ຖ້າທ່ານເຄີຍພິມຄຳຖາມໃສ່ chatbot ແລະຄິດວ່າ ອືມ ນັ້ນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຕ້ອງການ, ທ່ານໄດ້ພົບກັບສິລະປະການກະຕຸ້ນຂອງ AI ແລ້ວ. ການໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີແມ່ນກ່ຽວກັບເວດມົນໜ້ອຍກວ່າ ແລະ ກ່ຽວກັບວິທີທີ່ທ່ານຖາມຫຼາຍກວ່າ. ດ້ວຍຮູບແບບງ່າຍໆສອງສາມຢ່າງ, ທ່ານສາມາດນຳພາແບບຈຳລອງໃຫ້ຂຽນ, ໃຫ້ເຫດຜົນ, ສະຫຼຸບ, ວາງແຜນ, ຫຼືແມ່ນແຕ່ວິພາກວິຈານວຽກງານຂອງຕົນເອງ. ແລະແມ່ນແລ້ວ, ການປັບປຸງເລັກນ້ອຍໃນຖ້ອຍຄຳສາມາດປ່ຽນແປງທຸກຢ່າງໄດ້. 😄
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ການຕິດສະຫຼາກຂໍ້ມູນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ອະທິບາຍວ່າຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍກຳກັບ ຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຖືກຕ້ອງແນວໃດ.
🔗 ຈັນຍາບັນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ກວມເອົາຫຼັກການແນະນໍາການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະຍຸດຕິທໍາ.
🔗 MCP ໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ແນະນໍາ Model Context Protocol ແລະບົດບາດຂອງມັນໃນການສື່ສານ AI.
🔗 AI edge ແມ່ນຫຍັງ
ອະທິບາຍການແລ່ນການຄຳນວນ AI ໂດຍກົງໃນອຸປະກອນຂອບທ້ອງຖິ່ນ.
AI Prompting ແມ່ນຫຍັງ? 🤖
ການກະຕຸ້ນ AI ແມ່ນການຝຶກຫັດຫັດຖະກໍາວັດສະດຸປ້ອນທີ່ນໍາພາຮູບແບບການຜະລິດໄປສູ່ການຜະລິດຜົນຜະລິດທີ່ທ່ານຕ້ອງການ. ນັ້ນສາມາດຫມາຍເຖິງຄໍາແນະນໍາທີ່ຊັດເຈນ, ຕົວຢ່າງ, ຂໍ້ຈໍາກັດ, ພາລະບົດບາດ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງຮູບແບບເປົ້າຫມາຍ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ທ່ານອອກແບບການສົນທະນາເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບມີໂອກາດຕໍ່ສູ້ເພື່ອສະຫນອງສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ. ຄູ່ມືການອະນຸຍາດອະທິບາຍວິສະວະກໍາທັນທີເປັນການອອກແບບແລະການປັບປຸງການກະຕຸ້ນເຕືອນເພື່ອຊີ້ນໍາຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່, ເນັ້ນຫນັກໃສ່ຄວາມຊັດເຈນ, ໂຄງສ້າງ, ແລະການປັບປຸງຊ້ໍາຊ້ອນ. [1]
ໃຫ້ມີຄວາມຊື່ສັດ - ພວກເຮົາມັກຈະປະຕິບັດ AI ຄືກັບປ່ອງຊອກຫາ. ແຕ່ຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອທ່ານບອກພວກເຂົາກ່ຽວກັບວຽກງານ, ຜູ້ຊົມ, ຮູບແບບ, ແລະເງື່ອນໄຂການຍອມຮັບ. ນັ້ນແມ່ນ AI ກະຕຸ້ນເຕືອນໂດຍຫຍໍ້.
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ AI Prompting ທີ່ດີ ✅
-
ຄວາມຊັດເຈນຕີຄວາມສະຫລາດ - ຄໍາແນະນໍາທີ່ງ່າຍດາຍ, ຊັດເຈນຫຼຸດຜ່ອນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ. [2]
-
ສະພາບການແມ່ນກະສັດ - ໃຫ້ພື້ນຖານ, ເປົ້າຫມາຍ, ຜູ້ຊົມ, ຂໍ້ຈໍາກັດ, ເຖິງແມ່ນວ່າຕົວຢ່າງການຂຽນ.
