Почему ваши запросы к ИИ не срабатывают (и как это исправить)

#Инструменты ИИ
2025-09-02 06:1811 минут

Введение в содержание

В этом эпизоде Stackcast ведущие Ян и Аманда исследуют сложный мир архитектуры запросов в ИИ, обсуждая его значение для обеспечения эффективного общения с ИИ. Они объясняют основные моменты создания четких и структурированных запросов, подчеркивая необходимость контекста, спецификации задачи, ограничений и форматирования вывода. Аманда делится идеями о том, как избежать распространенных ошибок в проектировании запросов и важностью привлечения экспертов из области для создания успешных запросов. Они также подробно обсуждают такие темы, как нулевые и малочисленные запросы, сложность многошаговых процессов и как справляться с неожиданными ответами ИИ с помощью защитной архитектуры. Наконец, обсуждение затрагивает вопрос измерения успеха в архитектуре запросов, эволюцию инструментов, поддерживающих проектирование запросов, и будущее этой области, подчеркивая потенциальную стандартизацию и автоматизацию процессов работы с запросами.

Ключевая информация

  • Stackcast — это мини-подкаст, который ставит своей целью расшифровать сложные технологические концепции в легко усваиваемые идеи для всех.
  • Джан и Аманда ведут подкаст, подчеркивая необходимость доступности технологий через разговоры.
  • Обсуждение сосредоточено на архитектуре подсказок в ИИ-коммуникациях, сравнивая ее с тем, как давать указания с конкретикой.
  • Аманда упоминает о важности архитектуры запросов для генерации точных результатов ИИ, включая четкий контекст, спецификацию задач, ограничения и форматирование вывода.
  • Примеры и указания в архитектуре подсказок имеют решающее значение для эффективного общения с ИИ, избегая таких проблем, как обобщенные ответы.
  • Объясняются техники нулевого и малокадрового запроса, подчеркивая важность предоставления контекста или примеров.
  • Беседа охватывает необходимость структурированных рабочих процессов подсказок, особенно в сложных случаях использования, таких как отзывы клиентов в электронной коммерции.
  • Обработка ошибок и этапы валидации в ответах ИИ имеют важное значение, включая упоминания о санитарной обработке пользовательских данных и включении ограничений.
  • Подкаст завершается прогнозами о будущем архитектуры подсказок, включая стандартизованные шаблоны и появление специализированных ролей в области ИИ.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Стэккаст

Мини подкаст, который расшифровывает сложные технологические концепции в доступные для восприятия идеи для всех, ведут Ян и Аманда.

Архитектура подсказок

Обсуждается важность структурирования разговоров с ИИ для достижения лучших результатов. Это включает в себя установление контекста, спецификацию задачи, ограничения и форматирование вывода.

AI рекомендации

Исследует, как модели ИИ, такие как система рекомендаций Netflix, зависят от качества подсказок для предоставления эффективных предложений.

Проектирование подсказок

Описываются техники проектирования подсказок, включая одноразовые подсказки и многократные подсказки, а также то, как они влияют на ответы и производительность ИИ.

многоступенчатые процессы

Объясняет, как архитектурировать подсказки для сложных рабочих процессов, разбивая их на ряд управляемых шагов, подобно сборочной линии.

Архитектура защитного запроса

Обсуждаются стратегии защиты от атак внедрения команд, используя ограничения, шаги валидации и отделение ввода пользователя от системных инструкций.

метрики успеха

Подчеркивает важность использования как количественных, так и качественных метрик для оценки эффективности архитектур запросов, включая показатели точности и человеческую оценку.

Распространенные ошибки в архитектуре запросов

Выявляет распространённые ошибки в дизайне подсказок, такие как восприятие подсказок как решений "раз и навсегда", игнорирование крайних случаев и отсутствие вовлечения экспертов в данной области.

Будущее архитектуры подсказок.

