Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: prompt-engineering
Основи AI-агентів: мета, проектування запитів та вибір моделі
Як підготувати основи для створення продуктивного AI-агента: визначити мету та показники успіху, написати запити з цілями та обмеженнями, а потім вибрати правильну модель.
21 хв читанняКерування поведінкою агента Bedrock: стадії запиту, парсери та процес інференції.
Як перевизначити налаштування попередньої обробки, оркестрації та післяобробки в Bedrock у Terraform за допомогою лямбда-функції-парсера, контракту JSON та параметрів інференції для кожної стадії.
22 хв читанняІнженерія контексту для додатків на основі LLM: структурований вихід, інструменти та обмеження агентів
Як навмисно створювати вхідні дані для моделі: вибір контексту, шаблони запитів, схеми JSON, обмежений декодування, виклик інструментів, цикли агентів та обмежена автономія.
13 хв читанняТестування механізму перевірки, який повторно розглядає неправильну кінцеву дію агента.
Експеримент із 30 випадками: суддя у вигляді ШІ та одна спроба перепробування скоротили кількість неправильних дій підтримки з 6 до 2, а також пояснюється, чому виявлення порушення не завжди означає, що агент його виправить.
7 хв читанняВід Zero-Shot до самоконсистентності: практична ієрархія технік формулювання запитів.
Інжиніринг запитів як драбина: zero-shot, few-shot, декомпозиція, цикли критики та запити для міркувань, з прикладом бота-підтримки та ситуаціями, коли варто використовувати звичайний код.
16 хв читанняЗапит, Контекст, Механізм, Цикл: Чотири шари, що лежать в основі AI-агента
Промпт, контекст, інструменти та ланцюг: чотири шари, що лежать в основі кожного штучного інтелектуального агента, починаючи від проектування промптів, та причина, чому кожен з них існує — тому що попередній шар виявився недостатнім.
7 хв читанняПідказки, RAG чи налаштування моделі: діагностуйте рівень перед вибором.
Практичний спосіб вибору між підказками, RAG та налаштуванням моделі у 2026 році за допомогою трьох запитань, алгоритму прийняття рішень, характеристик витрат, свіжості даних та поширених помилок.
9 хв читанняЧому агентам для програмування, таким як Claude Code, потрібен шар управління, а не кращі запити
Запит формує одну зміну, а не весь процес роботи. Як шар управління, що складається з правил, контексту, обмежень повноважень та підтвердження виконання завдань, робить Claude Code надійним.
11 хв читанняВід інженерії запитів до інженерії контексту: писати, вибирати, стискувати, ізолювати
Курс з інженерії контексту для штучних інтелектуальних агентів: чому інженерія запитів є недостатньою, як заповнюється вікно контексту, чотири стратегії, RAG для інструментів, Claude Code.
18 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.