-
ສະແດງ, ຢ່າພຽງແຕ່ບອກ - ຕົວຢ່າງສອງສາມຢ່າງສາມາດຍຶດໝັ້ນຮູບແບບ ແລະ ຮູບແບບໄດ້. [3]
-
ໂຄງປະກອບການຊ່ວຍ - ຫົວຂໍ້, ຈຸດ bullet, ຂັ້ນຕອນຕົວເລກ, ແລະ schemas ຜົນຜະລິດແນະນໍາຕົວແບບ.
-
Iterate ຢ່າງໄວວາ - ປັບປຸງການກະຕຸ້ນເຕືອນໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ທ່ານໄດ້ຮັບ, ຫຼັງຈາກນັ້ນທົດສອບອີກເທື່ອຫນຶ່ງ. [2]
-
ແຍກຄວາມກັງວົນ - ຖາມການວິເຄາະກ່ອນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຂໍໃຫ້ຄໍາຕອບສຸດທ້າຍ.
-
ອະນຸຍາດໃຫ້ມີຄວາມຊື່ສັດ - ເຊີນນາງແບບບອກວ່າ ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້ ຫຼື ຖາມຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປເມື່ອຕ້ອງການ. [4]
ບໍ່ມີອັນໃດອັນໜຶ່ງອັນນີ້ແມ່ນວິທະຍາສາດບັ້ງໄຟ, ແຕ່ຜົນປະສົມແມ່ນຕົວຈິງ.
ໂຄງສ້າງຫຼັກຂອງ AI Prompting 🧩
-
ຄຳສັ່ງ
ແນະນຳວຽກຢ່າງຈະແຈ້ງ: ຂຽນຂ່າວ, ວິເຄາະສັນຍາ, ຕຳໜິຕິຕຽນລະຫັດ. -
ບໍລິບົດ
ລວມເຖິງຜູ້ຊົມ, ໂຕນ, ໂດເມນ, ເປົ້າໝາຍ, ຂໍ້ຈຳກັດ, ແລະລະບົບປ້ອງກັນທີ່ລະອຽດອ່ອນ. -
ຕົວຢ່າງ
ຕື່ມຕົວຢ່າງທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ 1–3 ຕົວຢ່າງໃສ່ຮູບແບບ ແລະ ໂຄງສ້າງຂອງຮູບຮ່າງ. -
ຮູບແບບຜົນຜະລິດ
ຂໍ JSON, ຕາຕະລາງ, ຫຼືແຜນການຕົວເລກ. ເຈາະຈົງກ່ຽວກັບທົ່ງນາ. -
ແຖບຄຸນນະພາບ
ໃຫ້ນິຍາມຄຳວ່າ “ສຳເລັດ”: ເກນຄວາມຖືກຕ້ອງ, ການອ້າງອີງ, ຄວາມຍາວ, ຮູບແບບ, ແລະ ອຸປະສັກທີ່ຄວນຫຼີກລ່ຽງ. -
Workflow hints
ແນະນຳການໃຫ້ເຫດຜົນເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ ຫຼື ຮ່າງ-ແລ້ວ-ແກ້ໄຂ loop. -
ນຸ
ຍາດໃຫ້ບອກວ່າ ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້ ຫຼື ຖາມຄຳຖາມທີ່ຊັດເຈນກ່ອນ. [4]
ຫຍໍ້ກ່ອນ/ຫຼັງ
ກ່ອນ: “ຂຽນຂໍ້ຄວາມການຕະຫຼາດສຳລັບແອັບໃໝ່ຂອງພວກເຮົາ.”
ຫຼັງຈາກ: “ທ່ານເປັນນັກຂຽນຂໍ້ຄວາມຍີ່ຫໍ້ອາວຸໂສ. ຂຽນຫົວຂໍ້ໜ້າ Landing Page 3 ຫົວຂໍ້ສຳລັບນັກອິດສະຫຼະທີ່ຫຍຸ້ງຢູ່ ແລະ ເຫັນຄຸນຄ່າການປະຫຍັດເວລາ. ນ້ຳສຽງ: ສັ້ນກະທັດຮັດ, ໜ້າເຊື່ອຖື, ບໍ່ມີການໂຄສະນາເກີນຈິງ. 5–7 ຄຳ. ເຜີຍແຜ່ຕາຕະລາງທີ່ມີ ຫົວຂໍ້ ແລະ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກ. ລວມເອົາຕົວເລືອກທີ່ກົງກັນຂ້າມໜຶ່ງຢ່າງ.”
