Giriş

Hızlı mühendislik, özünde yapay zeka ile konuşma simyası sanatıdır. Soruların veya talimatların titizlikle hazırlanmasının, üretken yapay zeka modellerinin dünyasıyla buluştuğu, temel sorguların hedefe yönelik, spesifik ve son derece yararlı yanıtlara dönüştürüldüğü yerdir. Bunu, insanın niyetlerini yapay zeka yeteneklerine bağlayan dil köprüsü olarak düşünün. Bu stratejik disiplin sadece soru sormaktan ibaret değildir; bu şunu sormakla ilgili krallar gibi yaşamaya içindeki sorular krallar gibi yaşamaya almanın yolu en etkili cevapları.

Hızlı mühendislik, amacın yapay zekadan en çok istenen yanıtları tetikleyen sihirli kelimeleri veya cümleleri ortaya çıkarmak olduğu doğal dil işleme (NLP) alanından kaynaklanmaktadır. Bu, sihirli lambayı nasıl ovalamanın tam yolunu bilmek gibidir; bu durumda lamba, hayal edebileceğiniz her türlü görüntüyü oluşturmak üzere programlanmış, DALL-E gibi gelişmiş bir yapay zekadır. Ancak bu sadece görsellerle ilgili değil. İster metinden metne, ister metinden görüntüye, hatta metinden sese olsun, hızlı mühendislik zanaatı yalnızca doğru değil, aynı zamanda bizim beklentilerimizle de yakından uyumlu çıktılar elde etmek için girdilerin ayarlanmasını, iyileştirilmesini ve optimize edilmesini içerir. karmaşık insan ihtiyaçları ve iş hedefleri.

Hızlı Mühendislik nedir?

Hızlı mühendislik, bir video oyununda hile kodu bulundurmaya benzer, ancak yapay zeka etkileşimleri açısından. Bu, yapay zekanın yalnızca anlamakla kalmayıp aynı zamanda isabetli yanıtlar sunmasını sağlayacak kadar hassas ve net bir şekilde istemler (talimatları veya sorguları düşünün) oluşturmakla ilgilidir. Burası profesyonel hızlı mühendislerin günlerini harcadıkları yerdir; deneyler yaparak, analiz ederek ve yapay zekayı insan niyetiyle uyumlu hale getiren şeyin ne olduğunu bularak. Ama hey, bu özel bir kulüp değil! Siri'den alarm kurmasını isteyen veya bir yemek tarifi aramak için Google Asistan'ı kullanan herkes, aslında biraz hızlı mühendislik uygulamış demektir.

Büyük dil modelleri veya metinden resme modeller gibi yapay zeka modelleri alanında, hızlı mühendislik, "Fermat'ın Küçük Teoremi Nedir?" gibi basit sorgulardan farklı olabilir. "Sonbahar yaprakları hakkında bir şiir yaz" gibi yaratıcı komutlara. Bu, cümle kurmak, stil ve bağlam belirlemek ve hatta yapay zekaya bir rol atamakla ilgilidir. Kelime dizisini tamamladığınız dil öğrenme talimatlarını hiç gördünüz mü? Bu, yapay zekaya örnekler aracılığıyla öğretmek için birkaç adımda öğrenme gibi tekniklerin kullanıldığı hızlı mühendisliktir.

İyi ve kötü bir istem arasındaki fark, yapay zeka yanıtlarının kalitesi açısından gece gündüz olabilir. İyi hazırlanmış bir bilgi istemi hızlı, kesin ve alakalı yanıtlara yol açabilir; kötü yapılandırılmış bir istem ise belirsiz, hedef dışı ve hatta anlamsız yanıtlara yol açabilir. Bu ayrım, verimliliğin, hızın ve doğruluğun çok önemli olduğu profesyonel ortamlarda çok önemlidir.

Hızlı Mühendisliğin Faydaları

Etkili yönlendirme sadece doğru cevabı almakla ilgili değildir; aynı zamanda oraya daha hızlı ulaşmakla da ilgilidir. Zamanın nakit olduğu bir iş bağlamında, hızlı mühendislik, yapay zeka modellerinden yararlı bilgilerin çıkarılması için harcanan zamanı önemli ölçüde azaltabilir. Bu verimlilik, yapay zekayı zamana duyarlı uygulamalara entegre eden şirketler için ezber bozan bir unsurdur.

Üstelik hızlı mühendislik tek hileli bir midilli değildir. İyi düşünülmüş tek bir bilgi istemi çok yönlü olabilir, çeşitli senaryolara uyarlanabilir ve yapay zeka modellerinin ölçeklenebilirliğini artırabilir. Bu uyarlanabilirlik, her yeni uygulama için tekerleği yeniden icat etmek zorunda kalmadan yapay zeka yeteneklerini genişletmek isteyen işletmeler için gereklidir.

Son fakat bir o kadar da önemlisi, kişiselleştirme, hızlı mühendisliğin gerçekten parladığı yerdir. Yapay zeka yanıtlarını belirli iş ihtiyaçlarına veya kullanıcı tercihlerine göre uyarlayan hızlı mühendislik, benzersiz şekilde kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlar. Bu özelleştirme, yapay zeka çıktılarını kesin iş hedefleriyle uyumlu hale getirmeyi amaçlayan kuruluşlar için çok değerlidir.

Peki, hızlı mühendisliğin bu büyüleyici dünyasına daha derinlemesine dalmaya hazır mıyız? Bu tekniğin yapay zeka ile olan etkileşimlerimizi nasıl yeniden şekillendirdiğini, onları daha etkili, verimli ve ihtiyaçlarımıza göre uyarlanmış hale getirdiğini keşfedelim.

İki İstemden Oluşan Bir Hikaye: E-Ticaret Chatbot Örneği

Dış mekan malzemeleri konusunda uzmanlaşmış bir e-ticaret işi yürüttüğünüzü hayal edin. Müşterilerin web sitenizde ürün bulmasına yardımcı olmak için üretken bir yapay zeka sohbet robotu entegre etmeye karar verdiniz. Bu senaryo, hızlı mühendislikte iyi yapılandırılmış istemlere karşı kötü yapılandırılmış istemlerin önemini mükemmel bir şekilde göstermektedir.

Senaryo 1: Yanlış Yönlendirilmiş İstem

Diyelim ki chatbot kötü tasarlanmış bir komut istemiyle programlandı. Bir müşteri “Kamp yaparken nasıl sıcak kalabilirim?” diye soruyor. Artık ideal olarak hazırlanmış bir istem, chatbotun yalıtımlı uyku tulumları, portatif ısıtıcılar veya termal giysiler gibi ürünleri önermesine yol açmalıdır. Ancak uyarının belirsiz ve yanlış yönlendirilmiş doğası nedeniyle yapay zeka, "sıcak kalma" ifadesini daha genel anlamda yorumlayabilir. Sonuç olarak, sohbet robotu, hareket etmek veya sıcak içecekler içmek gibi ısınmaya ilişkin genel ipuçlarıyla yanıt verir; ancak müşterinin sitenizde alakalı ürünleri bulma ihtiyacını tam olarak karşılamaz.

Bu, yanlış giden bir istemin klasik bir örneğidir. Yalnızca müşterinin özel ihtiyacını karşılamakta başarısız olmakla kalmaz, aynı zamanda onları potansiyel bir satın alma işlemine yönlendirme fırsatını da kaçırır.

Senaryo 2: Anında Uyarı

Şimdi senaryoyu çevirelim ve istemin iyi tasarlanmış olduğunu hayal edelim. Aynı müşteri aynı soruyu sorar, ancak bu sefer yapay zeka, ürünle ilgili sorguları yorumlamak ve yanıtlamak için ince ayarlı bir istem tarafından yönlendirilir. Bağlamı ve e-ticaret ortamını anlayan sohbet robotu, sitenizde bulunan yüksek kaliteli, ısı yalıtımlı kamp malzemelerine ilişkin önerilerle yanıt verir, hatta belki de belirli ürün sayfalarına bağlantı verir.

Bu yanıt doğrudan müşterinin ihtiyacını karşılar, alışveriş deneyimlerini geliştirir ve satış olasılığını artırır. İyi hazırlanmış bir bilgi isteminin hem müşteriye hem de işletmenize fayda sağlayacak şekilde nasıl verimli, ilgili ve üretken etkileşimlere yol açabileceğini gösterir.

Senaryoyu Bağlamsallaştırma:

Çevrimiçi bir elektronik mağazası işlettiğinizi hayal edin. Bir müşteri, “Yanlış model kulaklık aldım. Doğru olanların bana gönderilmesini alabilir miyim?” Bu, hızlı mühendisliğin müşteri memnuniyeti departmanınız için oyunun kurallarını değiştirebileceği tipik bir senaryodur.

İstemi Oluşturmak

Öncelikle yapay zeka modelimiz için zemini hazırlamamız gerekiyor. Ona şunu söylüyoruz: "Bu, kafası karışmış bir müşteri ile duyarlı, çözüm odaklı bir müşteri hizmetleri temsilcisi arasındaki bir konuşmadır." Daha sonra müşterinin sorgusunu olduğu gibi sunuyoruz. Bu, yapay zeka için etkileşimin doğası ve oynaması gereken rol hakkında net bir bağlam oluşturur.

Şimdi yapay zekaya yanıt vermeye nasıl başlayacağı konusunda rehberlik edelim. Şöyle diyebiliriz: “Müşteri hizmetleri temsilcisinin yanıtı: Merhaba, siparişinizle ilgili olarak bizimle iletişime geçtiğiniz için teşekkür ederiz. Karışıklık için gerçekten üzgünüz. Evet, yapabiliriz” diyerek yanıtın sorunu kabul etmesi, empati göstermesi ve olumlu bir çözüme doğru ilerlemesi gerektiğini belirtti.

Modelin Tepkisi

Bu istemi iyi ayarlanmış bir yapay zeka modeline beslediğinizde aşağıdaki gibi yanıtlar alabilirsiniz:

• “Evet, bu konuda kesinlikle yardımcı olabiliriz. Size doğru kulaklığın gönderilmesini ayarlayabilmemiz için lütfen sipariş numaranızı onaylar mısınız?
• "Evet, bunu senin için halledebiliriz. Size doğru modeli hemen göndereceğiz ve işte yanlış ürünü iade etmeniz için ön ödemeli bir etiket.

İyi Yapılandırılmış Bilgi İstemlerinin Gücü

Bu örnek, hızlı mühendislikte hassasiyetin gücünü sergiliyor. Yapay zeka, rolleri, bağlamı ve istenen sonucu açıkça tanımlayarak yalnızca ilgili ve yararlı olmakla kalmayıp aynı zamanda şirketinizin müşteri hizmetleri standartlarıyla uyumlu yanıtlar üretebilir.

Üstelik bu yaklaşım, belirli şirket politikalarına ve müşteri etkileşim tarzlarına göre ince ayar yapılabilir. Daha fazla ayrıntılandırmayla, yapay zeka tarafından oluşturulan bu yanıtlar, markanızın sesi ve müşteri hizmetleri anlayışıyla daha da uyumlu hale gelebilir.

İstemler nedir?

Yapay zeka alanındaki yönlendirmeler planlara benzer: kesin, öğretici ve yönlendirici. Arzularımızı ve sorularımızı, yapay zeka modellerinin anlayabileceği ve üzerinde hareket edebileceği görevlere dönüştürerek, insanın niyeti ile yapay zekanın uygulanması arasında bir köprü görevi görürler.

En basit haliyle istem, bir yapay zeka modeline yönelik bir talimat veya sorudur. Ama göründüğünden daha fazlası var. İstemler, bir yapay zeka modelinin, soruları yanıtlamak, metin oluşturmak ve hatta görseller oluşturmak olsun, amacına ne kadar etkili bir şekilde hizmet edebileceğini belirleyen gizli soslardır.

Talimat: İstemin Özü

Talimat, bir istemin kalp atışıdır. Yapay zekaya ondan tam olarak ne beklediğimizi söylüyor. Örneğin, "Ekteki rapordaki ana bulguları özetleyin." Burada talimat açık, doğrudandır ve belirsizliğe pek yer bırakmaz.

Bağlam: Sahneyi Ayarlamak

Bağlam, yapay zekanın görevini yerine getirdiği arka plandır. Yapay zekanın tepkisini çerçeveleyerek eldeki senaryoyla uygunluk ve uyum sağlar. Örneğin, talimatlarımıza "iklim değişikliği ile ilgili son araştırmaları dikkate alarak" ifadesini eklemek, yapay zekanın görevini belirli bir alana yerleştirir ve odağını keskinleştirir.

Giriş Verileri: Yapay Zekanın Yakıtı

Giriş verileri yapay zekanın birlikte çalıştığı hammaddedir. Örneğimizde "ekteki rapor"dur. Bu bileşen, yapay zekanın işlemesi ve yanıt vermesi gereken spesifik içeriği sağladığı için kritik öneme sahiptir.

Çıkış Göstergesi: Yanıt Stilini Tanımlama

Çıkış göstergesi, yapay zekanın yanıtının biçimini veya stilini şekillendirir. Bizim durumumuzda, "özetinizi gazetecilik tarzında sunun", yapay zekayı belirli bir üslup ve format benimsemeye yönlendirerek çıktının stilistik ihtiyaçlarımızı karşılamasını sağlar.

Hızlı Mühendislik Hakkında Bilmeniz Gereken Teknik Kavramlar

Hızlı mühendislik biraz dil şefi olmaya benzer; bu sadece malzemeleri karıştırmakla ilgili değildir; en iyi lezzetleri ortaya çıkaran bir tarif hazırlamakla ilgilidir. Bunu doğru yapmak için bazı temel teknik kavramları anlamanız gerekir. Hızlı mühendisliğin bu temel bileşenlerini inceleyelim.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Hızlı mühendisliğin kalbinde Doğal Dil İşleme (NLP) yatıyor. NLP'yi, makinelerin yalnızca insan dilini 'duymayı' değil aynı zamanda onu bağlamsal olarak anlamayı ve yanıtlamayı öğrendiği yapay zekanın dil okulu olarak hayal edin. Dili, bilgisayarların sindirebileceği ve anlamlandırabileceği bir formata dönüştüren, yapay zeka içinde uzmanlaşmış bir alandır. NLP olmasaydı, yapay zeka arkadaşlarımız çeviride oldukça kaybolmuş olurdu!

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler)

Sırada Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) var. Bunlar, kelime dizilerini tahmin etmek için geniş veri kümeleri üzerinde eğitilmiş, yapay zeka dil dünyasının ağır kaldırıcılarıdır. Daha önce söylenenlere dayanarak bir cümledeki sonraki kelimeyi bulmaya çalışan yapay zeka dünyasının romancıları gibiler. Yüksek Lisans, bağlamı kavramak ve anlamlı ve alakalı metinler üretmek açısından çok önemlidir.

Transformers

Transformatörler (hayır, kılık değiştirmiş robotlar değil) ünlü GPT serisi de dahil olmak üzere pek çok Yüksek Lisans'a güç veren motorlardır. Bunlar dil için özel olarak tasarlanmış derin sinir ağlarının özel türleridir. Bunları yapay zekanın odak lensleri olarak hayal edin; kelimelerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamak için cümlenin farklı bölümlerine odaklanmasına yardımcı olun. Transformatörün dikkat mekanizmaları bir spot ışığı gibidir ve kelimeler denizinde neyin önemli olduğunu vurgular.

parametreler

Parametreler, yapay zeka modelinin eğitimi sırasında ince ayar yapılan düğmeler ve kadranlardır. İstem mühendisleri bunları doğrudan değiştirmese de bunları bilmek, bir yapay zeka modelinin istemlerinize neden belirli bir şekilde yanıt verebileceğini anlamanıza yardımcı olur. Bunlar yapay zekanın dil oyununa rehberlik eden temel kurallardır.

Jeton

Belirteçler, yapay zeka dil modellerinin temelidir; modelin okuyup anladığı metin birimleridir. Jetonları dil tarifinizdeki ayrı ayrı bileşenler olarak düşünün. 'A' gibi tek bir harften 'elma' gibi tam bir kelimeye kadar değişebilirler. İstemleri hazırlarken, LLM'lerin yalnızca belirli sayıda jetonu (karıştırma kabınızın boyutuna benzer) işleyebileceğini bilmek çok önemlidir.

Çok modelli

Son olarak Multimodalite var. Yapay zeka modellerinin yalnızca metinle değil aynı zamanda görüntülerle, seslerle ve hatta kodlarla da ilgilenerek çok yönlü hale geldiği yer burasıdır. Bilgi istemi mühendisliğinde bu, yapay zeka modelinin neler yapabileceğine bağlı olarak bir dizi çıktı üreten istemleri hazırlayabileceğiniz anlamına gelir. Pastadan güvece kadar her şeyi hazırlayabileceğiniz bir mutfağa sahip olmak gibi bir şey!

Bu konseptlerle donanmış olarak artık hızlı mühendislik dünyasına dalmak için daha donanımlısınız. Bu teknik yönleri anlamak, doğru mutfak aletlerine sahip olmak gibidir; bunlar, o mükemmel yapay zeka istemlerini oluşturmada sizi daha verimli ve etkili kılar.

Hızlı Mühendislikte Ağırlıklar

Hızlı mühendislikte "ağırlık" kavramı, yapay zeka modelinin odağını yönlendirmede ve oluşturulan yanıt türünü veya içeriği etkilemede çok önemli bir rol oynar. Ağırlıkları, yapay zekanın 'zihninde' daha belirgin hale getirmek için istemin belirli kısımlarında daha parlak parlayan bir spot ışığı olarak düşünün.

Ağırlıklar Yapay Zeka Yanıtlarını Nasıl Etkiler?

İstemlerdeki ağırlıklar, tüm AI modellerinde tek tip bir özellik değildir ancak genellikle istemlerinde belirli bir düzeyde özelleştirme sunan platformlarda görülür. Bu ağırlıklar, istemde hangi terim veya öğelere daha fazla vurgu yapılması gerektiğini gösteren özel sözdizimi veya simgeler aracılığıyla uygulanabilir.

Farklı Bağlamlarda Ağırlıklandırma

Ağırlıklandırma, hafif ayarlamaların çok farklı çıktılara yol açabileceği görüntü oluşturma görevlerinde (DALL-E veya Midjourney gibi) sıklıkla tartışılsa da, konsept, metin veya kodla ilgilenenler gibi diğer üretken modellere de aynı şekilde uygulanabilir.

Ağırlıklandırmanın Pratik Örnekleri

Ağırlıkların sonuçları nasıl değiştirdiğini anlamak için şu varsayımsal örnekleri göz önünde bulundurun:

1. Midjourney ile Görüntü Oluşturma:İlk istemde yapay zeka, hem okyanusun hem de gün batımının eşit şekilde temsil edildiği bir görüntü üretebilir. Bununla birlikte, "okyanus"un yanına "::" ağırlığının eklenmesiyle yapay zekanın odağı değişir ve okyanusun baskın unsur olduğu, potansiyel olarak gün batımının daha ikincil bir rol oynadığı bir görüntü oluşturabilir.
   • Komut istemi: “okyanus, gün batımı”
   • Ağırlıklarla Değiştirilen İstem: “okyanus::, gün batımı”
2. Metin Tabanlı Model:Ağırlıklı yönlendirmede yapay zeka, büyücünün hikayedeki bakış açısına veya rolüne daha fazla odaklanmaya teşvik edilir; bu da muhtemelen büyücünün eylemlerinin, düşüncelerinin veya geçmişinin ejderhanınkinden daha ayrıntılı olduğu bir anlatıya yol açar.
   • Komut: "Bir büyücü ve ejderha hakkında bir hikaye yazın."
   • Ağırlıklarla Değiştirilmiş İstem: "Bir büyücü :: ve bir ejderha hakkında bir hikaye yazın."

