מהי הנדסה מהירה? מדריך מקיף ל-AI

מבוא

הנדסה מהירה, בבסיסה, היא אומנות האלכימיה לשיחות עם AI. זה המקום שבו יצירה קפדנית של שאלות או הוראות פוגשת את העולם של מודלים של בינה מלאכותית, והופכת שאילתות בסיסיות לתגובות ממוקדות, ספציפיות ושימושיות להפליא. תחשוב על זה כעל גשר השפה המחבר בין כוונות אנושיות ליכולות AI. דיסציפלינה אסטרטגית זו אינה רק שאילת שאלות; זה על לשאול את תקין שאלות ב תקין דרך להשיג את היעיל ביותר תשובות.

הנדסה מהירה נובעת מתחום עיבוד השפה הטבעית (NLP), כאשר המטרה היא לחשוף את אותן מילות קסם או ביטויים המעוררים את התגובות הרצויות ביותר מ-AI. זה כמו לדעת את הדרך המדויקת לשפשף את מנורת הקסם - במקרה זה, המנורה היא בינה מלאכותית מתקדמת כמו DALL-E, שתוכנתה ליצור כל תמונה שתעלה על דעתך. אבל זה לא קשור רק לתמונות. בין אם זה טקסט לטקסט, טקסט לתמונה, או אפילו טקסט לאודיו, מלאכת ההנדסה המהירה כוללת התאמה, חידוד ואופטימיזציה של קלט כדי להשיג פלטים שהם לא רק מדויקים, אלא גם מתואמים באופן הדוק עם שלנו צרכים אנושיים מורכבים ויעדים עסקיים.

מהי הנדסה מהירה?

הנדסה מהירה דומה לקיום קוד צ'יט במשחק וידאו, אבל עבור אינטראקציות בינה מלאכותית. מדובר בבניית הנחיות (תחשוב על הוראות או שאילתות) בדיוק ובבהירות כזו שה-AI לא רק מבין אלא גם מספק תגובות שפוגעות במסמר על הראש. זה המקום שבו מהנדסים מקצועיים מעבירים את ימיהם - בניסויים, ניתוחים ומגלים מה גורם לבינה מלאכותית לתקתק בהתאמה עם הכוונה האנושית. אבל היי, זה לא מועדון אקסקלוסיבי! כל מי שאי פעם ביקש מסירי להגדיר אזעקה או השתמש ב-Google Assistant כדי לחפש מתכון, בעצם, תרגל קצת הנדסה מהירה.

בתחום של מודלים של AI כמו מודלים של שפות גדולות או מודלים של טקסט לתמונה, הנדסה מהירה יכולה לנוע בין שאילתות פשוטות כמו "מהו המשפט הקטן של פרמה?" לפקודות יצירתיות כמו "כתוב שיר על עלי הסתיו". מדובר בניסוח, ציון סגנון, הקשר, או אפילו הקצאת תפקיד ל-AI. ראית פעם את ההנחיות האלה ללימוד שפה שבהן אתה משלים רצף מילים? זו הנדסה מהירה בפעולה, תוך שימוש בטכניקות כמו למידה של מעט יריות כדי ללמד את הבינה המלאכותית באמצעות דוגמאות.

ההבדל בין הנחיה טובה לרעה יכול להיות לילה ויום מבחינת איכות תגובות הבינה המלאכותית. הנחיה מעוצבת היטב יכולה להוביל לתשובות מהירות, מדויקות ורלוונטיות, בעוד שהנחיה בנויה בצורה גרועה יכולה לגרום לתגובות מעורפלות, מחוץ למטרה או אפילו שטויות. הבחנה זו חיונית במסגרות מקצועיות, שבהן יעילות, מהירות ודיוק הם בעלי חשיבות עליונה.