ປະເພດຫຼັກຂອງ AI Prompting ທີ່ເຈົ້າຈະໃຊ້ຕົວຈິງ 🧪
-
ການກະຕຸ້ນເຕືອນໂດຍກົງ
ຄໍາແນະນໍາດຽວທີ່ມີບໍລິບົດຫນ້ອຍ. ໄວ, ບາງຄັ້ງ brittle. -
ການກະຕຸ້ນເຕືອນສອງສາມຄັ້ງ
ສະໜອງຕົວຢ່າງສອງສາມອັນເພື່ອສອນຮູບແບບ. ທີ່ດີເລີດສໍາລັບຮູບແບບແລະສຽງ. [3] -
ບົດບາດທີ່ກະຕຸ້ນ
ໃຫ້ແຕ່ງຕັ້ງບຸກຄົນເຊັ່ນ: ບັນນາທິການອາວຸໂສ, ຄູສອນຄະນິດສາດ, ຫຼືຜູ້ກວດສອບຄວາມປອດໄພເພື່ອປັບຕົວພຶດຕິກຳ. -
ການກະຕຸ້ນລະບົບຕ່ອງໂສ້
ຂໍໃຫ້ຕົວແບບຄິດໃນຂັ້ນຕອນ: ແຜນການ, ຮ່າງ, ທົບທວນ, ທົບທວນ. -
ການກະຕຸ້ນການວິພາກວິຈານຕົນເອງ
ໃຫ້ຕົວແບບປະເມີນຜົນຜະລິດຂອງຕົນເອງຕໍ່ກັບເງື່ອນໄຂ ແລະ ແກ້ໄຂບັນຫາ. -
ການກະຕຸ້ນເຕືອນກ່ຽວກັບເຄື່ອງມື
ເມື່ອຕົວແບບສາມາດທ່ອງ ຫຼືແລ່ນລະຫັດ, ບອກມັນເມື່ອໃດ ແລະວິທີການໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານັ້ນ. [1] -
Guardrailed prompting
ຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງຝັງແລະກົດລະບຽບການເປີດເຜີຍເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຜົນຜະລິດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ - ເຊັ່ນ: ເສັ້ນທາງ bumper ຢູ່ໃນໂຖປັດສະວະ: squeaky ເລັກນ້ອຍແຕ່ມີປະໂຫຍດ. [5]
ຮູບແບບການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ປະຕິບັດໄດ້ 🧯
-
Task Sandwich
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໜ້າວຽກ, ເພີ່ມບໍລິບົດ ແລະຕົວຢ່າງຢູ່ເຄິ່ງກາງ, ສິ້ນສຸດດ້ວຍການກຳນົດຮູບແບບຜົນຜະລິດ ແລະແຖບຄຸນນະພາບຄືນໃໝ່. -
Critic Then Creator
ຖາມການວິເຄາະຫຼືວິພາກວິຈານກ່ອນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຂໍໃຫ້ສົ່ງສຸດທ້າຍລວມເອົາຄໍາວິຈານນັ້ນ. -
Checklist-Driven
ສະໜອງລາຍການກວດສອບ ແລະຕ້ອງການຕົວແບບເພື່ອຢືນຢັນແຕ່ລະກ່ອງກ່ອນການສະຫຼຸບ. -
Schema-First
ໃຫ້ JSON schema, ຂໍໃຫ້ຕົວແບບຕື່ມໃສ່ມັນ. ທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. -
Conversation Loop
ເຊີນຕົວແບບໃຫ້ຖາມ 3 ຄຳຖາມທີ່ຊີ້ແຈງ, ຈາກນັ້ນດຳເນີນການຕໍ່. ຜູ້ຂາຍບາງຄົນແນະນໍາຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງທີ່ຊັດເຈນແລະສະເພາະນີ້. [2]
tweak ຂະຫນາດນ້ອຍ, swing ໃຫຍ່. ເຈົ້າຈະເຫັນ.