Ağırlıklandırmanın Etkisi

Ağırlıkların eklenmesi çıktıyı önemli ölçüde değiştirebilir. Örneğin görüntü oluşturucular bağlamında, ağırlığın ayarlanması, bir sahneyi huzurlu bir kumsal gün batımından, arka planda gün batımının olduğu dramatik, okyanusun hakim olduğu bir manzaraya dönüştürebilir. Benzer şekilde, metin oluşturmada, anlatının odağını veya belirli karakterler veya temalar hakkında sağlanan ayrıntıların derinliğini değiştirebilir.

Şimdi, her biri yapay zeka tepkilerini şekillendirmek için benzersiz bir yaklaşım olan yönlendirme tekniklerinin çeşitli dünyasına dalalım.

Yönlendirme Tekniklerinin Listesi

#1: Sıfır Atış Uyarısı

Sıfır atışlı yönlendirmenin güzelliği basitliği ve çok yönlülüğünde yatmaktadır. Bu, bir uzmana arka plan bilgisi sağlamaya gerek kalmadan soru sormak gibidir. Uzmanın geniş bilgi birikimi ve deneyimi, halihazırda bildiklerini anlamalarına ve bunlara dayanarak doğru şekilde yanıt vermelerine olanak tanır.

Duygu Analizinde Uygulama

Pratik bir örneğe bakalım: duygu analizi. Müşteri geri bildirimlerini analiz ettiğinizi ve "Parkta harika bir gün geçirdim" diyen bir yorumla karşılaştığınızı varsayalım. Sıfır adım yönlendirmede doğrudan yapay zeka modeline şunu sorarsınız: "Şu cümlenin duygusu nedir: 'Parkta harika bir gün geçirdim'?"

Duyguları anlama konusundaki kapsamlı eğitiminden yararlanan dil modeli, kendisine bu özel görev için herhangi bir özel eğitim örneği verilmemiş olmasına rağmen, bu ifadeyi doğru bir şekilde olumlu olarak sınıflandırabilir. Tek bir cümleden duyguyu doğru bir şekilde çıkarabilme yeteneği, modelin dil nüanslarına ilişkin doğal anlayışını sergiliyor.

Sıfır Atış Uyarısının Çok Yönlülüğü

Sıfır atışlı yönlendirme, duyarlılık analiziyle sınırlı değildir. Sınıflandırma (spam tespiti gibi), metin dönüştürme (çeviri veya özetleme gibi) ve basit metin oluşturma gibi çeşitli görevlerde eşit derecede etkilidir. Bu yaklaşım özellikle geniş bir sorgu yelpazesinde hızlı, anında yanıtlar oluşturmak için kullanışlıdır.

Başka Bir Örnek: Karma Duygu Analizi

Bir otel incelemesini değerlendirdiğiniz başka bir senaryoyu düşünün: "Oda genişti ama hizmet berbattı." Sıfır atış yönlendirmesini kullanarak modelden "Aşağıdaki incelemeden duyguyu çıkarmasını" istersiniz. Bu özel görev hakkında önceden eğitim alınmadan, model yine de istemi işleyebilir ve incelemenin karışık duygulara sahip olduğunu belirleyebilir: odanın ferahlığı açısından olumlu ancak hizmet açısından olumsuz.

İnsanlara basit gibi görünebilecek bu yetenek, bir yapay zeka için oldukça dikkat çekicidir. Bu sadece dil anlayışını değil aynı zamanda karmaşık, incelikli duyguları ayrıştırma yeteneğini de gösterir.

#2: Birkaç Adımda Yönlendirme

Birkaç adımlık yönlendirme, modelin çıktısını yönlendiren, genellikle ikiden beşe kadar çeşitli örnekler sağlayarak yapay zekanın anlayışını zenginleştirir. Bu teknik, özellikle belirli bir bağlam veya stil gerektiren görevler için kullanışlıdır ve modelin yanıtlarını daha doğru bir şekilde uyarlamasına olanak tanır.

Kafiyeli Beyitler Oluşturmada Uygulama

Kafiyeli Beyitler Oluşturmada Uygulama

Daha bağlama özgü bir zorluk olan mehtaplı bir gece hakkında kafiyeli bir beyit oluşturma görevini düşünün. Birkaç seferlik yönlendirmenin nasıl işe yarayacağı aşağıda açıklanmıştır:

Modele giriş istemi:

“Bir ayçiçeği hakkında kafiyeli bir beyit yazın:
Örnek 1:
'Ayçiçeği yaprakları parlak,
Güneş ışığının tadını keyifle çıkarıyorum.'
Örnek 2:
'Yazın ışıltısında uzun ayçiçeği,
Esintiler estiğinde başını sallıyor.”
Şimdi mehtaplı bir gece hakkında kafiyeli bir beyit yazın.”

Bu senaryoda modele ayçiçeği ile ilgili iki beyit örneği verilmiştir. Bunlar, yapay zekaya çıktıda beklenen stil ve yapıyı öğreten bir çerçeve görevi görür. Mehtaplı bir gece hakkında yazması istendiğinde model, benzer tarzda bir beyit oluşturmak için bu örnekleri kullanıyor.

Beklenen yanıt:

“Ay ışığı gümüş ışığını yayıyor,
Dünyayı sakin bir gecede yıkamak.

Model, örneklerdeki yapı ve uyak şemasından yararlanarak bunları yeni konuya uygular. Bu, az sayıdaki yönlendirmenin modelin yaratıcı sürecini ne kadar etkili bir şekilde yönlendirebileceğini gösteriyor.

Farklı Bağlamlarda Birkaç Çekimli Yönlendirme

Birkaç çekimlik ipucu çok yönlüdür ve şiir gibi yaratıcı görevlerin ötesine uzanır. Daha yapılandırılmış veya teknik alanlarda da eşit derecede etkilidir. Örneğin, konaklama sektöründe gelir yönetimi gibi bir iş bağlamında, birkaç adımlık bir bilgi istemi şöyle görünebilir:

Komut: “Size 'konaklama sektöründe gelir yönetimi' konusunu veriyorum ve siz bana şu formatta bir strateji listesi veriyorsunuz:
Strateji 1: Dinamik Fiyatlandırma
Strateji 2: Getiri Yönetimi
Strateji 3: Çifte Rezervasyon
Lütfen listeye devam edin.”

Bu istemle birlikte yapay zeka modeli, muhtemelen konaklama süresi indirimleri veya kanal yönetimi gibi seçenekler de dahil olmak üzere stratejileri aynı formatta listelemeye devam edecek. İlk örnekler, modelin belirtilen format ve konuyla uyumlu içerik üretmesine rehberlik ederek bir plan görevi görür.

#3: Düşünce Zinciri Yönlendirmesi

Düşünce zinciri (CoT), yapay zeka modellerinin insan benzeri akıl yürütme süreçlerini taklit ederek karmaşık, çok adımlı sorunları çözme biçiminde devrim yaratıyor. Bu teknik, karmaşık sorunları daha basit bileşenlere bölerek yapay zeka modellerinin nihai cevaba ulaşmadan önce her aşamada mantıksal olarak gezinmesine olanak tanır. Özellikle matematik problemleri veya karmaşık karar verme senaryoları gibi ayrıntılı akıl yürütme gerektiren görevlerde kullanışlıdır.

Problem Çözmede Uygulama

CoT yönlendirmesini daha iyi anlamak için farklı bir çok adımlı matematik problemini düşünün:

Komut: “Alice'in 15 portakalı var. 2 portakal yiyor ve arkadaşı ona 5 portakal daha veriyor. Alice'in şu anda kaç portakalı var?"

CoT yönlendirmesini kullanırken sorunu daha küçük, daha yönetilebilir sorulara ayırıyoruz:

1. İlk İstem: "Alice'in 15 portakalı var."
2. Orta Soru: "Alice'in 2 portakalı yedikten sonra kaç portakalı olur?"
3. Ara Cevap: "Alice'in 13 portakalı var."
4. Sonraki İstem: "Alice'in 13 portakalı var."
5. Orta Soru: "5 tane daha aldıktan sonra Alice'in kaç portakalı olur?"
6. Son Cevap: "Alice'in şu anda 18 portakalı var."

Bu yöntem, bir insanın soruna nasıl yaklaşacağına çok benzer şekilde yapay zekaya sorunun her adımında rehberlik eder. Bunu yaparak modelin problem çözme yeteneklerini geliştirir ve karmaşık görevlere ilişkin anlayışını derinleştirir.

Karar Vermede Düşünce Zinciri

CoT yönlendirmesini bir iş karar verme senaryosuna uygulayalım:

Komut: “Envanterinde 200 kitap bulunan bir kitapçıyı yönetiyorsunuz. Bir indirimde 40 kitap satıyorsunuz ve daha sonra 70 kitap daha alıyorsunuz. Şu anda envanterinizde kaç kitap var?”

CoT istemi kullanılarak sorun şu şekilde bölünür:

1. İlk İstem: "200 kitapla başlarsınız."
2. Ara Soru: “40 kitap sattıktan sonra geriye kaç kitap kaldı?”
3. Ara Cevap: “160 kitabınız var.”
4. Sonraki İstem: “160 kitabınız var.”
5. Orta Soru: "70'i topladıktan sonra kaç kitabınız olacak?"
6. Son Cevap: “Envanterinizde şu anda 230 kitabınız var.”

CoT İstemini Geliştirme

Düşünce zinciri yönlendirmesi, birden fazla spesifik Soru-Cevap örneği olmasa bile etkili olduğu kanıtlanmış olan "Adım adım düşünelim" ifadesinin eklenmesiyle geliştirilebilir. Bu yaklaşım, çok sayıda ayrıntılı örneğin formüle edilmesini gerektirmediği için CoT yönlendirmesini ölçeklenebilir ve daha kullanıcı dostu hale getirir.

Büyük Dil Modelleri Üzerindeki Etki

CoT istemi, Google'ın PaLM'si gibi büyük dil modellerine uygulandığında özellikle etkili olmuştur. Modelin karmaşık görevleri yerine getirme yeteneğini önemli ölçüde artırır, hatta bazen göreve özel ince ayarlı modellerden daha iyi performans gösterir. Teknik, yorumlanabilirliği ve akıl yürütme yeteneklerini artıran CoT akıl yürütme veri kümeleri üzerindeki modellere ince ayar yapılarak daha da geliştirilebilir.

#4: Yinelemeli İstemde Bulunma

Yinelemeli ipucu, hızlı mühendislikte dinamik ve etkili bir stratejidir; özellikle ilk denemenin istenen sonuçları vermeyebileceği karmaşık veya incelikli görevler için faydalıdır. Bu yaklaşım, bir dizi takip ipucu aracılığıyla modelin çıktılarının iyileştirilmesini ve genişletilmesini içerir ve eldeki konunun daha derinlemesine araştırılmasına olanak tanır.

Sağlık Araştırmalarında Uygulama

Yinelemeli ipucunu bir sağlık araştırma projesine uygulayalım:

İlk İstem: “Meditasyonun stresi azaltma üzerindeki etkilerini araştırıyorum. Mevcut bulgulara ilişkin bir genel bakış sunabilir misiniz?”

Modelin çıktısının azaltılmış kortizol seviyeleri, iyileştirilmiş uyku kalitesi ve gelişmiş bilişsel işlevler gibi noktaları içerdiğini varsayalım.

Takip İstemi 1: "İlginç, meditasyonun kortizol seviyelerini nasıl etkilediğine dair daha fazla ayrıntı verebilir misiniz?"

Model daha sonra parasempatik sinir sisteminin aktivasyonu, stres hormonu üretiminin azaltılması gibi biyolojik mekanizmaları daha derinlemesine inceleyebilir.

Takip Sorusu 2: "Uyku kalitesinin iyileştirilmesi, meditasyon yapan bireylerde stresin azaltılmasına nasıl katkıda bulunur?"

Burada model, meditasyonun daha iyi uyku hijyenine ve dolayısıyla daha düşük stres seviyelerine nasıl katkıda bulunduğunu tartışarak uyku ve stres arasındaki ilişkiyi genişletebilir.

Bu tekrarlanan süreç, karmaşık meditasyon ve stres azaltma konusunun kademeli ve daha kapsamlı bir şekilde araştırılmasına olanak tanır.

Ürün Geliştirmede Yinelemeli Komut İstemi

Başka bir örnek ürün geliştirme bağlamında olabilir:

İlk İstem: “Yeni bir çevre dostu ambalaj malzemesi geliştirmeye çalışıyorum. Önemli hususlar nelerdir?”

