Prompt Mühendisliği - Örnekler, Teknikler ve En İyi Uygulamalar

Modelin yanıtına ilişkin tek bir, ölçülebilir hedefle başlayın. Her talimatı o hedefe hizalayın; mesajları modeli yapılandırılmış bağlamla beslemek için haritalayın; niyet, kısıtlama, değerlendirme kriterlerini yakalayan bir prompt_template kullanın.

Bir hook kullanarak açılış conversations'larını sabitleyin, başarılı bir yanıtın neyi oluşturduğuna dair net bir beklenti ile. Kurulum aşamasını geliştirme aşaması olarak ele alın; her messages dizisini kompakt, açık bir yola haritalayın; modeli istenen davranışlara yönlendiren bir prompt_template. Değişen bağlamlarda kör noktaları belirlemeye yardımcı olan bir mirascope görünümü; sıradan sorgulardan resmi sorgulara kadar.

tuzaklar güvenilirliği bozar; dikkatli olun. önce, kısıtlamaları tanımlayın: uzunluk, stil, güvenlik; bundan sonra, birden fazla çalıştırmadan yanıtlar toplayın; farklı bağlamlarda mesajları izleyin, önyargı veya sapmayı ortaya çıkaran kalıpları bulun.

Kararlı bir iskelet oluştuktan sonra, onu iş akışının modüler parçaları aracılığıyla yayınlayın: temel bir prompt_template, bir kısıtlama vektörleri kümesi, bir sonrası işlemleme kontrol listesi. farklı senaryolar için aynı yapıyı yeniden kullanın, yalnızca yüzey unsurlarını ayarlayın; bu, model kayıtları değiştirmesi istendiğinde çıktıları öngörülebilir tutar. Güvenilirliğin başkenti tek seferlik hilelerde değil, tekrarlanabilir adımlarda yatar.

Yineleme sırasında, sapmayı önlemek için model ile konuşmalar için kanıtlanmış yaklaşımları belirtin; istemin kısıtlamalar, değerlendirme istemlerini içeren bir başlık, kısıtlamalar olarak parçalarını ayırın. Teknik, farklı istemler genelinde temiz yanıtlar üretir; mirascope uyarıları, yayılmadan önce uyumsuzluğu bulmaya yardımcı olur.

Prompting için Kapsam ve Kısıtlamalar

Talimatları taslaklamadan önce sabit bir kapsam belirleyin; görev türlerini tanımlayın; user_message sınırlarını kilitleyin; bu sapmayı azaltır. Planı çıktılarla uyumlu hale getirmek için mirascope kullanın; içerik, formatı yöneten net koruma demirleri belirleyin; zamanlama.

• Kapsam sınırları: alanı tanımlayın; izin verilen içerik; diller; çıktı uzunluğu; harici sitelere bağımlılığı güvenilir kaynaklarla sınırlayın; gerektiğinde atıflar gerektirin; temel oluşturma için danışılan metinlerin kaydedilmesi gerekir.
• Kısıtlama türleri: stil; ton; biçimlendirme; yapı; içerik sınırları; user_message girdilerini açık bağlamla işleyin; gizliliği koruyun; izin verilmeyen konuları önleyin.
• Görev türleri: analiz, sınıflandırma, üretme, özetleme, çeviri dahil türler; kapsam belirlendikten sonra, her kategori için istemleri uyarlayın; girdiler olarak metinler kullanın; görevler.
• User_message işleme: bağlamı çıkarın; paydaşlara hangi kısıtlamaların uygulandığını bildirin; kaynak güvenilirliğini doğrulayın; bağlam eksikse, netleştirme için istemleyin; user_message ve sistem çıktıları arasında temiz bir ayrım sağlayın; veriyi güvenli işleyin.
• Uyarlanmış istemler: kitleye uyarlayın; karmaşıklığı ayarlayın; uyarlanmış istemler alakayı artırır.
• Mirascope uyumu: kısıtlamaları görev çıktılarına haritalamak için mirascope kullanın; aşamalar genelinde tutarlı sonuçlar sağlar.
• Hesaplamalar: sayısal sonuçlar için hesaplamalar gerektirin; kabul edilebilir aralıkları tanımlayın; hesaplamaları güvenilir kaynaklara karşı doğrulayın.
• Değerlendirme: metrikleri tanımlayın; otomatik kontroller çalıştırın; yanıt süresini izleyin; kapsama göre sapmayı izleyin; sızıntıyı önlemek için izlemeyi sürdürün.
• Girdi kaynakları: user_message'ı birincil sinyal olarak kullanın; sistem mesajlarından veya araç çıktılarından metinler alakalı içerikle sınırlı.
• Olası sapma: olası başarısızlık modlarını belirleyin; koruma demirleri uygulayın; periyodik incelemeleri planlayın.

