Edasijõudnud AI-juhised

Korduvkasutatavate promptide teegi loomine: tekstikatketest jagatud mallideni

Kui sama AI-toega ülesanne kordub, võib prompt-teek muuta töövoo lihtsamini korratavaks ja hinnatavaks. Praktiline süsteem mallide talletamiseks, testimiseks, versioonimiseks ja jagamiseks.

10 min lugemist

Arutlusmudelite valimine ja promptimine

Arutlusseaded mõjutavad kvaliteeti, latentsust, kulu ja mõnikord ka promptimise toimimist. Praktiline juhend, kuidas valida neid hindamiste, mitte pärimuse järgi.

12 min lugemist

Konteksti kavandamine: suurte kontekstiakende haldamine ilma kvaliteedilanguseta

Suured kontekstiaknad on olemas, aga kvaliteet võib halveneda ammu enne tehnilist piiri. Konteksti-insenertöö on distsipliin kontekstiakende efektiivseks kasutamiseks: mida kaasata, mida kokku võtta, mida värskelt välja otsida ning millised mustrid hoiavad kvaliteedi kõrgel.

Veel selles teemas

10 min lugemist

Chain-of-thought, enesekriitika, tree-of-thoughts — millal kumba kasutada

Kolm arutlustehnikat, mis võivad parandada AI väljundit raskete probleemide puhul, ning nende kasutamise kulu ja kasu. Koos konkreetsete promptide, kõrvutiste võrdluste ja tänapäevaste arutlusmudelitega kaasnevate lõksudega.

12 min lugemist

Valik promptimise, RAG-i ja peenhäälestuse vahel ning nende kombineerimine

Prompting, RAG ja peenhäälestus on kolm suurt hooba LLM-ide kohandamiseks sinu probleemile. Iga sobib mõnele probleemile ja ei sobi teistele. Raamistik valimiseks, iga reaalsed kulud ja toodangumustrid, kus nende kombineerimine hiilgab.

12 min lugemist

Tootmispromptide kavandamine: süsteemi-, arendaja- ja kasutajakiht

Haldusmuster usaldatud juhiste, käitusandmete ja kasutaja sisendi eraldamiseks ning promptide riskipõhiseks versioonimiseks, hindamiseks, juurutamiseks ja jälgimiseks.

7 min lugemist

Õige mudeli valimine töö jaoks: 2026. aasta otsustusspikker

Millist mudelit eri ülesannete jaoks kasutada. GPT, Claude, Gemini, arutlusrežiimid ja avatud kaaludega valikud koos otsustusreeglite ning 2026. aasta keskpaiga näidetega, mitte ajatu pingereaga.

Algaja

13 min lugemist

Struktureeritud väljundid ja funktsioonikutsumine: tootmismustrid

Struktureeritud väljundid ja funktsioonikutsumine on sild 'LLM-ist, mis genereerib teksti' kuni 'süsteemini, mis teeb tööd'. Tootmises on mustrid, mis loevad, skeemide, veakäsitluse, idempotentsuse ja graatsilise degradeerumise kohta — mitte ainult JSON-režiim.

29 minutit

Tree of Thoughts: kaalutletud probleemide lahendamine suurte keelemudelitega (täisartikli ülevaade)

Yannic Kilcher. Yannic käib läbi originaalse Princetoni/DeepMindi Tree-of-Thoughtsi artikli — generate-score-prune-backtrack silmus, miks see tõstab Game of 24 täpsust 4%-lt 74%-le ja kus tehnika lakkab oma 10× tokeni kulu väärt olemast. Kasulik just sellepärast, et see sunnib sind nägema ToT-d otsingualgoritmina, mitte maagilise prompti eesliitena.

25 minutit

Promptide ABC

Anthropic. Kaks Anthropicu Applied AI tiimi liiget ehitavad päris-elu prompti live üles, lisades kihte rolli, struktureeritud sektsioone ja selgesõnalisi mõtlemissamme. See on YouTube'i kõige usaldusväärsem "kuidas kasutada chain-of-thoughti seda rituaaliks muutmata" demo ja see teeb artikli "lõpeta Let's think step by step kõikjale kleepimine" mõtte konkreetseks.

22 minutit

Kontekstiinseneeria agentidele

LangChain. Lance Martini raamistik — write, select, compress, isolate — koos konkreetsete näidetega, millal kokku võtta tegevuste ajalugu, millal olekut failidesse maha laadida ja millal käivitada alam-agente puhtalt vanema konteksti kaitsmiseks. Kaardistub peaaegu otse artikli sektsioonile 1M-tokeniliste akende haldamisest praktikas.

8 minutit

Context Rot: kuidas sisendtokenite kasv mõjutab LLM-i jõudlust

Chroma. Kelly Hong käib läbi Chroma uuringu 18 mudeli kohta — miks needle-in-haystack tulemused on eksitavad, kuidas jõudlus halveneb mitmetähenduslikkuse ja häirivate elementidega, miks isegi lihtne stringi-kordamise ülesanne degradeerub pärast 500 tokenit. Lühike, tõenduspõhine ja täpselt see argument, mille artikkel sul tõsiselt võtta tahab enne inseneri-käikude juurde jõudmist.