Model biyolojik olarak parçalanabilirlik, maliyet etkinliği ve tüketici kabulü gibi faktörlerin ana hatlarını çizebilir.

Takip İstemi 1: "Biyolojik bozunmayı maliyet etkinliği ile dengelemenin zorlukları hakkında daha fazla bilgi verebilir misiniz?"

Model daha sonra malzeme seçimleri, üretim süreçleri ve çevresel etki ile üretim maliyetleri arasındaki dengeler hakkında fikir verebilir.

Takip Sorusu 2: "Çevre dostu ambalajın tüketici tarafından kabulünü artırmak için hangi stratejiler kullanılabilir?"

Burada model, pazarlama stratejilerini, tüketici eğitimini ve yeni ambalajın çevresel faydalarını göstermenin önemini tartışabilir.

Yinelemeli Hızlı Geliştirme Süreci

Yinelemeli ipucu verme sadece takip soruları sormakla ilgili değildir; aşağıdakileri içeren metodik bir süreçtir:

1. Fikir üretimi: Geniş bir kavram veya soruyla başlayın.
2. Uygulama: Fikrinize dayalı bir başlangıç ​​istemi oluşturun.
3. Deneysel Sonuç: Yapay zeka modelinin çıktısını analiz edin.
4. Hata analizi: Çıktının beklentileri karşılamadığı alanları belirleyin.
5. yineleme: Özel talimatlar veya ek bağlam ekleyerek istemi hassaslaştırın.
6. Tekrarlama: İstenilen sonuç elde edilene kadar işlemi tekrarlayın.

Örneğin, belirli bir hedef kitleye yönelik ürün açıklamalarını özetliyorsanız ilk mesajınız çok geniş kapsamlı olabilir. Sonuçları analiz ettikten sonra hedef kitleyi, istenilen uzunluğu veya formatı belirtmeniz gerektiğini fark edebilirsiniz. Sonraki istemler daha sonra bu ayrıntıları birleştirebilir ve yavaş yavaş mükemmel özete odaklanabilir.

#5: Oluşturulan Bilgi Yönlendirmesi

Üretilen bilgi yönlendirmesi, daha bilgili ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar oluşturmak için büyük dil modellerinin geniş bilgi deposundan yararlanır. İlk önce modelin bir konu hakkında temel bilgi üretmesini teşvik etmeyi içerir; bu daha sonra daha spesifik, daha sonraki araştırmalar için temel oluşturur.

Tarihsel Analizde Uygulama

Sanayi Devrimi gibi tarihi bir olayın etkisini anlamak istediğimiz bir senaryo düşünün.

İlk İstem: "Sanayi Devrimi'nin bir özetini verin."

Model, teknolojik ilerlemeler, üretimdeki değişiklikler ve sosyal etkiler de dahil olmak üzere Sanayi Devrimi'nin temel yönlerini özetleyen bir yanıt üretebilir.

Takip İstemi: "Sanayi Devrimi sırasındaki teknolojik gelişmelere dayanarak, bu dönem modern üretim tekniklerini nasıl şekillendirdi?"

Model, ilk ipucundan elde edilen bilgiye dayanarak, Sanayi Devrimi'nin modern imalat üzerindeki etkisi hakkında daha ayrıntılı ve bağlama özgü bir yanıt sağlayabilir.

#6: Yönsel Uyaran Uyarısı

Yönlendirici uyaran yönlendirmesi, yapay zekayı istenen çıktıya doğru yönlendirmek için genellikle anahtar kelimeler biçiminde belirli ipuçları veya ipuçları vermeyi içerir. Bu teknik özellikle belirli öğelerin veya temaların birleştirilmesinin çok önemli olduğu görevlerde kullanışlıdır.

İçerik Oluşturmada Uygulama

Yenilenebilir enerji hakkında bir blog yazısı oluşturduğunuzu ve belirli anahtar kelimelerin dahil edildiğinden emin olmak istediğinizi düşünün.

İlk İstem: "Yenilenebilir enerji kaynaklarına kısa bir genel bakış yazın."

Modelin yenilenebilir enerjiye genel bir bakış sağladığını varsayalım.

Yönlendirici Uyarıcı Takip İstemi: "Şimdi, makalenin 2-4 cümlelik özetine 'güneş enerjisi', 'sürdürülebilirlik' ve 'karbon ayak izi' anahtar kelimelerini ekleyin."

Bu istem, modeli özetine belirli anahtar kelimeleri dahil edecek şekilde yönlendirerek içeriğin belirli tematik veya SEO hedefleriyle uyumlu olmasını sağlar.

#7: Otomatik Bilgi İstemi Oluşturma

Otomatik Bilgi İstemi Oluşturma, sistemin kendisinin bilgi istemleri veya sorular oluşturduğu yapay zekada son teknoloji bir yaklaşımdır. Bunu şu şekilde düşünün: Bir kişinin yapay zeka için belirli sorular veya talimatlar bulması yerine, yapay zeka bu istemleri kendi başına oluşturur. Bu, yapay zekaya bir dizi yönerge veya hedefe dayanarak kendi sorularını sormasını öğretmek gibi bir şey. Bu yöntem özellikle faydalıdır çünkü zamandan tasarruf sağlar, insan hatasını azaltır ve yapay zekadan daha doğru ve ilgili yanıtlar alınmasını sağlayabilir.

Nasıl Çalışır?

Otomatik Bilgi İstemi Oluşturma genellikle birkaç önemli adımı içerir:

1. Hedef Ayarı: Öncelikle yapay zekadan neye ihtiyacımız olduğunu tanımlıyoruz; bu bir soruyu yanıtlamak, bir rapor oluşturmak vb. olabilir.
2. İlk Veri Girişi: Başlangıç ​​noktası olarak yapay zekaya bazı temel bilgi veya veriler sağlıyoruz.
3. Yapay Zeka ile Hızlı Oluşturma: Yapay zeka, ilk verileri kullanarak daha fazla bilgi toplamak veya hedefi netleştirmek için kendi istemlerini veya sorularını oluşturur.
4. Yanıt ve İyileştirme: Yapay zeka daha sonra yanıt üretmek için kendi kendine oluşturulan bu istemleri kullanır. Gerekirse, daha fazla doğruluk için önceki yanıtlara dayalı olarak yeni istemleri hassaslaştırabilir veya oluşturabilir.