היתרונות של הנדסה מהירה

הנחיה אפקטיבית היא לא רק לקבל את התשובה הנכונה; זה גם על להגיע לשם מהר יותר. בהקשר עסקי, שבו זמן הוא כסף, הנדסה מהירה יכולה לצמצם באופן דרמטי את הזמן הדרוש להפקת מידע שימושי ממודלים של AI. יעילות זו היא משנה משחק עבור חברות המשלבות AI ביישומים רגישים לזמן.

יתר על כן, הנדסה מהירה היא לא פוני בטריק אחד. הנחיה אחת, מחושבת היטב, יכולה להיות רב-תכליתית, ניתנת להתאמה על פני תרחישים שונים, ולשפר את המדרגיות של מודלים של AI. יכולת הסתגלות זו חיונית לעסקים המעוניינים להרחיב את יכולות ה-AI שלהם מבלי להמציא מחדש את הגלגל עבור כל אפליקציה חדשה.

אחרון חביב, התאמה אישית היא המקום שבו ההנדסה המהירה באמת זורחת. על ידי התאמת תגובות AI לצרכים עסקיים ספציפיים או להעדפות משתמש, הנדסה מהירה מספקת חוויה מותאמת אישית באופן ייחודי. התאמה אישית זו חשובה לאין ערוך עבור ארגונים שמטרתם להתאים את תפוקות הבינה המלאכותית עם היעדים העסקיים המדויקים שלהם.

אז האם אנחנו מוכנים להעמיק בעולם המרתק הזה של הנדסה מהירה? בואו נחקור כיצד הטכניקה הזו מעצבת מחדש את האינטראקציות שלנו עם AI, והופכת אותן ליותר אפקטיביות, יעילות ומותאמות לצרכים שלנו.

סיפור על שתי הנחיות: המקרה של הצ'אטבוט למסחר אלקטרוני

תאר לעצמך שאתה מנהל עסק מסחר אלקטרוני המתמחה בציוד חוץ. החלטת לשלב צ'טבוט AI מחולל כדי לסייע ללקוחות למצוא מוצרים באתר האינטרנט שלך. תרחיש זה ממחיש בצורה מושלמת את החשיבות של הנחיות בנויות היטב לעומת הנחיות שנבנו בצורה גרועה בהנדסה מיידית.

תרחיש 1: ההנחיה המוטעית

נניח שהצ'טבוט מתוכנת עם הנחיה מהונדסת בצורה גרועה. לקוח שואל, "איך אוכל להישאר חם בזמן קמפינג?" כעת, הנחיה בעלת מבנה אידיאלי אמורה להוביל את הצ'אט בוט להציע מוצרים כמו שקי שינה מבודדים, תנורי חימום ניידים או לבוש תרמי. עם זאת, בשל האופי המעורפל והמוטעה של ההנחיה, ה-AI עשוי לפרש את "הישאר חם" במובן כללי יותר. כתוצאה מכך, הצ'אטבוט מגיב עם טיפים כלליים לשמירה על חום, כמו להסתובב או לשתות משקאות חמים - לא ממש נותן מענה לצורך של הלקוח למצוא מוצרים רלוונטיים באתר שלך.

זוהי דוגמה קלאסית להודעה שהשתבשה. זה לא רק לא מצליח לשרת את הצורך הספציפי של הלקוח אלא גם מחמיץ הזדמנות להנחות אותו לקראת רכישה פוטנציאלית.

תרחיש 2: ההנחיה הנקודתית

כעת, בואו נהפוך את התסריט ונדמיין שההנחיה מהונדסת היטב. אותו לקוח שואל את אותה שאלה, אבל הפעם, הבינה המלאכותית מונחה על ידי הנחיה מכווננת לפרש ולהגיב לשאילתות הקשורות למוצר. מתוך הבנת ההקשר והגדרת המסחר האלקטרוני, הצ'אטבוט משיב עם המלצות לציוד קמפינג איכותי ומבודד תרמי הזמין באתר שלך, אולי אפילו מקשר לדפי המוצר הספציפיים.