AI Prompting vs finetuning vs just switching model 🔁
ບາງຄັ້ງທ່ານສາມາດແກ້ໄຂຄຸນນະພາບດ້ວຍການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ດີກວ່າ. ເວລາອື່ນເສັ້ນທາງທີ່ໄວທີ່ສຸດແມ່ນເລືອກຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼືເພີ່ມການປັບແສງສະຫວ່າງສໍາລັບໂດເມນຂອງທ່ານ. ຜູ້ແນະນຳຜູ້ຂາຍທີ່ດີຈະອະທິບາຍວ່າເວລາໃດຄວນບອກວິສະວະກອນ ແລະເວລາໃດຄວນປ່ຽນຮູບແບບ ຫຼືວິທີການ. ສະບັບສັ້ນ: ໃຊ້ການກະຕຸ້ນສໍາລັບກອບວຽກແລະຄວາມສອດຄ່ອງ, ແລະພິຈາລະນາການປັບຕົວສໍາລັບຮູບແບບໂດເມນຫຼືຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫມັ້ນຄົງໃນລະດັບ. [4]
ຕົວຢ່າງການເຕືອນໂດຍໂດເມນ 🎯
-
ການຕະຫຼາດ
ທ່ານເປັນ copywriter ຍີ່ຫໍ້ອາວຸໂສ. ຂຽນ 5 ຫົວຂໍ້ສໍາລັບອີເມລ໌ກັບ freelancers ທີ່ຄ່ອຍມີເວລາທີ່ມີຄ່າປະຫຍັດເວລາ. ຮັກສາໃຫ້ເຂົາເຈົ້າດີໃຈ, ພາຍໃຕ້ 45 ຕົວອັກສອນ, ແລະຫຼີກເວັ້ນການ exclamation ຈຸດ. ຜົນໄດ້ຮັບເປັນຕາຕະລາງ 2 ຖັນ: ຫົວຂໍ້, ເຫດຜົນ. ປະກອບມີ 1 ທາງເລືອກທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈທີ່ທໍາລາຍມາດຕະຖານ. -
ຜະລິດຕະພັນ
ທ່ານເປັນຜູ້ຈັດການຜະລິດຕະພັນ. ປ່ຽນບັນທຶກດິບເຫຼົ່ານີ້ເປັນຄໍາຖະແຫຼງບັນຫາທີ່ຄົມຊັດ, ເລື່ອງຜູ້ໃຊ້ໃນ Given-When-Then, ແລະແຜນການເປີດຕົວ 5 ຂັ້ນຕອນ. ປັກທຸງສົມມຸດຕິຖານທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ. -
ສະຫນັບສະຫນູນ
ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ຄວາມຂອງລູກຄ້າທີ່ອຸກອັ່ງນີ້ເຂົ້າໄປໃນຄໍາຕອບທີ່ສະຫງົບທີ່ອະທິບາຍການແກ້ໄຂແລະກໍານົດຄວາມຄາດຫວັງ. ຮັກສາຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ, ຫຼີກເວັ້ນການຕໍານິຕິຕຽນ, ແລະປະກອບມີການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. -
ຂໍ້ມູນ
ທໍາອິດບອກການສົມມຸດຕິຖານທາງສະຖິຕິໃນການວິເຄາະ. ແລ້ວວິຈານເຂົາເຈົ້າ. ສຸດທ້າຍສະເຫນີວິທີການທີ່ປອດໄພກວ່າດ້ວຍແຜນການຕົວເລກແລະຕົວຢ່າງ pseudocode ສັ້ນ. -
ກົດຫມາຍ
ສະຫຼຸບສັນຍາສະບັບນີ້ສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນທະນາຍຄວາມ. ຈຸດ Bullet ເທົ່ານັ້ນ, ບໍ່ມີຄໍາແນະນໍາທາງດ້ານກົດຫມາຍ. ໂທຫາການຊົດເຊີຍ, ການຢຸດເຊົາ, ຫຼືຂໍ້ກໍານົດ IP ໃນພາສາອັງກິດທໍາມະດາ.
ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນແມ່ແບບທີ່ທ່ານສາມາດປັບ, ບໍ່ແມ່ນກົດລະບຽບທີ່ເຄັ່ງຄັດ. ຂ້າພະເຈົ້າເດົາວ່າຈະແຈ້ງ, ແຕ່ຍັງ.
