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Modulo 8 · Ottimizzazione e dati (Pro) · Lezione 1/5
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Compito

Quando riqualificarsi e quando no

Cosa scegliere per questo compito? Restituisce JSON {"choice": "prompt | RAG | messa a punto", "why": "breve"}.

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💡 Un pezzo di teoria

Tre modi per adattare l'intelligenza artificiale a un compito e sono costantemente confusi. Richiesta: modifica le istruzioni, la più veloce ed economica, prova prima. RAG (cerca tra i tuoi documenti) - quando hai bisogno di CONOSCENZE FRESCHE o private: inserisci i pezzi rilevanti nel contesto. Messa a punto (formazione aggiuntiva): modifica lo STILE, il formato e il comportamento del modello su molti esempi, ma NON aggiunge conoscenza in modo affidabile (il modello non ricorda i fatti in questo modo). L'errore classico: "alleniamoci ulteriormente utilizzando la nostra documentazione in modo che tu la conosca" - quasi sempre questo è un compito per RAG, non per ulteriore formazione. Regola: la conoscenza è RAG, lo stile/formato/comportamento è ottimizzato e inizia sempre con un prompt.

Come viene valutato · superamento 70

  • 1JSON valido senza testo attorno25%
  • 2Ci sono i campi choice e why30%
  • 3choice = RAG (hai bisogno della tua conoscenza, non dello stile)45%
Il tuo suggerimentoClaude ⌄