תגובה זו נותנת מענה ישיר לצורך של הלקוח, משפרת את חווית הקנייה שלו ומגדילה את הסבירות למכירה. הוא מדגים כיצד הנחיה מעוצבת היטב יכולה להוביל לאינטראקציות יעילות, רלוונטיות ופרודוקטיביות, להועיל הן ללקוח והן לעסק שלך.

יצירת הקשר של התרחיש:

תאר לעצמך שאתה מנהל חנות אלקטרוניקה מקוונת. לקוח שולח הודעה האומרת: "קיבלתי את הדגם הלא נכון של אוזניות. האם אוכל לשלוח אלי את הנכונים?" זהו תרחיש טיפוסי שבו הנדסה מהירה יכולה להיות מחליף משחק עבור מחלקת שביעות רצון הלקוחות שלך.

בניית ההנחיה

ראשית, עלינו להציב את הבמה למודל הבינה המלאכותית שלנו. אנחנו אומרים לו, "זוהי שיחה בין לקוח מבולבל לסוכן שירות לקוחות מגיב ומוכוון פתרונות." לאחר מכן, אנו מציגים את השאילתה של הלקוח כפי שהיא. זה קובע הקשר ברור ל-AI לגבי אופי האינטראקציה והתפקיד שהוא צריך למלא.

כעת, בואו ננחה את ה-AI כיצד להתחיל את התגובה שלו. אנו עשויים לומר, "תגובת סוכן שירות הלקוחות: שלום, תודה שפנית אלינו בנוגע להזמנה שלך. אנחנו באמת מצטערים על הבלבול. כן, אנחנו יכולים", מה שמצביע על כך שהתגובה צריכה להכיר בבעיה, להביע אמפתיה ולהתקדם לעבר פתרון חיובי.

תגובת הדוגמנית

אם תזין את ההנחיה הזו למודל AI מכוון היטב, אתה עשוי לקבל תגובות כמו:

• "כן, אנחנו בהחלט יכולים לעזור בזה. האם תוכל בבקשה לאשר את מספר ההזמנה שלך כדי שנוכל לארגן את שליחת האוזניות הנכונות אליך?"
• "כן, אנחנו יכולים לסדר את זה בשבילך. אנו נשלח אליך מיד את הדגם הנכון, והנה תווית בתשלום מראש להחזרת הפריט השגוי."

הכוח של הנחיות שנבנו היטב

דוגמה זו מציגה את כוח הדיוק בהנדסה מהירה. על ידי הגדרה ברורה של התפקידים, ההקשר והתוצאה הרצויה, הבינה המלאכותית מסוגלת לייצר תגובות שאינן רק רלוונטיות ומועילות אלא גם מתואמות את תקני שירות הלקוחות של החברה שלך.

יתרה מכך, ניתן לכוונן גישה זו בהתבסס על מדיניות ספציפית של החברה וסגנונות אינטראקציה עם לקוחות. עם חידוד נוסף, תגובות אלה שנוצרות בינה מלאכותית יכולות להיות מתואמות עוד יותר עם הקול והאתוס של שירות הלקוחות של המותג שלך.

מהן הנחיות?

הנחיה בתחום הבינה המלאכותית דומות לשרטוטים: מדויקים, מלמדים ומכוונים. הם פועלים כגשר בין הכוונה האנושית לביצוע בינה מלאכותית, ומתרגמים את הרצונות והשאלות שלנו למשימות שמודלים של בינה מלאכותית יכולים להבין ולפעול לפיהן.

במקרה הפשוט ביותר, הנחיה היא הוראה או שאלה המכוונת למודל AI. אבל יש בזה יותר ממה שנראה לעין. הנחיות הן הרוטב הסודי שקובע באיזו יעילות מודל AI יכול לשרת את מטרתו, בין אם זה מענה על שאלות, יצירת טקסט או אפילו יצירת תמונות.