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - AI Prompting options ແລະບ່ອນທີ່ພວກເຂົາສ່ອງແສງ📊
| ເຄື່ອງມືຫຼືເຕັກນິກ | ຜູ້ຊົມ | ລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ |
|---|---|---|---|
| ຄໍາແນະນໍາທີ່ຊັດເຈນ | ທຸກໆຄົນ | ຟຣີ | ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ - ການແກ້ໄຂຄລາສສິກ |
| ຕົວຢ່າງການສັກຢາຈໍານວນຫນ້ອຍ | ນັກຂຽນ, ນັກວິເຄາະ | ຟຣີ | ສອນຮູບແບບແລະຮູບແບບໂດຍຜ່ານຮູບແບບ [3] |
| ບົດບາດການກະຕຸ້ນເຕືອນ | ຜູ້ຈັດການ, ການສຶກສາ | ຟຣີ | ກໍານົດຄວາມຄາດຫວັງແລະໂຕນຢ່າງໄວວາ |
| ລະບົບຕ່ອງໂສ້ກະຕຸ້ນ | ນັກຄົ້ນຄວ້າ | ຟຣີ | ບັງຄັບໃຫ້ເຫດຜົນເທື່ອລະກ້າວກ່ອນຄຳຕອບສຸດທ້າຍ |
| ວົງການວິພາກວິຈານຕົນເອງ | ຄົນທີ່ມີໃຈ QA | ຟຣີ | ຈັບຄວາມຜິດພາດແລະຮັດແຫນ້ນຜົນຜະລິດ |
| ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຜູ້ຂາຍ | ທີມງານໃນລະດັບ | ຟຣີ | ຄໍາແນະນໍາໃນການທົດສອບພາກສະຫນາມເພື່ອຄວາມຊັດເຈນແລະໂຄງສ້າງ [1] |
| ບັນຊີລາຍການກວດກາ Guardrails | ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ມີລະບຽບ | ຟຣີ | ຮັກສາການຕອບສະໜອງໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບເວລາສ່ວນໃຫຍ່ [5] |
| Schema-first JSON | ທີມງານຂໍ້ມູນ | ຟຣີ | ບັງຄັບໃຊ້ໂຄງສ້າງສໍາລັບການນໍາໃຊ້ລຸ່ມນ້ໍາ |
| ຫໍສະໝຸດດ່ວນ | ຫວ່າງຜູ້ກໍ່ສ້າງ | ແບບອິດສະຫຼະ | ຮູບແບບທີ່ສາມາດໃຊ້ຄືນໄດ້ - ສໍາເນົາ, ປັບ, ເຮືອ |
ແມ່ນແລ້ວ, ຕາຕະລາງແມ່ນບໍ່ສະເຫມີພາບ. ຊີວິດຈິງກໍ່ຄືກັນ.
ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປໃນ AI Prompting ແລະວິທີການແກ້ໄຂພວກມັນ 🧹
-
Vague ຖາມວ່າ
ຖ້າການເຕືອນຂອງທ່ານຄ້າຍຄື shrug, ຜົນຜະລິດຈະຄືກັນ. ເພີ່ມຜູ້ຊົມ, ເປົ້າໝາຍ, ຄວາມຍາວ ແລະຮູບແບບ. -
ບໍ່ມີຕົວຢ່າງ
ໃນເວລາທີ່ທ່ານຕ້ອງການແບບສະເພາະໃດຫນຶ່ງ, ໃຫ້ຕົວຢ່າງ. ແມ່ນແຕ່ອັນນ້ອຍໆ. [3] -
Overloading prompt
ຍາວ prompts ໂດຍບໍ່ມີໂຄງສ້າງ confuse model. ໃຊ້ພາກສ່ວນແລະຈຸດ bullet. -
ຂ້າມການປະເມີນຜົນ
ກວດເບິ່ງການຮຽກຮ້ອງຄວາມຈິງ, ຄວາມລຳອຽງ, ແລະການລະເລີຍສະເໝີ. ເຊີນການອ້າງອີງເມື່ອເໝາະສົມ. [2] -
ການລະເລີຍຄວາມປອດໄພ
ຈົ່ງລະມັດລະວັງກັບຄໍາແນະນໍາທີ່ອາດຈະດຶງເນື້ອໃນທີ່ບໍ່ຫນ້າເຊື່ອຖື. ການສັກຢາທັນທີແລະການໂຈມຕີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແມ່ນຄວາມສ່ຽງທີ່ແທ້ຈິງໃນເວລາທີ່ຜົນການຊອກຫາຫຼືດຶງຈາກຫນ້າພາຍນອກ; ອອກແບບການປ້ອງກັນແລະທົດສອບໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ. [5]
