Ефективно инженерство на командния ред с Microsoft Copilot

Изкуствен интелект, особено когато става въпрос за използването на Големи езикови модели (LLMs) като Microsoft Copilot, разбирането на Инженеринг на запитването е от съществено значение. Доброто разбиране на запитването, което изпращате към модела, може да направи разликата между полезен и безполезен резултат. В това ръководство искам да ви представя някои основни техники на Инженеринг на запитването, включително семантичната асоциация, структурираните запитвания и ролите. Тези концепции ви помагат да формулирате ефективни изисквания, които максимизират производителността на Microsoft Copilot. Да започнем без забавяне!

Най-важни изводи

• Инженерингът на запитвания е ключът към ефективни резултати с Microsoft Copilot.
• Семантичната асоциация позволява на модела по-добре да разбира контекстни връзки.
• Структурираните запитвания помагат за ясната комуникация на специфични изисквания.
• Ролевото задаване предоставя на модела конкретни инструкции за дефиниране на контекста и предоставяне на по-добри изходи.

Стъпково ръководство

1. Разбиране на големите езикови модели

Започнете с основното разбиране на големите езикови модели. Тези модели са способни да разширяват или резюмират текстове. Можете да зададете няколко думи и да получите подробен отговор или да предоставите много детайлна информация, която моделът да компресира. Съществено е те да функционират поради добрите запитвания.

2. Пример за лошо запитване

За да разберем по-добре концепцията, нека заедно разгледаме пример за лошо запитване. Представете си, че искате да напишете статия за мобилни телефони и формулирате така: "Напиши ми статия за мобилни телефони". Това запитване почти не предоставя контекст на модела, което обикновено води до неудовлетворителен отговор.

3. Разширяване на контекста

По-ефективен подход е да предоставите на модела повече контекст. Специализирайте се върху конкретна страна на мобилните телефони, като например „Google Pixel 8 Pro“. Като се фокусирате върху определена тема, увеличавате вероятността моделът да предостави ценна информация.

4. Използване на структурирани запитвания

Структурираните запитвания са отличен начин да комуникирате ясно вашите изисквания. Например, може да кажете: "Ти си експерт за мобилни телефони. Напиши статия от 600 думи защо Google Pixel 8 Pro е добър." В този случай е ясно какво очаквате и моделът разполага с достатъчно информация за генериране на изчерпателен отговор.

5. Дефиниране на роля чрез Ролевото задаване

Един особено полезен метод в Инженеринга на запитвания е Ролевото задаване. Тук дефинирате роля за модела, за да разшириши перспективата. Като кажеш, че моделът е "експерт за мобилни телефони", той ще филтрира специфична информация и ще ви предостави изход, базиран на този експертен опит.

6. Интегриране на ключови думи

За да дадете допълнителна дълбочина на вашето запитване, можете да добавите ключови думи, които са полезни при генерирането на изхода. В нашия пример, добавянето на термини като "Gemini Nano" и "on-device" може да помогне на модела да разшири контекста и да намери по-подходящи съдържания.

7. Осигуряване на специфична аудитория

Не забравяйте и за кого е предназначена статията. За техниките, общите читатели или конкретна аудитория? Моделът може да приспособи отговора си в съответствие и да промени стила си на писане. Това може да бъде отбелязано и в вашето запитване, така че моделът да знае как да формулира информацията.

8. Обратна връзка и финален шлиф

След като сте формулирали вашето запитване и моделът е генерирал статия, проверете резултата. Това ли е това, което сте искали? Ако не, преработете вашето запитване, добавете повече контекст или конкретни изисквания и опитайте отново. Процесът на Инженеринг на запитвания е итеративен и понякога изисква няколко опита.

Резюме

В това ръководство научихте колко важно е Prompt Engineering за успешното използване на Microsoft Copilot. Чрез разбиране на семантичния асоциирането, структурираните Prompt-и и ролите в Prompting, можете значително да увеличите ефективността на вашите въвеждания. Важно е да осигурите необходимия контекст на вашия модел, за да постигнете качествени резултати. Експериментирайте и подобрявайте вашите Prompt-и, за да получите най-добрия изход, отговарящ на вашите нужди!