הוראה: ליבת ההנחיה

ההוראה היא פעימת לב של הנחיה. זה אומר ל-AI בדיוק מה אנחנו מצפים ממנו. לדוגמה, "סכם את הממצאים העיקריים בדוח המצורף." כאן, ההוראה ברורה, ישירה ומשאירה מעט מקום לעמימות.

הקשר: הגדרת הבמה

ההקשר הוא הרקע שלפיו ה-AI מבצע את משימתו. הוא ממסגר את תגובת הבינה המלאכותית, מבטיח רלוונטיות והתאמה לתרחיש הנדון. לדוגמה, הוספת "בהתחשב במחקר האחרון על שינויי אקלים" להוראה שלנו ממקמת את המשימה של ה-AI בתחום מסוים, ומחדדת את המיקוד שלו.

נתוני קלט: הדלק עבור AI

נתוני קלט הם חומר הגלם שה-AI עובד איתו. בדוגמה שלנו, זה "הדוח המצורף". רכיב זה הוא קריטי מכיוון שהוא מספק את התוכן הספציפי שה-AI צריך לעבד ולהגיב אליו.

מחוון פלט: הגדרת סגנון התגובה

מחוון הפלט מעצב את הפורמט או הסגנון של תגובת ה-AI. במקרה שלנו, "הצג את הסיכום שלך בסגנון עיתונאי" מנחה את ה-AI לאמץ טון ופורמט ספציפיים, מה שמבטיח שהפלט עונה על הצרכים הסגנוניים שלנו.

מושגים טכניים שכדאי לדעת על הנדסה מהירה

הנדסה מהירה היא קצת כמו להיות שף שפה - זה לא רק על ערבוב מרכיבים; מדובר ביצירת מתכון שמוציא את הטעמים הטובים ביותר. כדי לעשות זאת נכון, אתה צריך להבין כמה מושגים טכניים מרכזיים. בואו נחפור במרכיבים הבסיסיים הללו של הנדסה מהירה.

עיבוד שפה טבעית (NLP)

בלב ההנדסה המהירה נמצא עיבוד שפה טבעית (NLP). דמיינו את ה-NLP כבית הספר לשפות של ה-AI, שבו מכונות לומדות לא רק 'לשמוע' את השפה האנושית אלא להבין ולהגיב אליה בהקשר. זה תחום מיוחד ב-AI שהופך את השפה לפורמט שמחשבים יכולים לעכל ולהבין. ללא NLP, חברי הבינה המלאכותית שלנו היו די אבודים בתרגום!

מודלים של שפה גדולה (LLMs)

הבא הבא הם מודלים של שפה גדולה (LLMs). אלו הם המרימים הכבדים של עולם שפת הבינה המלאכותית, מאומנים על מערכי נתונים עצומים כדי לחזות רצפי מילים. הם כמו הסופרים של תחום הבינה המלאכותית, מנסים להבין את המילה הבאה במשפט על סמך מה שנאמר קודם לכן. לימודי LLM הם מכריעים בתפיסת ההקשר ובהפקת טקסט הגיוני ורלוונטי.

רוֹבּוֹטרִיקִים

רובוטריקים - לא, לא מסוג הרובוטים בתחפושת - הם המנועים המניעים LLM רבים, כולל סדרת ה-GPT המפורסמת. אלו סוגים מיוחדים של רשתות עצביות עמוקות המותאמות לשפה. דמיין אותן כעדשות המיקוד של הבינה המלאכותית, ועוזרות לה להתרכז בחלקים שונים של משפט כדי להבין כיצד מילים קשורות זו לזו. מנגנוני הקשב של השנאי הם כמו זרקור, המדגיש את מה שחשוב בים של מילים.

פרמטרים

הפרמטרים הם הכפתורים והחוגים של דגם ה-AI, המכוונים עדין במהלך האימון שלו. בעוד שמהנדסים מהירים אינם משנים אותם ישירות, הידיעה עליהם עוזרת להבין מדוע מודל בינה מלאכותית עשוי להגיב בצורה מסוימת להנחיות שלך. הם הכללים הבסיסיים שמנחים את משחק השפה של ה-AI.