📏ການປະເມີນຄຸນນະພາບທັນທີໂດຍບໍ່ຕ້ອງຄາດເດົາ📏
-
ກໍານົດຄວາມສໍາເລັດຢູ່ທາງຫນ້າ
ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມສົມບູນ, ສຽງ, ການປະຕິບັດຕາມຮູບແບບ, ແລະເວລາທີ່ຈະນໍາໃຊ້ຜົນຜະລິດໄດ້. -
ໃຊ້ບັນຊີລາຍການກວດສອບ ຫຼື rubrics
ຂໍໃຫ້ຕົວແບບໃຫ້ຄະແນນຕົນເອງຕໍ່ກັບເງື່ອນໄຂກ່ອນທີ່ຈະກັບຄືນສູ່ຂັ້ນສຸດທ້າຍ. -
Ablate ແລະປຽບທຽບ
ການປ່ຽນແປງອົງປະກອບການກະຕຸ້ນເຕືອນຫນຶ່ງໃນເວລາແລະວັດແທກຄວາມແຕກຕ່າງ. -
ລອງຮູບແບບ ຫຼືອຸນຫະພູມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
ບາງຄັ້ງການຊະນະທີ່ໄວທີ່ສຸດແມ່ນການປ່ຽນແບບຈໍາລອງ ຫຼືການປັບຕົວກໍານົດການ. [4] -
ຕິດຕາມຮູບແບບຄວາມຜິດພາດ
Hallucinations, creep ຂອບເຂດ, ຜູ້ຊົມທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຂຽນການຕອບໂຕ້ທີ່ຂັດຂວາງຢ່າງຈະແຈ້ງ.
ຄວາມປອດໄພ, ຈັນຍາບັນ, ແລະຄວາມໂປ່ງໃສໃນ AI Prompting 🛡️
ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ດີປະກອບມີຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ. ສໍາລັບຫົວຂໍ້ທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ຂໍການອ້າງອີງເຖິງແຫຼ່ງທີ່ມີອໍານາດ. ສໍາລັບສິ່ງໃດແດ່ທີ່ແຕະຕ້ອງນະໂຍບາຍ ຫຼືການປະຕິບັດຕາມ, ຕ້ອງການໃຫ້ຮູບແບບການອ້າງອີງ ຫຼືເລື່ອນອອກໄປ. ຄູ່ມືທີ່ໄດ້ຮັບການສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນເປັນສະຫມໍ່າສະເຫມີສົ່ງເສີມຄໍາແນະນໍາທີ່ຈະແຈ້ງ, ສະເພາະ, ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ແລະການປັບປຸງຄືນໃຫມ່ເປັນຄ່າເລີ່ມຕົ້ນທີ່ປອດໄພກວ່າ. [1]
ນອກຈາກນັ້ນ, ເມື່ອປະສົມປະສານການທ່ອງເວັບ ຫຼືເນື້ອຫາພາຍນອກ, ປະຕິບັດໜ້າເວັບທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກເປັນທີ່ບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື. ເນື້ອຫາທີ່ເຊື່ອງຊ້ອນ ຫຼືເປັນຝ່າຍກົງກັນຂ້າມສາມາດນຳຕົວແບບໄປສູ່ຄຳເວົ້າທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນແລະການທົດສອບທີ່ຕ້ານກັບ tricks ເຫຼົ່ານັ້ນ, ແລະຮັກສາມະນຸດຢູ່ໃນ loop ສໍາລັບຄໍາຕອບທີ່ມີສະເຕກສູງ. [5]
ລາຍການກວດສອບການເລີ່ມຕົ້ນດ່ວນສຳລັບການກະຕຸ້ນ AI ທີ່ແຂງແຮງ ✅🧠
-
ບອກວຽກໃນປະໂຫຍກດຽວ.