Net Talimatlar: Çerçeveleme, Roller ve Çıktı Formatları

Öneri: model için bir rol kilitleyin; özlü bir rol tanımı oluşturun; kişiyi, kapsamı, çıktı formatlarını bağlayan bir prompt_template kullanın; akışı başlatmak için bir user_message gerektirin; amacı netleştiren bir hook ekleyin; akışın doğal kalmasını sağlayın; etkiyi veriyle ölçün; büyük veri kümelerini verimli özetleyin; kesin öneriler sunun; görev sonrası inceleme kaliteyi artırır.

Çerçeveleme Temelleri

Rol çerçeveleme unsurları: ana rol çıktıyı şekillendirir; çeşitli seçeneklerden seçin: analist, danışman, çevirmen; dil modellerinin çalıştığı alanlarda kapsamı belirleyin; tercih edilen tonu belirtin; çıktıların model kısıtlamaları içinde kalmasını sağlayın; başarı kriterlerini istemde tanımlayın; önerileri dahil edin; büyük kullanıcılar için görev sonrası ayarlamaları izleyin; netlik için bağlamı özlü tutun.

Çıktı Formatları, Doğrulama

Çıktı formatları: tam yapıları reçeteleyin; sabit bir prompt_template kullanın; çıktının JSON, madde işaretli listeler olarak teslim edilmesini gerektirin; başlangıçta bir hook belirtin; alanları belirtin: özet, çözümler, next_steps; çözümlerin uygulanabilir kalmasını sağlayın; hafif bir sonrası işlemleme geçişi içerir; yol okuyucular için doğal kalır.

Aspect	Specification	Illustration
Framing	Sabit rol; prompt_template kişiyi, kapsamı, çıktı formatlarını bağlar; user_message akışı etkinleştirir	Rol: veri analisti; hook özlü bir özetle başlar
Output	Yapılandırılmış format; JSON veya madde işaretli listeler; alanlar: özet, çözümler, next_steps; ton doğal	Örnek: { "summary":"...", "решения":"...", "next_steps":["..."] }
Validation	Kontrol listesi; doğruluğu doğrulayın; görev sonrası inceleme; kayıt tutma	Metrik: doğruluk hedefi; sapmaları kaydedin; gerekirse yeniden üretimi tetikleyin

Prompt Şablonları: Yeniden Kullanılabilir Kalıplar ve Parametrelendirme

Her iş akışı için modüler, parametreli şablonlar benimseyin; şablonları bağlam, kitle, hedefe göre parçaların açılıp kapanabileceği şekilde yapılandırın.

Aşağıda, aşağıda çeşitli uygulamalar genelinde esnek dağıtımlar için oluşturulan yeniden kullanılabilir kalıplar bulacaksınız; bu şablonlar yapıyı korur, doğal netlik sunar; farklı kullanıcılar, bağlamlar, alanlar için dil ayarlamasını destekler. Deneyiminiz, modüler şablonların dağıtım süresini kısalttığını gösterir; riski azaltır, tutarlılığı artırır.

Yaygın tuzaklar kırılgan yer tutucuları, aşırı uzun listeleri, eksik varsayılanları, belirsiz hedefleri içerir. Açık değişken türleri; varsayılan değerler; kendi kendine kontroller; net dil ile hafifletin. Sapmayı ortaya çıkarmak için sentetik verilerle çıktıları doğrulayın.

Şablonun parçaları, bir başlık; bir parametre bloğu; bir varsayılan harita; bir doğrulama adımı içerir; hepsi tek bir yapıya bağlı. Parametre sözlüğünü kompakt tutun; anahtarları uygulamalar genelinde yeniden kullanın.

Tasarım ilkeleri netlik'i sözel uzatmadan üstün tutar; yanıtları yönlendirmek için yapı kullanın; doğal ifadeler; dil etiketlerinde dil ayarlamasına izin verin. Bu, daha geniş uygulamaları teşvik eder; tutarlı ton, özellikle amazon bağlamlarındaki müşteriler için.

Parametrelendirme ipuçları: kanonik bir sözlük tanımlayın; varsayılan değerler atayın; her değişken için türleri dahil edin; beklenen aralıkları belirtin; örnek değerleri canlı dokümantasyon olarak gömün. Parametreleri bağlama uyarlayabilirsiniz; takımlar genelinde yeniden kullanın; geniş dağıtımlardan önce canlı bir kitleyle küçük bir pilot çalıştırın.

Uygun şablonlar müşteri desteğinde görünür; ürün keşif akışlarında; eğitim modüllerinde; büyük dil modelleri karmaşık görevler sırasında kararlı, yeniden kullanılabilir kalıplardan yararlanır.

Gelişmiş Teknikler: Few-Shot, Chain-of-Thought ve Kendi Kendine Kontrol

Öneri: bu görev için özlü bir few-shot akışı uygulayın; tipik girdileri yansıtan 2–4 gösterim seçin; yapıyı kısa, basit tutun; girdileri net etiketleyin; örnek rasyonel ve kullanımı açıklayan bir doküman tutun.