3 minutit

OpenAI o1 ehitamine

OpenAI. See kolmeminutiline esmase allika video jäädvustab, kuidas OpenAI tiim o1-te mudeli väljalaskel esitles. See aitab mõista kategooria ajalugu, kuid ei näita, kuidas praegused mudelid seesmiselt töötavad või milline promptimismuster on teise pakkuja või ülesande jaoks parim.

28 minutit

o1: mis toimub? Miks o1 on mudelite kolmas paradigma ja kümme asja, mida sa ei pruugi teada

AI Explained. Video annab sõltumatu selgituse varasest o1-raamistusest ja selle promptimismõjudest. See on kasulik ajalooline kontekst, kuid o1 kohta esitatud väiteid ei tohiks automaatselt laiendada hilisematele OpenAI mudelitele, R1-le, Claude'i mõtlemisrežiimidele ega teistele pakkujatele.

9 minutit

RAG vs Fine Tuning

IBM Technology. Tihedam fookus kahele tehnikale, mida tiimid kõige sagedamini segi ajavad. Läheb sügavamale andmete värskuse, allika atributsiooni ja inference-aja kiiruse argumendi osas fine-tuningu poolt. Vaatamist väärt, kui üritad spetsiifiliselt argumenteerida tarbetu fine-tune projekti vastu.

13 minutit

RAG vs Fine-Tuning vs prompti inseneeria: AI-mudelite optimeerimine

IBM Technology. Selge tahvli-läbikäik kõigist kolmest tehnikast koos nende vastavate kuludega — leidmise latentsus, treenimise arvutusvõimsus ja katastroofiline unustamine, ainult-promptiga lahenduste piirid — ja kombinatsioonid, mis produktsioonis päriselt mõtet annavad. Lõpetav näide juriidilisest AI-süsteemist, mis kasutab kõiki kolme, on peaaegu täpselt artikli "millal kombineerida" argument.

77 minutit

AI prompti inseneeria: sügav sukeldumine

Anthropic. Neli Anthropicu prompti-inseneri (research, alignment, applied, developer relations) räägivad pikalt sellest, mida nad päriselt iga päev teevad — kuidas nad surve all prompte toimetavad, kuidas nad mõtlevad "aususest" juhistes, millal XML-tellingud aitavad, millal ei. Artikli kihiline mudel kaardistub puhtalt sellele, kuidas nad tööd kirjeldavad; see on parim viis kuulda seda mõttemudelit valjusti.

25 minutit

Promptide ABC | Code w/ Claude

Anthropic. Live-ehituse sessioon Anthropicu Applied AI tiimilt kindlustusnõude prompti peal — nad alustavad ähmasest juhisest ja itereerivad millekski, mida arendaja päriselt välja saadaks, näidates seda tüüpi parandusi, mida artikkel süsteemi- ja arendajakihtide jaoks kirjeldab. Vaata see enne artikli näidete, väljundstruktuuri ja keeldumise käsitlemise kontrollnimekirja ülelugemist ära.

10 minutit

Parim ChatGPT prompt, mille olen loonud: kulutasin kaks kuud promptide kirjutamise prompti koostamisele

Lawton Learns. Video näitab C.R.A.F.T.-metaprompti (Context, Role, Action, Format, Target audience). See on kasulik kandidaat prompti genereeriva prompti käitumise testimiseks, kuid väljundite järjepidevus, õigsus ega sobivus tiimi kasutusjuhtudele pole tagatud.

20 minutit

Google'i 9-tunnine AI-promptimise kursus 20 minutiga

Tina Huang. Tina tutvustab viieosalist ülesande, konteksti, viidete, hindamise ja iteratsiooni raamistikku ning nelja nimetatud iteratsioonivõtet. Need osad võivad aidata kandidaatskeemi koostada, kuid agendi- ja mõttekäiguahela näited kajastavad kursuse aega ning konteksti. Testi iga sealt võetud mustrit esinduslike juhtumitega enne, kui lisad selle heakskiidetud teeki.

41 minutit

OpenAI DevDay 2024 | Struktureeritud väljundid usaldusväärsete rakenduste jaoks

OpenAI. Käib läbi `strict: true`, erinevus vanast JSON-režiimist, keeldumise käsitlemine ja kuidas function calling ja response-format skeemid kokku sobivad. Kasulik just sellepärast, et see kirjeldab lepingut, mida API sulle annab, ja just selle peale on artikli produktsiooni-mustrid ehitatud.

18 minutit

Pydantic on kõik, mida vaja: Jason Liu

AI Engineer. Ettekanne, mis kristalliseeris moodsa "defineeri Pydantic-mudel, anna see LLM-ile, lase valideerimisel ülejäänut teha" mustri, koos konkreetsete näidetega pesastatud objektidest, valideerijatest, mis tabavad hallutsineeritud URL-e, ja Chain-of-Thoughtist kui tüpiseeritud väljast. Vaata see enne artikli valideerijate sektsiooni ülelugemist ära ja sa tunned ära, kust selle kordamise- ja keeldumisreeglid tulevad.