Sağlık Hizmetlerinde Uygulama

Şimdi bu konsepti sağlık hizmeti ortamına uygulayıp hasta bakımını nasıl dönüştürebileceğini görelim.

1. Adım: Hedefi Belirlemek

Bir sağlık hizmeti senaryosunda amaç, bir hastanın durumunu semptomlarına göre teşhis etmek olabilir. İlk girdi, hasta tarafından tanımlanan semptomların bir listesi olabilir.

2. Adım: Yapay Zeka Teşhis İstemleri Oluşturur

Yapay zeka, ilk belirti listesini kullanarak daha ayrıntılı bilgi toplamak için otomatik olarak belirli istemler veya sorular oluşturur. Örneğin, bir hasta göğüs ağrısından ve nefes darlığından bahsederse yapay zeka, "Göğüs ağrısının fiziksel aktiviteyle kötüleşip kötüleşmediğini sorun" veya "Nefes darlığının süresini sorgulayın" gibi uyarılar üretebilir.

Adım 3: Bilgi Toplama ve Hipotez Oluşturma

Yapay zeka, kendi ürettiği istemlere yanıt aldıkça hastanın durumu hakkında hipotezler oluşturmaya başlıyor. Örneğin, yanıtlara göre kalple ilgili sorunlar veya solunum yolu enfeksiyonları dikkate alınabilir.

Adım 4: Tanıyı İyileştirme ve Onaylama

Yapay zeka, gelişen bilgilere dayanarak istemlerini iyileştirmeye devam ediyor. Bir kalp sorunundan şüpheleniyorsa baş dönmesi veya yorgunluk gibi diğer semptomlarla ilgili uyarılara neden olabilir. Bu yinelemeli süreç olası tanıların daraltılmasına ve en olası tanıların önerilmesine yardımcı olur.

Sonuç: Teşhis Verimliliğinin Artırılması

Bu şekilde, sağlık hizmetlerinde Otomatik Bilgi İstemi Oluşturma, hasta teşhisinin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Sağlık hizmeti sağlayıcılarının, hastanın semptomlarının en olası nedenlerine hızlı bir şekilde odaklanmasına ve daha ileri test veya tedavi konusunda bilinçli kararlar almasına olanak tanır. Bu yapay zeka odaklı yaklaşım, yalnızca teşhis sürecini kolaylaştırmakla kalmıyor, aynı zamanda sağlık profesyonellerinin daha etkili hasta bakımı sağlamasına da destek oluyor.

#8: Erişimle artırılmış nesil

Almayla Artırılmış Üretim (RAG), dil modellerinin gücünü harici veritabanlarından veya bilgi tabanlarından ilgili bilgileri alma yeteneğiyle birleştiren gelişmiş bir yapay zeka tekniğidir. Bu yöntem, güncel bilgiler veya yapay zeka modelinin eğitim almadığı belirli bilgiler gerektiren sorgularla uğraşırken özellikle yararlıdır.

Alma-Artırılmış Üretim Nasıl Çalışır?

1. Sorgu İşleme: Bir sorgu alındığında öncelikle bir vektör temsiline kodlanır.
2. Belge Alma: Bu vektörü kullanarak sistem, en alakalı belgeleri bulmak için bir veritabanında (genellikle bir vektör veritabanı kullanarak) arama yapar. Bu alma genellikle belge vektörlerinin sorgu vektörüne yakınlığına dayanır.
3. Bilgi Entegrasyonu: Alınan belgeler daha sonra dil modeli isteminin bir parçası olarak kullanılır.
4. Yanıt Oluşturma: Dil modeli, hem orijinal sorguya hem de alınan belgelerdeki bilgilere dayanarak bir yanıt üretir.

Pratik Uygulama: Tıbbi Araştırma

Tıbbi araştırma bağlamında bir senaryo hayal edin:

Bir araştırmacı şu soruyu soruyor: "Tip 2 diyabetin 2020'den sonra keşfedilen en son tedavileri nelerdir?"

1. Sorgu Kodlaması: Soru bir vektöre dönüştürülür.
2. Tıbbi Veritabanlarından Erişim: Sistem, Tip 2 diyabet tedavilerine ilişkin en son bulguları tıbbi dergiler ve veritabanlarında araştırarak ilgili makale ve çalışmalara ulaşıyor.
3. İstemi Artırmak: Yapay zeka daha sonra bağlamı daha iyi anlamak için alınan bu bilgiyi orijinal soruyla birlikte kullanır.
4. Bilgilendirilmiş Bir Yanıt Oluşturmak: Son olarak yapay zeka, en son araştırmalardan elde edilen bilgileri içeren bir yanıt sağlayarak araştırmacıya güncel ve kapsamlı bilgiler sunar.

Alma-Artırılmış Üretimin Avantajları

• Güncel Bilgiler: Özellikle tıp veya teknoloji gibi yeni gelişmelerin sıklıkla yaşandığı alanlar için kullanışlıdır.
• Bilgi Derinliği: Yapay zekanın çok çeşitli harici kaynaklara erişerek daha ayrıntılı ve spesifik yanıtlar sunmasına olanak tanır.
• Azaltılmış Önyargı: Dış veri kaynaklarına güvenildiğinde yapay zekanın yanıtlarının, eğitim verilerindeki herhangi bir önyargıdan etkilenme olasılığı daha düşük olur.

Alma-Artırılmış Üretim, özellikle en son bilgilerle güncel kalmanın çok önemli olduğu senaryolarda, yapay zekanın doğru, bilgili ve bağlamsal olarak uygun yanıtlar sağlama yeteneğinde önemli bir ilerlemeyi temsil eder. Bu teknik, yapay zekanın yanıtlarının yalnızca önceden var olan bilgilere dayanmasını değil, aynı zamanda dış kaynaklardan gelen en son verilerle desteklenmesini sağlar.

Daha fazlasını okuyabilirsiniz Alma-Artırılmış Nesil hakkında blog yazısı.

Hızlı Mühendisler İçin Gerekli Teknik Beceriler

Usta bir hızlı mühendis olmak veya birini işe almak, teknik beceriler ile teknik olmayan becerilerin benzersiz bir karışımını anlamayı içerir. Bu beceriler, çeşitli uygulamalarda yapay zekanın ve üretken modellerin tüm potansiyelinden yararlanmak için çok önemlidir.

