
 
 Ang nabanggit na komunikasyon skill na nagsisimula kung ano o hindi AI gumagana sa scale. Ang nabanggit na komunikasyon skill na nagsisimula kung ano o hindi AI gumagana sa scale. Good prompts come from clear intent, structured testing, and constant refinement through an organized engineering and testing process. Ang unang trabaho sa mga malaking mga modelo ng wika ay depende sa pagsusuri at error. Ngayon, ang prompting ay bumuo sa isang propesyonal na kaligtasan. Kailangan mong malaman kung paano mag-interpretasyon ng mga modelo ng wika at kung paano mag-express ang intension sa isang paraan na sila ay maaaring sumusunod. Ang mga malakas na prompt engineers ay nag-iisip sa mga step, matukoy ang mga resulta, patakbo ang mga pagbabago, A / B test, at mapabuti sa panahon. Nakatakda ako ng higit sa 15 taon na bumuo ng mga sistema ng AI at machine learning para sa mga start-up at global enterprises. Ang aking trabaho ay nagsimula sa Microsoft, kung saan ako ay nag-focus sa larong-scale na mga sistema ng pag-recommendation at mga algorithm ng paghahanap upang pakikipagtulungan ng ratings ng milyon-milyong mga customer sa pag-scale. Sa blog na ito, i-share ko ang mga praktis na mga paraan na ginagamit ko sa pag-disenyo, pag-test, at pag-aalok ng mga prompts na patuloy na magbigay ng katangian at gumagamit na outputs. Core Techniques for Better Results Mga teknikal para sa mas mahusay na mga resulta Ang mga pangunahing pangunahing pangangasiwa ng effective prompting ay ginagamit sa lahat ng industriya. Ang mga teknolohiya na ito ay nagbibigay ng kontrol, katumpakan, at repetability. Ang maliliit na negosyo sa mga sumusunod na sektor ay kinakailangan: pagproseso ng produktong agrikultural ( Role Assignment I-set ang mga limitasyon para sa tono, format, at length. Clear limitasyon ay mabawasan ang ambiguity at guide responses. Constraints I-divide ang mga task sa defined steps o mga seksyon. Ito ay mapabuti ang logic ng modelo at nagbibigay-daan ito para sa paghahatid ng mga kompleksong instruksyon. Delimiters and Structure Magbigay ng inspirasyon sa kontemporaryong designer ay maaaring gumawa ng kahit ano, kahit ano, at ang New Year - ay walang exception. Few-Shot Examples Ang mga ito ay nagpapakita din ang format sa kung saan gusto mo ang output upang sumali, na kung saan ay napaka-importanteng dahil ang mga LLM ay maaaring i-play ang "jazz" higit pa kaysa sa hindi at magbigay ng mga responses sa mga format na hindi mo inaasahan. Lahat ng mga metriko na ito ay sumusuporta sa konsistensiya at efficiency. Karamihan, lumikha sila ng isang base para sa reliable, repetitive AI mga resulta. Advanced Strategies for Complex Work Mga Strategiya para sa Complex Work Kapag ang mga pangunahing bagay ay nasa lugar, ang mga advanced na mga teknolohiya ng pag-iisip ay tumutulong sa modelo ng pag-iisip at gawin ng mas mahusay. I-encourage ang modelo na ilarawan ang kanyang proseso ng pag-argumentation step-by-step. Ang pag-unlad na ito ay lumabas sa katotohanan at transparency at nagbibigay ng isang lens sa kung paano ang mga reaksyon ay naka-set up, isang pangunahing kinakailangan para sa auditedability at long-term maintenanceability. Chain of Thought Prompting Tapos na ang klase. if you want. if you want. if you want. if you want. if you want. if you want. if you want. if you want. if you want. if you want. Tree of Thought Prompting Link prompts kasama upang ang bawat output ay maging input para sa susunod na step. Ito ay useful para sa multi-stage tasks at mga proseso na nangangailangan ng katangian adherence plus compliance checks sa bawat step bago pumunta sa susunod na step Prompt Chaining Magbigay ng mga katotohanan o kontekstual na mga detalye upang mapagkukunan ang pag-argument ng modelo. Ito ay humihinto ang mga error at mapagkukunan ang credibility. Data-Driven Prompting Kapag ang pagganap ng pagganap, maaari mong gamitin ang mga tool tulad ng NotebookLM, na gumagamit ng mga pinakabagong mga modelo ng Google Gemini upang i-review ang lahat ng mga prompts kasama at i-refine ang prompt na ito. Meta Prompting NotebookLM at iba pang mga proyektong-based LLM mga tool na nagbibigay-daan upang i-upload at i-review ang ilang mga file ay karaniwang maaaring matuklasan ang mga struktural o phrasing improvements. Ang mga metriko na ito ay batay sa maliliit na negosyo sa mga sumusunod na sektor ay kinakailangan: pagproseso ng produktong agrikultural ( Karamihan sa isang regular, iterative na proseso ng auditing, posibleng