-
ເພີ່ມຜູ້ຊົມ, ສຽງ, ແລະຂໍ້ຈໍາກັດ.
-
ລວມເອົາ 1–3 ຕົວຢ່າງສັ້ນໆ.
-
ລະບຸຮູບແບບຜົນຜະລິດ ຫຼື schema.
-
ຖາມຂັ້ນຕອນທໍາອິດ, ຄໍາຕອບສຸດທ້າຍທີສອງ.
-
ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການວິພາກວິຈານຕົນເອງໂດຍຫຍໍ້ແລະການແກ້ໄຂ.
-
ໃຫ້ມັນຖາມຄໍາຖາມທີ່ຊັດເຈນຖ້າຈໍາເປັນ.
-
Iterate ອີງໃສ່ຊ່ອງຫວ່າງທີ່ທ່ານເຫັນ ... ຈາກນັ້ນບັນທຶກການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຊະນະ.
ບ່ອນທີ່ຈະຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມໂດຍບໍ່ມີການ drowning ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆ 🌊
ແຫຼ່ງຜູ້ຂາຍທີ່ມີສິດອຳນາດຕັດຜ່ານສຽງດັງ. OpenAI ແລະ Microsoft ຮັກສາຄູ່ມືການກະຕຸ້ນພາກປະຕິບັດທີ່ມີຕົວຢ່າງແລະຄໍາແນະນໍາສະຖານະການ. Anthropic ອະທິບາຍວ່າເວລາທີ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນແມ່ນ lever ທີ່ຖືກຕ້ອງແລະເວລາທີ່ຈະລອງອັນອື່ນ. Skim ເຫຼົ່ານີ້ໃນເວລາທີ່ທ່ານຕ້ອງການຄວາມຄິດເຫັນທີສອງທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ vibes. [1][2][3][4]
ດົນເກີນໄປບໍ່ໄດ້ອ່ານ ແລະຄິດສຸດທ້າຍ 🧡
ການກະຕຸ້ນຂອງ AI ແມ່ນວິທີທີ່ທ່ານປ່ຽນເຄື່ອງຈັກທີ່ສະຫຼາດແຕ່ເປັນຕົວໜັງສືໃຫ້ກາຍເປັນຜູ້ຮ່ວມມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. ບອກມັນກ່ຽວກັບວຽກ, ສະແດງຮູບແບບ, ລັອກຮູບແບບ, ແລະ ກຳນົດແຖບຄຸນນະພາບ. ເຮັດຊ້ຳອີກໜ້ອຍໜຶ່ງ. ນັ້ນແມ່ນທັງໝົດ. ສ່ວນທີ່ເຫຼືອແມ່ນການຝຶກຝົນ ແລະ ລົດຊາດ, ດ້ວຍຄວາມດື້ດ້ານເລັກນ້ອຍ. ບາງຄັ້ງທ່ານອາດຈະຄິດຫຼາຍເກີນໄປ, ບາງຄັ້ງທ່ານອາດຈະລະບຸມັນຕໍ່າເກີນໄປ, ແລະ ບາງຄັ້ງທ່ານຈະປະດິດຄຳປຽບທຽບແປກໆກ່ຽວກັບເລນໂບລິ່ງທີ່ເກືອບຈະໄດ້ຜົນ. ສືບຕໍ່ເດີນໜ້າ. ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຜົນໄດ້ຮັບໂດຍສະເລ່ຍ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີເລີດມັກຈະເປັນພຽງການກະຕຸ້ນທີ່ດີກວ່າອັນດຽວ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
OpenAI - ຄູ່ມືວິສະວະກໍາທັນທີ: ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
-
ສູນຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອ OpenAI - ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດດ້ານວິສະວະກໍາທັນທີສໍາລັບ ChatGPT: ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
-
Microsoft ຮຽນຮູ້ - ເຕັກນິກວິສະວະກໍາທັນທີ (Azure OpenAI): ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
-
Anthropic Docs - ສະພາບລວມດ້ານວິສະວະກໍາທັນທີ: ອ່ານເພີ່ມເຕີມ
-
OWASP GenAI - LLM01: ການສັກຢາດ່ວນ: ອ່ານເພີ່ມເຕີມ