Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Арыгінальныя матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI — з той жа практыкі, што і наша аператарскае ПЗ. Тэкст артыкулаў па-англійску.
Тэг: Prompt Engineering
Інжыніярыя контэкста для агентаў AI: выбір таго, што бачыць модель
Чаму агенты паслабляюцца, калі ў яных збільшваецца контекст, чым разлічаецца проектаванне контэксту ад формулювання запита, і простая схема для выбору таго, што бачыць кожны вызов моделі.
8 хв чытанняДыягназаванне проблемаў у выходных даных LLM: калі трэба даць падказку, адзыскваць інфармацыю чы тональна налаштаваць
Спосаб прымкнуць да сімптамаў, каб выявіць, чы рыхла функцыя ШІ патрабуе кращага запиту, слоя адзыскві гутавак чы настройкі, і чаму навчанне модэлю на фактах прыносіць негатыўныя наследкі.
7 хв чытанняШэсць канцэпцый ШУЯ, якія падказваюць, што трэба пераканаліцца пры выборы адпаведнай адказы
Токены, акна контексту, тэмпература, галюціназы, RAG і агенты выясняюцца як засобы верыфікацыі, ўсё гэта дапамагае выявляць адыякваты, кантролюваць витраты і ацэніваць тверджэння пра продукты AI.
10 хв чытанняЗ абстрактна да прыціслае: доўнеленне адной просьбы за трох цярпкіх пасэў
Пазірце, як запрос для LLM у адміністрацыі адзіной лініі ператвараецца ў структураваны інструкт, і дазвольце вам дазнацца, чаму контэкст паведамляе, што ўсё правда, а ролі, формат і абмежэння вялікаважныя для падбору хорашага рэзультата.
4 хв чытанняСтворыце адзінсткі прыстрой для выкалічвання і генеравання запросаў з адпамятаючымі элементамі Claude.
Ператворыце чат з Claude ў прыстрой для доўнелення персональных запросаў з адмыткамі: ён падкрэпляе слабыя запросы і прыводзіць грубыя ідеі да базовых, прыглыбленых і экспертных версій.
9 хв чытанняАб’явленыя запрасы: спакаванне дапаможнікаў AI ад стварэння паралельнага стаку
Чаму нечыярые запиты на функцыі змушаюць асистэнтав для кодавання дадзіць дублікаты бібліятэкаў і абгортак, і як часткавы запит з пацёскамі, інварыянтамі та жорсткімі межамі гэта вырашыць.
6 хв чытанняСкладанне каналаводоў LangChain з LCEL: лінейныя, паралельныя та розгалужаныя.
Навучыцеся підключаць запиты, моделі та парсеры да лінейных, багатоэтапных, паралельных та умовных каналаводоў LangChain за дапамогою аператара pipe, RunnableParallel та RunnableBranch.
41 хв чытанняРабочы процес з адказою штучнага інтэлекту для выкладкі маленькога веб-сайту на Cloudflare
Павтаральны працэвык і шаблоны запытаў для проектавання, прабоўкаў і запуску маленькага сайту з адказчыкам для кодавання на базе AI, выкарыстоўваючы безкоштовныя тарифы GitHub і Cloudflare.
9 хв чытанняАдварсны промпты: ператворэнне хорашага сеансу LLM у промпт, які можна выкарыстоўваць знову
Дазвольце дазнацься, як выявіць прампт для адзінаго запытку з успешнай багатоэтапнай розмовы з ШІ, а таксама як метод перавернення прампта дапамагае вярнуць прампты, калі у вас є толькі рэзультаты.
6 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.