Спекулирует о будущем архитектуры подсказок, движущемся к стандартизированным шаблонам и специализированным ролям, таким как архитекторы и инженеры по подсказкам в компаниях ИИ.

инструменты и фреймворки

Обсуждаются развивающиеся инструменты и рамки для управления архитектурой подсказок, включая библиотеки для сложных рабочих процессов и тестирования подсказок.

Связанные вопросы и ответы

Что такое Stackcast?

Stackcast — это мини-подкаст, где сложные технологические концепции расшифровываются в усваиваемые инсайты для всех.

Кто является ведущим Stackcast?

Ведущим Stackcast является Ян.

Какова миссия Stackcast?

Миссия Stackcast заключается в том, чтобы сделать технологии доступными, один разговор за раз.

Кто такая Аманда?

Аманда — это ведущая, которая проводит свои дни, работая с крупными языковыми моделями.

Что такое катастрофы, вызванные подсказками?

Промпт-катастрофы — это ситуации, когда ИИ генерирует неожиданные или неуместные ответы из-за плохо сформулированных запросов.

Что такое архитектура подсказок?

Архитектура подсказок относится к тому, как мы структурируем наши беседы с ИИ, подобно тому, как мы даем четкие и детализированные указания.

Ключевые компоненты архитектуры подсказок?

Ключевыми компонентами являются установка контекста, спецификация задачи, ограничения и рекомендации, а также форматирование вывода.

Что такое разница между нулевым и небольшим побуждением? Zero-shot prompting refers to the ability of a model to perform a task without any examples provided during the prompt. Нулевое побуждение относится к способности модели выполнять задачу без предоставленных примеров в ходе побуждения. In other words, the model is asked to generate a response based solely on the task description. Другими словами, модель должна сгенерировать ответ, опираясь только на описание задачи. Few-shot prompting, on the other hand, involves providing a small number of examples along with the task description. С другой стороны, небольшое побуждение включает в себя предоставление небольшого числа примеров вместе с описанием задачи. This allows the model to better understand the expected format and context for the response. Это позволяет модели лучше понять ожидаемый формат и контекст для ответа. While both methods can be effective, few-shot prompting often yields more accurate results. Хотя оба метода могут быть эффективными, небольшое побуждение чаще приводит к более точным результатам. This is because the examples give the model more information to work with. Это связано с тем, что примеры предоставляют модели больше информации для работы. In summary, the key difference lies in the number of examples given to the model before the task. В заключение, ключевое различие заключается в количестве примеров, предоставленных модели перед задачей.

Прямое побуждение без примеров включает в себя просьбу к ИИ выполнить задачу без предоставления примеров, в то время как побуждение с несколькими примерами включает в себя предоставление ИИ нескольких примеров желаемого результата.

Как подсказки могут улучшить результат работы ИИ?

Хорошо структурированные запросы могут привести к более точным и актуальным ответам ИИ.

Какие общие ошибки встречаются в архитектуре подсказок?

Распространенные ошибки включают в себя обращение с запросами как с кодом, который можно установить и забыть, не учитывание крайних случаев и невовлечение экспертов в предметной области в процесс проектирования запросов.

Как вы измеряете успех архитектуры запросов?

Успех можно измерить как количественными метриками, такими как точность и время обработки, так и качественными метриками, такими как человеческая оценка результатов.

Какие инструменты могут помочь с архитектурой подсказок?

Инструменты такие как LangChain, Semantic Kernel и другие предоставляют структуру для сложных рабочих процессов с подсказками и помогают с тестированием и оптимизацией.

Что такое атаки инъекции запросов?

Атаки внедрения подсказок происходят, когда злоумышленники пытаются перезаписать оригинальную подсказку своими собственными инструкциями.

Как можно защититься от атак внедрения запросов?

Защита включает в себя разделение пользовательского ввода и системных инструкций, использование санитарной обработки ввода и внедрение иерархии инструкций.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: