Инженерия запросов – это навык разработки ясных, структурированных и целенаправленных инструкций, которые помогают генерирующим системам ИИ производить более точные, соответствующие и полезные результаты. Этот курс предоставляет практическое и независимое от инструмента введение в инженерию запросов, позволяя обучающимся применять одни и те же основные принципы на различных платформах ИИ, не завися от одного конкретного продукта.
Курс начинается с основ эффективных запросов. Учащиеся поймут, как ясность, контекст, определение роли, ограничения, примеры, формат вывода и аудитория влияют на качество ответов, генерируемых ИИ. Они также изучат распространенные причины неудач запросов, включая расплывчатые инструкции, отсутствие контекста, противоречивые требования и нереалистичные ожидания.
Затем учащиеся изучат пошаговый процесс создания более сильных запросов. Это включает определение цели, предоставление соответствующей справочной информации, указание необходимой задачи, установление границ, запрос подходящей структуры вывода и проверку результата. Курс показывает, как небольшие изменения в формулировке и структуре могут значительно улучшить качество ответа.
Вводятся расширенные техники запросов, чтобы помочь учащимся справляться с более сложными задачами. Эти техники включают ролевое задание запросов, итеративное задание запросов, цепочки запросов, многоступенчатые инструкции, запросы на основе примеров, сравнительные запросы, оценочные запросы и структурированные запросы на вывод. Учащиеся узнают, как разделять сложные задачи на управляемые этапы и направлять системы ИИ через более надежный процесс рассуждений и производства.
Курс также исследует инженерию запросов в ряде практических случаев использования. Учащиеся увидят, как запросы могут поддерживать профессиональную письменность, разработку контента, сжатие, мозговой штурм, исследования, планирование, коммуникацию с клиентами, обучение, интерпретацию данных, решение проблем и базовые технические задачи. Фокус остается на переносимых стратегиях, которые могут быть адаптированы к различным отраслям и обязанностям.
Рассмотрены лучшие практики инженерии запросов для повышения согласованности, точности и эффективности. Учащиеся поймут, как тестировать альтернативные версии запросов, выявлять слабые места в ответах ИИ, запрашивать исправления, проверять важную информацию, уменьшать неясность и создавать шаблоны запросов для повторного использования. Курс также подчеркивает важность человеческой проверки, когда выводы ИИ могут повлиять на решения, клиентов или опубликованные материалы.
Особое внимание уделяется распознаванию предвзятости, справедливости и других этических аспектов при проектировании запросов.
