LearnAI
← مدونة

مطالبات الذكاء الاصطناعي: قوالب وأمثلة جاهزة

المطالبة الجيدة هي نصف النتيجة. دعونا نلقي نظرة على تقنيات العمل وأنماط الاستعلام التي تعمل على تحسين جودة الاستجابة في أي شبكة عصبية.

صيغة لموجه قوي

قالب العمل: الدور (من يجب أن يكون النموذج) بالإضافة إلى السياق (الموقف والهدف) بالإضافة إلى المهمة (ما يجب القيام به) بالإضافة إلى التنسيق (كيفية إرجاع الإجابة) بالإضافة إلى القيود (الحجم والنغمة وما يجب تجنبه). وكلما تم تحديد هذه الأجزاء بشكل كامل، كلما كانت الإجابة أكثر دقة.

نموذج للنصوص

"أنت محرر ذو خبرة. اكتب [ماذا] لـ [من]. النغمة: [ماذا]. الحجم: [الحد]. لا مقدمات، فقط الجوهر." أضف مثالاً للنتيجة المرغوبة - سيلتقط النموذج النمط (هذه لقطة قليلة).

نموذج للتحليل والبيانات

"تحليل [البيانات]. قم بإرجاع النتيجة في النموذج [list/table/JSON] مع الحقول [التي]. إذا لم تكن هناك بيانات كافية، ضع علامة عليها، ولا تقم باختلاقها." التنسيق الصارم يجعل الاستجابة جاهزة للاستخدام.

نموذج للأفكار والحلول

"اعرض خيارات [عدد] [لماذا] [للموقف]. لكل منها إيجابيات وسلبيات. ثم قم بالتوصية بالأفضل منها واشرح السبب." يؤدي التفكير خطوة بخطوة إلى تحسين الجودة في حل المشكلات المعقدة.

المبدأ الرئيسي

لا تترك الشكل والتفاصيل لإرادة النموذج. كلما وصفت بوضوح ما تريد وكيف تريده، قلّت تخمينات النموذج. تعتمد جودة الإجابة بنسبة 80% على الموجه.

دفعة واحدة - الوصول إلى الأبد