1. NLP'nin Derin Anlaşılması: Doğal dil işleme algoritmaları ve teknikleri bilgisi önemlidir. Bu, etkili yönlendirmeler oluşturmada kritik olan dil, sözdizimi ve anlambilimdeki nüansları anlamayı içerir.
2. Büyük Dil Modellerine Aşinalık: GPT-3.5, GPT-4, BERT vb. modellerde yeterlilik gereklidir. Bu modellerin yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamak, hızlı mühendislerin tüm potansiyellerinden yararlanmalarını sağlar.
3. Programlama ve Sistem Entegrasyon Becerileri: Yapay zeka modellerini sistemlere entegre etmek için JSON dosyalarıyla çalışma becerileri ve temel Python anlayışı gereklidir. Bu beceriler, hızlı mühendislik görevleri için verilerin manipüle edilmesine ve işlenmesine yardımcı olur.
4. API Etkileşimi: API bilgisi, üretken yapay zeka modellerini entegre etmek ve bunlarla etkileşimde bulunmak için temel öneme sahiptir ve farklı yazılım bileşenleri arasında kesintisiz iletişimi kolaylaştırır.
5. Veri Analizi ve Yorumlama: Yapay zeka modellerinden gelen yanıtları analiz etme, kalıpları belirleme ve istemlerde veriye dayalı ayarlamalar yapma becerisi hayati önem taşıyor. Bu beceri, yönlendirmeleri iyileştirmek ve etkililiğini artırmak için çok önemlidir.
6. Deneme ve Yineleme: A/B testi yürütmek, performans ölçümlerini izlemek ve geri bildirimlere ve makine çıktılarına dayalı olarak istemleri sürekli olarak optimize etmek temel sorumluluklardır.

Hızlı Mühendislikte Teknik Olmayan Sorumluluklar

1. Etkili iletişim: Fikirlerin net bir şekilde ifade edilmesi ve işlevler arası ekiplerle etkili işbirliği esastır. Bu, kullanıcı geri bildirimlerinin toplanmasını ve hızlı iyileştirmeye dahil edilmesini içerir.
2. Etik Gözetim: Yönlendirmelerin zararlı veya önyargılı yanıtlar üretmemesini sağlamak çok önemlidir. Bu sorumluluk etik yapay zeka uygulamalarıyla uyumludur ve yapay zeka etkileşimlerinin bütünlüğünü korur.
3. Alan uzmanlığı: Uygulamaya bağlı olarak belirli alanlardaki uzmanlık bilgisi, istemlerin uygunluğunu ve doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir.
4. Yaratıcı Problem Çözme: Geleneksel yapay zeka-insan etkileşimlerinin sınırlarını zorlayan yeni çözümler geliştirmek için yaratıcı ve yenilikçi düşünmek gereklidir.

Nanonet'lerle Karmaşık Bilgi İstemi Tekniklerini Basitleştirme

Hızlı mühendislik dünyasını daha derinlemesine araştırdıkça, özellikle karmaşık problemlerle uğraşırken, hızlı tekniklerin karmaşıklığının oldukça teknik hale gelebileceği açıktır. Nanonets, gelişmiş yapay zeka yetenekleri ile kullanıcı dostu uygulamalar arasındaki boşluğu doldurarak oyunun kurallarını değiştiren bir rol üstleniyor.

Nanonetler: Yapay Zeka İş Akışı Basitleştiriciniz

Nanonets, kullanıcıları karmaşıklıklarından bunaltmadan bu gelişmiş istem tekniklerinden en iyi şekilde yararlanmak için yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi. Herkesin yapay zeka veya hızlı mühendislik konusunda uzman olmadığını anlayan Nanonets, kusursuz bir çözüm sunuyor.

İş Süreçlerini Kolaylıkla Kolaylaştırma

Nanonets Workflow Builder, doğal dili verimli iş akışlarına dönüştürmek için tasarlanmış göze çarpan bir özelliktir. Bu araç inanılmaz derecede kullanıcı dostu ve sezgiseldir ve işletmelerin süreçlerini zahmetsizce otomatikleştirmesine ve kolaylaştırmasına olanak tanır. Verileri yönetmek, tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek veya karmaşık yapay zeka komutlarını anlamlandırmak olsun, Nanonets bunu kolaylaştırır. İş akışı otomasyon platformumuzda bizi ziyaret edin.

Nanonetlerin Verimliliğine Bir Bakış

Nanonets'in gücünü ve basitliğini gerçekten takdir etmek için, Nanonets İş Akışı Oluşturucusunu çalışırken gösteren kısa bir videomuz var. Bu video, doğal dil talimatlarını ne kadar zahmetsizce etkili, akıcı iş akışlarına dönüştürebileceğinizi gösterir. Karmaşık yapay zeka süreçlerini kullanıcı dostu uygulamalara dönüştürmenin pratik bir örneğidir.

Nanonet'lerle Özel Çözümler

Her işletmenin kendine özgü ihtiyaçları vardır ve Nanonets bu özel gereksinimleri karşılamak için buradadır. Yapay zekanın iş süreçlerinizi iyileştirmedeki potansiyeli ilginizi çekiyor ancak teknik detaylardan korkuyorsanız Nanonets mükemmel çözümü sunuyor. Nanonet'lerin iş operasyonlarınızı nasıl dönüştürebileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için sizi ekibimizle bir görüşme planlamaya davet ediyoruz. Bu, gelişmiş yapay zekanın basit, etkili ve erişilebilir bir şekilde nasıl kullanılabileceğini anlamak için bir fırsattır.

Nanonets ile hızlı mühendisliğin teknik karmaşıklıkları erişilebilir ve iş ihtiyaçlarınıza uygulanabilir hale gelir. Amacımız sizi yapay zekanın anlaşılması ve uygulanması kolay bir şekilde paketlenmiş gelişmiş yetenekleriyle güçlendirmek ve işletmenizin hızla gelişen teknoloji dünyasında önde kalmasını sağlamaktır.

Sonuç

Bu blog yazısında, istem mühendisliğinin karmaşık dünyasında yolculuk yaptık, bilgi istemlerinin temel anlayışından, geri getirmeyle artırılmış oluşturma ve otomatik bilgi istemi tasarımı gibi karmaşık tekniklere kadar bu dünyanın temellerini açığa çıkardık. Hızlı mühendisliğin sadece teknik zekayla ilgili olmadığını, aynı zamanda yaratıcı ve etik hususları da içerdiğini gördük. Bu karmaşık yapay zeka işlevleri ile pratik iş uygulamaları arasındaki boşluğu dolduran Nanonets, önemli bir oyuncu olarak ortaya çıkıyor. Bu gelişmiş istem tekniklerinden yararlanma sürecini basitleştirerek işletmelerin teknik karmaşıklıklara girmeden yapay zekayı iş akışlarına verimli bir şekilde entegre etmelerini sağlar.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/