Veri sapması meydana geldiğinde, örnekleri düzenli yenileyin; mevcut alanı yansıtan taze verilere güvenin; sınıflar genelinde çeşitli örnekler seçin; gösterim istemlerinde gelecek bilgilerini hariç tutarak sızıntıyı önleyin; girdilerin aşamaları yapısı aşamalar genelinde kararlı kalır, dayanıklılığı artırır.

Chain-of-Thought akışı: bir sonuca ulaşmak için adımları tanımlama isteyin; maliyeti azaltmak için kısa bir akıl yürütme izi kullanın; modelden cevaptan önce adımları tanımlamasını isteyin; bu güvenilirliği artırır; verimliliği korumak için 3–5 satırla sınırlayın.

Kendi Kendine Kontrol aşaması: modeli sonlandırmadan önce kendi yanıtını doğrulaması için istemleyin; kısa bir kontrol, sayısal bir güven veya kısa bir gerekçe isteyin; tam bir yeniden çalıştırmayı zorlamadan yeniden kontrolü tetiklemek için bir takip sorgusu kullanın; bu uygulama kaliteye uyumu destekler.

Girdileri gizliliği göz önünde bulundurarak işleyin; temizleme, normalleştirme ve kişisel bilgi devre dışı bırakma gibi ön işleme uygulayın; anonimleştirilmiş veriler kullanarak, tanımlayıcıları ifşa etmeden; modeller, girdiler, çıktılar için versiyonlu notlar tutun; yapıyı, rasyoneli ve teknik açıklamayı belgeleyin, mühendislik'i yönlendirmek için: verilen bir sorgu için hangi yaklaşımın kullanıldığını açıklayın; versiyon, yinelemeler genelinde sonuçları karşılaştırmaya yardımcı olur.

Her değişikliği kısa bir dokümantasyon'da belgeleyin, metin istemleri, örnek stokları ve gözlemlenen çıktıları dahil; versiyon kontrolleri izlenebilirliği sağlar; istemlerin yapısını ve değerlendirme metriklerini açıklayın; versiyon etiketi takımların zaman içinde sonuçları karşılaştırmasına yardımcı olur.

Değerlendirme ve Yineleme: Gerçek Senaryolarla İstemleri Test Etme

Günlük operasyonları yansıtacak kadar güncel tarihlerden bir avuç iş akışı seçerek gerçek senaryo değerlendirmesini başlatın; gerçekçi bir yaklaşım uygulayın; hasta konuşmalarına, sıradan sorgulara benzer çıktıları yakalayın; karar görevleri; sonuçları doğru temellere karşı karşılaştırın; veri kaynaklarını, kullanıcı niyetini, gözlemlenen sonuçları bağlayan bir zincirde tutarsızlıkları kaydedin; bu hazırlık daha geniş bir dağıtım öncesi riski azaltır. Bu çalışma güvenilirliği artırır.

Ölçülebilir sinyaller

Önemli metrikleri tanımlayın: doğruluk, kapsama, gecikme; karşılaştırma için few-shot bir temel belirleyin; gerçek oturumlardan kayıtlara güvenin; sapmaların rasyoneli için düşünce kaynaklarını dahil edin; belirsiz girdi, eksik bağlam veya yanlış yorumlama gibi yaygın başarısızlık modlarını belirleyin; hata ayıklamayı kolaylaştıran şeffaf izleri tercih edin; amazon bağlamları kullanıcı niyetinin bağlamla nasıl değiştiğini gösterir; böyle bir sinyal değişikliği zayıf noktaları ortaya çıkarır; şiir gibi sesleniyor.

Yineleme ritmi

Her çalıştırmadan sonra boşlukları analiz edin; yinelemeli yaklaşım benimsenir; ifadeleri ve örnekleri güncelleyin; few-shot konfigürasyonlarını test edin; kazanımları ölçmek için aynı kümede yeniden çalıştırın; tarihlerle değişiklik zincirini tutun; döngüler genelinde doğruluk iyileştirmelerini izleyin; bu kaliteyi kontrol altında tutmaya yardımcı olur.

Modelleri seçin; few-shot kalıpları

Modellerin bir karışımını seçin; genelleştirmeyi test etmek için hafif ve daha büyük olanları dahil edin; karmaşık görevler için çok adımlı akıl yürütmeyi tercih edin; çeşitli örneklerle few-shot istemleri kullanın; tek bir örneğe bağımlılıktan kaçının; amazon bağlamlarında çıktıları karşılaştırın; çıktılar doğal, özlü sesleniyor emin olun; alanlar genelinde kalibrasyonu ölçün.

Dokümantasyon, kaynaklar