابزارهایی مانند LangChain به آزمایش چندین اعلان به طور همزمان کمک می کند و در عین حال از خروجی های منسجم و دقیق اطمینان می دهد – برای زمینه هایی مانند تجارت الکترونیک و مراقبت های بهداشتی، که در آن دقت غیرقابل مذاکره است، ضروری است.

تکنیک
بهره مند شوند

اشکال زدایی در زمان اجرا
بازخورد فوری برای به روز رسانی سریع ارائه می دهد

تست دسته ای
چندین درخواست را به طور موثر تأیید می کند

مدیریت خط لوله
کار تیمی و ردیابی نسخه را ساده می کند

پلتفرم‌هایی مانند PromptHub با ارائه ویژگی‌هایی برای آزمایش جامع و همکاری بی‌وقفه در محیط‌های مختلف، از پروژه‌های مقیاس بزرگ پشتیبانی می‌کنند.

تحقیقات جدید در مهندسی سریع

مطالعات اخیر در حال بررسی احتمالات تحریک چندوجهی است. به عنوان مثال، گائو (2023) نشان داد که چگونه ترکیب ورودی های متن و تصویر می تواند دقت طبقه بندی تصویر را بهبود بخشد. [6]. همانطور که تکنیک‌های اشکال‌زدایی تکامل می‌یابند، انتظار می‌رود که دستورات تطبیقی ​​و چندوجهی قابلیت‌های هوش مصنوعی بیشتری را باز کنند.

“طراحی سریع و موثر برای استفاده از پتانسیل کامل LLM ها بسیار مهم است. توسعه دهندگان با رعایت بهترین شیوه ها مانند ویژگی، قالب بندی ساختار یافته، تجزیه وظایف، و استفاده از تکنیک های پیشرفته مانند چند شات، زنجیره ای از فکر و تحریک ReAct، می توانند به میزان قابل توجهی عمل کنند. بهبود کیفیت، دقت و پیچیدگی خروجی های تولید شده توسط این LLM های قدرتمند.” – راهنمای تحریک، 10-09-2024 [8]

ReAct prompting، به ویژه، به دلیل توانایی خود در بهبود مورد توجه قرار گرفته است:

استدلال پیشرفته
برنامه ریزی استراتژیک
استفاده از ابزار
شکستن مشکلات پیچیده

مطالعه موردی توسط Merge Rocks (2024) نشان داد که چگونه اعلان‌های تطبیقی ​​باعث افزایش فروش و بهبود رضایت مشتری در بخش تجارت الکترونیک می‌شوند. [5].

با نگاهی به آینده، تمرکز به سمت سیستم‌های تطبیقی، اعلان‌های چندوجهی و یادگیری تقویتی تغییر می‌کند. شفافیت و توضیح پذیری نیز نقش کلیدی ایفا خواهد کرد زیرا مهندسی سریع به یک جنبه حیاتی توسعه هوش مصنوعی ادامه می دهد.

خلاصه و مراحل بعدی

بررسی تکنیک ها و ابزار

دستیابی به موفقیت در مهندسی سریع مستلزم تسلط بر روش های کلیدی و استفاده از ابزارهای مناسب برای کار است. پلتفرم‌هایی مانند LangChain و OpenAI Playground انتخاب‌های محبوبی هستند که محیط‌هایی را فراهم می‌کنند که در آن می‌توانید درخواست‌ها را با تنظیمات سفارشی‌سازی متناسب با نیازهای مختلف آزمایش و اصلاح کنید. [7].

سه عامل اصلی مهندسی سریع مؤثر را هدایت می کند:

وضوح: دستورالعمل های واضح و زمینه مرتبط دقت پاسخ ها را بهبود می بخشد.
تست کردن: بازخورد بلادرنگ و پارامترهای تنظیم دقیق به افزایش عملکرد کمک می کند.
یکپارچه سازی: گردش کار ساده و کنترل نسخه، فرآیندها را کارآمدتر می کند.

برای بخش هایی مانند خدمات مشتری، به کارگیری این اصول منجر به نتایج قابل اندازه گیری شده است. به عنوان مثال، زمان پاسخگویی با حفظ دقت تا 40 درصد کاهش یافته است [5]. با در نظر گرفتن این ابزارها و تکنیک ها، شما آماده کشف کاربردهای عملی هستید.

چگونه شروع به بهبود درخواست ها کنیم

برای تقویت مهارت های مهندسی سریع خود، روی برنامه های کاربردی دنیای واقعی تمرکز کنید. با شناسایی وظایف خاصی که هوش مصنوعی می تواند فرآیندهای شما را بهبود بخشد، شروع کنید. برای مثال، اگر هدف شما بهبود توصیه‌های محصول است، از داده‌ها و اولویت‌های مشتری برای ارائه پیشنهادات مناسب استفاده کنید. [5].

در اینجا یک راه عملی برای اصلاح رویکرد شما وجود دارد:

به اصول اولیه مسلط شویداز پلتفرم هایی مانند AI21 Studio برای تمرین نوشتن دستورالعمل های واضح و خاص استفاده کنید [7].
با تکنیک های پیشرفته آزمایش کنیدتنظیمات پارامترها و روش‌های پیشنهادی پیشرفته را که در بخش‌های قبلی توضیح داده شد، بررسی کنید [3].
تنظیم چرخه های تستدرخواست های خود را با استفاده از داده ها و ابزارهای واقعی مانند Kern AI Refinery برای تنظیم دقیق و بهینه سازی عملکرد آزمایش کنید. [7].

سوالات متداول

آیا مهندسی سریع و تنظیم سریع یکسان است؟

مهندسی سریع و تنظیم سریع روش‌های مختلفی برای بهبود عملکرد مدل‌های زبان بزرگ (LLM) هستند که هر کدام تمرکز و کاربرد خاص خود را دارند:

جنبه
مهندسی سریع
تنظیم سریع

تمرکز کنید
ایجاد درخواست های ورودی بدون تغییر مدل
تنظیم پارامترهای داخلی مدل

تخصص فنی
به حداقل تخصص نیاز دارد
به مهارت های فنی پیشرفته نیاز دارد

پیاده سازی
بدون نیاز به تغییر مدل
شامل اصلاح خود مدل است

هدف
بهبود سریع در خروجی ها
بهبود عملکرد بلند مدت

تمایز اصلی در رویکرد آنها نهفته است: مهندسی سریع دستورالعمل های داده شده به مدل را اصلاح می کند، در حالی که تنظیم سریع خود مدل را اصلاح می کند تا پاسخ های آن را افزایش دهد [6]. بسیاری از سازمان ها از ترکیبی از هر دو روش استفاده می کنند، زیرا به جنبه های مختلف بهینه سازی LLM می پردازند [4].

به عنوان مثال، در مراقبت های بهداشتی، مهندسی سریع می تواند الگوهای تشخیصی واضح ایجاد کند، در حالی که تنظیم سریع به مدل کمک می کند تا اصطلاحات و زمینه پزشکی را بهتر درک کند. [6]. ترکیب این روش ها ورودی های با کیفیت و پردازش کارآمد را تضمین می کند [3].

انتخاب شما به نیاز و تخصص شما بستگی دارد. اگر نتایج سریع را بدون تغییر مدل ترجیح می دهید، به سراغ مهندسی سریع بروید. اگر به دنبال بهبودهای عمیق تر و طولانی مدت هستید و دانش فنی دارید، تنظیم سریع را انتخاب کنید [3][4].

هر دو رویکرد نقش مهمی در بهبود سیستم‌های هوش مصنوعی دارند. با درک نقاط قوت آنها و اینکه چگونه آنها یکدیگر را تکمیل می کنند، می توانید به طور موثر عملکرد LLM را برای کارهای مختلف افزایش دهید.