Notes

Как AI меняет рынок: ожидания и реальность Хабр
Сегодня промпт-инжиниринг — это не просто техническая дисциплина, а один из важнейших элементов успешного взаимодействия с ИИ. Например, плохо продуманный промпт может привести к получению искаженной информации, что опасно в медицинских или юридических контекстах. Кроме того, создание запросов для получения заведомо вредоносного контента поднимает вопросы о границах ответственности.
Такие специалисты будут заниматься созданием универсальных и адаптивных запросов для разных сфер. Промпт-инжиниринг может помочь создать персонализированные обучающие материалы, предложить примеры задач или объяснить сложные концепции простыми словами. ИИ способен не только предложить код, но и подсказать, как использовать определенный метод или библиотеку. Промпт-инжиниринг становится важным инструментом для разработчиков, особенно в эпоху, когда генеративные ИИ могут создавать сложный программный код.
Мы с командой разработали подробный гайд по промпт-инжинирингу, чтобы помочь вам раскрыть весь потенциал ИИ-моделей на нашей платформе. Уже сегодня существуют системы, которые помогают автоматически оптимизировать промпты, делая их более эффективными. Попутно весь этот процесс ставит под угрозу ранние этапы формирования кадрового резерва, что чревато утратой квалификации авторами контента, создающими исходный материал, от которого зависит ИИ. Чтение документации позволило мне гораздо лучше оценить качество исходного проекта ИИ, а также другие альтернативные варианты и соображения для адаптации решения к производственной системе. Также существуют другие необычные приёмы, как например подкуп, угрозы и прочие объяснения почему ИИ нужно сделать что-то качественно.
Чтобы стать промпт-инженером, не обязательно быть профессионалом в программировании. Главное в этой работе — умение точно и ясно формулировать текстовые запросы, которые помогают управлять поведением искусственного интеллекта, например, в таких системах, как чат-боты. Ваша задача состоит в том, чтобы экспериментировать с разными вариантами текстов, чтобы найти те, которые позволяют достигать наилучших результатов в диалогах. Избегание типичных ошибок при создании промптов — это важный шаг к эффективному взаимодействию с языковыми моделями. Старайтесь формулировать запросы так, чтобы они были конкретными, избегайте двусмысленности и https://semiwiki.com/category/artificial-intelligence/ всегда предоставляйте необходимый контекст.
AUSLANDER EXPERT Ошибки и проблемы при некорректном использовании промптов
Помимо утилитарного использования, промпт-инжиниринг влияет на то, как люди взаимодействуют с ИИ в повседневной жизни. Например, виртуальные ассистенты становятся все более интуитивными, а пользователи — более избирательными в том, как они формулируют свои запросы. И снова для раскрытия системного промпта Perplexity пришлось сначала найти его фрагменты в CoT, показать их ИИ и продолжить рассказ в стиле «я знаю это, потому что https://aitracker.substack.com я это написал». Для всех нас ИИ стал инструментом для выполнения повседневных задач на каждой роли и становится маст хэв скиллом для личного и карьерного роста. Избегая этих ошибок и следуя основам промпт-инжиниринга, можно добиться максимальной эффективности работы с AI. Это делает промпт-инжиниринг не просто вспомогательным навыком, а ключевым инструментом, особенно в профессиональных сферах.
Краткая история и развитие концепции
Я изменил первоначальный промпт, чтобы указать, что сервер Keycloak использует пользовательский сертификат. Тем не менее ИИ, похоже, проигнорировал это замечание и не внес никаких изменений в ответы. Предполагая, что дальнейшие уточнения будут так же проигнорированы, я напрямую спросил ИИ о том, как он будет обрабатывать сообщение об ошибке.
Примеры успешного применения промпт-инжиниринга
Проще говоря, это текстовый запрос, который вы задаете модели, чтобы получить ответ. Но, как показывает практика, далеко не каждый запрос даст нужный результат. Например, плохо продуманный промпт может привести к получению искаженной информации, что опасно в медицинских или юридических контекстах.
Понимание и исправление этих ошибок поможет вам улучшить качество получаемых от модели ответов и сделать ваш опыт работы с ИИ максимально продуктивным. В конце концов, успех в промпт-инжиниринге зависит от сочетания точности и внимания к деталям. Промпт-инжиниринг и традиционное программирование, несмотря на различия, взаимно дополняют друг друга, создавая возможности для работы с технологиями.
Чтение документации позволило мне гораздо лучше оценить качество исходного проекта ИИ, а также другие альтернативные варианты и соображения для адаптации решения к производственной системе. Драфты ИИ могут быть приемлемы для одноразового прототипа, но недопустимы для реального продукта. ИИ не может создать семантическую сеть документации продукта в человеческом мозгу или в собственных схемах. Об этом свидетельствуют как галлюцинации, связанные с параметром «oidc_claims_mapping», так и временное «белое пятно» по поводу наличия административного CLI Keycloak. ИИ выдал полезные для каждого этапа процесса ссылки, встроенные в инструкции. Для полного предоставления информации мне пришлось исправить несколько фрагментов разметки для URL-ссылок, но это заняло всего пару минут.
Homepage: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/