gumagamit ng GitHub para sa pag-tracking ng pagbabago, ang mga strategya na ito ay tumugon ang "black box" ng pag-iisip mula sa magic sa isang bagay na mas organized at predictable, na may mas mahusay, mas aklat na output mula sa LLMs. Avoiding Common Pitfalls Pumunta sa mga common pitfalls Ang prompt engineering ay gumagana ang pinakamahusay kapag nag-focus sa clarity at oversight. Ang mga LLM ay simulan ng pag-argument sa pamamagitan ng pattern-matching sa data. Ang mga ito ay nangangailangan ng review at konteksto upang magbigay ng katotohanan. Ang maliliit na negosyo sa mga sumusunod na sektor ay kinakailangan: pagproseso ng produktong agrikultural ( Dahil dito, ang mga halimbawa o mga template sa prompt ay hindi kailangang maging sumusunod, dahil ang mga window ng kontekstong ay napaka-extremely. Huwag mangyaring magbigay ng isang halimbawa ng 10 o 20 pahina na output ng isang kanonikal na produkto ng trabaho upang makatulong sa paghahanap ng LLM bilang isang North Star na may mga pangunahing detalye. Principles That Endure Mga prinsipyo na patuloy Ang mga pangunahing prinsipyo ng prompt engineering ay patuloy, kahit na ang teknolohiya ng AI ay mabawasan. Upang makakuha ng consistent at scalable AI mga resulta, mag-focus sa tatlong pangunahing prinsipyo: clarity, structure, at consistency. Sa mga mas mababang posisyon ay may mga species ng Eurobond fauna, at ang mga altitude ng bundok ay dumarami sa pagtaas ng altitude. Ang isang precise prompt na may mga pangunahing halimbawa, kahit anong panahon, ay mahalaga para sa paghahatid ng AI kung ano ang kinakailangan. Tingnan mo sa Mon Tulfo, bumibira siya, pero hindi siya takot sa consequences, dahil preparado din siya. Ang isang malakas na prompt ay mapabuti ang kakayahan ng AI na magbigay ng reliable, relevant na outputs. Kung ikaw ay nag-implementasyon ng AI sa customer service o operational tasks, ang mga malakas na prompts ay mabawasan ang risk ng mga error at mapabuti ang efficiency. Ang pag-iisip ng pag-iisip sa mga solusyon ng AI ay ang konsistensiya. Ang pag-iisip ng mga prompts ay malinaw at isasagawa sa buong panel ay nagbibigay ng AI upang i-adapt at magpatakbo nang konsistensiya, kahit na ang mga pangangailangan ng negosyo ay mabawasan. Ito ay mahalaga upang magbibigay-daan na ang AI ay magkakaroon ng epekto habang ito lumabas. Ang regular na refinement ay nagtatagumpay na ang mga sistema ng AI ay matatagpuan sa mga target ng negosyo at patuloy na mag-evolusyon sa teknolohiya. Siguraduhin na ang iyong mga team ay may isang proseso at sistema sa lugar upang regular na QA test at iterate, plus auditing prompts na may isang detalyadong pag-log ng pagbabago. Final Perspective Final Perspektibo Ang prompting ay sa sentro ng kung paano gumamit ng mga tao sa AI. Well-crafted prompts guide AI sa pagganap ng mga target ng negosyo sa isang efficient na paraan, na magdadala ng AI sa isang mahalagang tool hindi lamang isang mabilis na solusyon. Ang mahusay na paggamit ng AI ay nagsisimula sa isang malinaw na pag-unawa ng kinakailangan na resulta. I-definite ang mga pangunahing mga target at mga nuansya, at ibahagi ang iyong mga pangunahing prospekto sa mga task upfront upang matugunan ang AI sa mga pangangailangan ng negosyo. Pumunta, ang LLM ay mga pattern-matching motors sa buong isang malalaking web ng human na kaalaman. Tingnan mo sa Mon Tulfo, bumibira siya, pero hindi siya takot sa consequences, dahil preparado din siya. I-test ang AI regularly ay mahalaga. Sa pamamagitan ng pag-evaluate ang kanyang pagganap, maaari mong i-identify ang mga lugar para sa pagbutihin at gawin ang mga pag-adjustment upang mapabuti ang mga resulta. Ang proseso na ito ay nagtatagumpay na ang AI ay matatagpuan at epektibo sa panahon. Ang maliliit na negosyo sa mga sumusunod na sektor ay kinakailangan: pagproseso ng produktong agrikultural ( Ang kasalukuyang pag-aalok ay garantiya na ang AI ay patuloy na tumugon sa pagbabago ng mga pangangailangan at nagbibigay ng tunay na, sustained na halaga. Walang ito, ang iyong outputs ay dribbling, miss expectations, at kahit na masakit ang iyong team.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

A Practical Guide to Prompt Engineering para sa mga kasalukuyang LLMs

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

Hosting a DNS domain on the blockchain

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

Hosting a DNS domain on the blockchain

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps