Notes

Кто такие промпт-инженеры и можно ли освоить эту специальность, не зная языков программирования Хабр
Инженерия промптов — это искусство настройки этих промптов, чтобы лучше общаться с генеративным ИИ. Arturo Buzzalino, главный инновационный директор Epicor, объясняет, что ценность инженерии промптов заключается в оптимизации того, как ИИ интерпретирует и отвечает на запросы. Здесь использован Zero shot промпт с ролью преподавателя программирования и просьбой писать только задачи без ответа. Для получения ответа можно прогнать полученные задания от модели и попросить её дать на них ответ. Мы находимся в эпоху, когда граница между человеком и машиной становится все тоньше.
Ошибки и проблемы при некорректном использовании промптов
ИИ изначально допустил серьезное «белое пятно» и галлюцинировал по поводу нескольких параметров. Для этого достаточно добавить после основного запроса фразу «Перед тем, как дать ответ, проверь свои рассуждения, чтобы убедиться в правильности ответа». Промпт может быть настроен так, чтобы генерировать пошаговые инструкции, кейсы из реальной практики или тесты для оценки знаний. Для руководителей важно понимать, что внедрение промпт-инжиниринга не требует радикальных изменений, но требует методичной работы и адаптации.
По ссылке можно посмотреть запрос и ответ от нейросети, https://partnershiponai.org где мы использовали эту технику. Мы с командой разработали подробный гайд по промпт-инжинирингу, чтобы помочь вам раскрыть весь потенциал ИИ-моделей на нашей платформе. Напишите функцию reverse_words, которая принимает строку и возвращает новую строку, в которой порядок слов обратный.
Какой ваш язык программирования?
Можно спорить о важности внесения этого изменения, но я все же объяснил ИИ проблему открытым текстом, надеясь на решение. ИИ сгенерировал еще одно обновление для одной из команд, которое не принесло желаемых результатов. После этого мне пришлось вернуться к 4-му этапу, чтобы проверить параметры https://oxfordmartin.ox.ac.uk/artificial-intelligence/ команды.

Поэтому вам придется обратиться к шаблонам RAG (retrieval-augmented generation — генерация ответа, дополненная результатами поиска), чтобы внедрить недостающие знания в каждый промпт. А это, в свою очередь, означает, что понадобится база данных, механизм запросов и некоторое время на тонкую настройку этих дополнений к каждому промпту, предоставленному модели ИИ. Это решение находится прямо в комментариях, практически полностью совпадающих с формулировкой данного запроса.
ИИ изначально допустил серьезное «белое пятно» и галлюцинировал по поводу нескольких параметров. Однако он исправил свои ошибки в областях естественного языка, связанных с выявлением полезных документов и написанием драфтов документации. Не стоит жалеть сил на выполнение итераций, чтобы получить окончательную версию инструкций. Этот опыт совпадает с рассказами других старших инженеров о том, что чаты ИИ имеют тенденцию затухать и даже сходить на нет, как только вы начинаете добавлять больше деталей в свой запрос. Стоит отметить, что традиционный метод имеет преимущества в долгосрочной перспективе (о них расскажу позже). В данном случае я учитываю исключительно затраченное время и немедленные результаты.
Сегодня программисты используют AI для выполнения рутинных задач, таких как написание функций, исправление ошибок или генерация тестов. Для одной задачи может подойти прямолинейный и детализированный запрос, а для другой — более общий и гибкий. К тому же мало кто признает, что обращение за помощью, лежащее в основе создания кода с помощью промптов, само по себе является развитым навыком. Получение ответа на вопрос никогда не заставит наш мозг проделать те же шаги по обработке и сборке концептуальных «кирпичиков» искомого ответа. источник
Here's my website: https://partnershiponai.org