Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Оригинальные материалы о React, Node.js, TypeScript и AI — из той же практики, что и наше операторское ПО. Текст статей на английском.
Тег: Prompt Engineering
Инжиниринг контекста для ИИ-агентов: формирование того, что видит модель
Почему качество работы агентов снижается по мере увеличения объема контекста, в чем разница между проектированием контекста и формулировкой промптов, а также простая схема для выбора того, что будет видеть каждый вызов модели.
8 мин чтенияДиагностика проблем с выводом ЯИИ: когда использовать запросы, извлечение данных или тонкую настройку
Способ определения на основе симптомов того, требуется ли слабой функции ИИ лучший промпт, слой поиска или доработка, а также почему обучение модели на фактах приводит к обратному эффекту.
7 мин чтенияШесть концепций ИИ, которые подскажут вам, что проверить перед тем, как доверять ответу
Токены, окна контекста, параметр температуры, галлюцинации, технологии RAG и агенты рассматриваются как инструменты проверки, которые позволяют выявлять ошибки, контролировать затраты и оценивать утверждения ИИ-продуктов.
10 мин чтенияОт неопределенного к точному: усовершенствование одного запроса в три осмысленных этапа
Посмотрите, как простой запрос к большой языковой модели превращается в структурированное задание, и узнайте, почему контекст определяет правдивость информации, в то время как роль, формат и ограничения определяют качество результата.
4 мин чтенияСоздайте инструмент для улучшения и генерации персональных промптов с использованием Claude Artifacts
Превратите один чат Claude в инструмент для улучшения персональных промптов с помощью Artifacts: он совершенствует слабые промпты и развивает грубые идеи до базовых, продвинутых и экспертных версий.
9 мин чтенияОграниченные промпты: как не позволить ИИ-ассистентам создавать параллельные стеки
Почему нечеткие запросы на функции заставляют помощников по программированию добавлять дублирующиеся библиотеки и обертки, и как ограниченный запрос с указанием путей, инвариантов и жестких ограничений решает эту проблему.
6 мин чтенияСоздание конвейеров LangChain с помощью LCEL: линейные, параллельные и разветвленные.
Научитесь объединять промпты, модели и парсеры в линейные, многоступенчатые, параллельные и условные конвейеры LangChain с использованием оператора pipe, RunnableParallel и RunnableBranch.
41 мин чтенияРабочий процесс с использованием ИИ для размещения небольшого веб-сайта на Cloudflare
Повторяемый рабочий процесс и шаблоны запросов для проектирования, улучшения и развертывания небольшого сайта с помощью ИИ-ассистента для программирования, бесплатных тарифов GitHub и Cloudflare.
9 мин чтенияОбратное формулирование промптов: превращение успешной сессии с LLM в повторно используемый промпт
Узнайте, как извлекать однократный промпт из успешного многократного диалога с большой языковой моделью, а также как метод инверсии промптов позволяет восстановить исходные промпты, когда у вас имеются только результаты их выполнения.
6 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.