מטבעות

אסימונים הם הלחם והחמאה של מודלים של שפות בינה מלאכותית - הם יחידות הטקסט שהמודל קורא ומבין. חשבו על אסימונים כמרכיבים האישיים במתכון השפה שלכם. הם יכולים לנוע בין אות בודדת, כמו 'א', למילה שלמה, כמו 'תפוח'. בעת יצירת הנחיות, חשוב לדעת ש-LLMs יכולים להתמודד רק עם מספר מסוים של אסימונים, שהוא בגודל של קערת הערבוב שלך.

רב-מודאליות

לבסוף, יש Multimodality. זה המקום שבו דגמי בינה מלאכותית נעשים סופר תכליתיים, ומתמודדים לא רק עם טקסט אלא גם עם תמונות, צלילים או אפילו קוד. בהנדסה מהירה, זה אומר שאתה יכול לבשל הנחיות שיוצרות מערך שלם של תפוקות, תלוי במה שמודל הבינה המלאכותית יכול לעשות. זה כמו שיש מטבח שבו אתה יכול להקציף כל דבר, מעוגה ועד תבשיל!

חמוש במושגים האלה, אתה כעת מצויד טוב יותר לצלול לתוך עולם ההנדסה המהירה. הבנת ההיבטים הטכניים הללו היא כמו להחזיק את כלי המטבח הנכונים - הם הופכים אותך ליעילה ואפקטיבית יותר ביצירת ההנחיות המושלמות של AI.

משקולות בהנדסה מהירה

בהנדסה מהירה, המושג 'משקולות' ממלא תפקיד מרכזי בהכוונת המיקוד של מודל AI ובהשפעה על סוג התגובה או התוכן שנוצר. חשבו על משקולות כעל זרקור, שמאירים בהירים יותר על חלקים מסוימים של הנחיה כדי להפוך אותם לבולטים יותר ב"מוח" של הבינה המלאכותית.

כיצד משקולות משפיעות על תגובות בינה מלאכותית

משקולות בהנחיות אינן תכונה אחידה בכל דגמי הבינה המלאכותית, אך נראים לעתים קרובות בפלטפורמות המציעות מידה של התאמה אישית בהנחיות שלהן. ניתן ליישם משקלים אלו באמצעות תחביר או סמלים מיוחדים, המציינים אילו מונחים או אלמנטים בהנחיה צריכים לקבל דגש רב יותר.

שקלול בהקשרים שונים

בעוד שקלול נדון לעתים קרובות במשימות יצירת תמונות (כמו עם DALL-E או Midjourney), שבהן שינויים קלים יכולים להוביל לתפוקות שונות בתכלית, הרעיון ישים באותה מידה למודלים מחוללים אחרים, כגון אלה העוסקים בטקסט או בקוד.

דוגמאות מעשיות לשקלול

שקול את הדוגמאות ההיפותטיות האלה כדי להבין כיצד משקלים משנים את התוצאות:

1. יצירת תמונה עם Midjourney:בהנחיה הראשונה, ה-AI עשוי לייצר תמונה שבה הן האוקיינוס ​​והן השקיעה מיוצגות באופן שווה. עם זאת, על ידי הוספת המשקל "::" לצד "אוקיינוס", המיקוד של הבינה המלאכותית משתנה, והוא עשוי ליצור תמונה שבה האוקיינוס ​​הוא האלמנט הדומיננטי, פוטנציאלי כאשר השקיעה משחקת תפקיד משני יותר.
   • הנחיה: "אוקיינוס, שקיעה"
   • הודעה שונה עם משקולות: "אוקיינוס::, שקיעה"
2. מודל מבוסס טקסט:בהנחיה המשוקללת, ה-AI נדחף להתמקד יותר בפרספקטיבה או בתפקידו של הקוסם בסיפור, מה שיוביל אולי לנרטיב שבו פעולות, מחשבות או רקע של הקוסם מפורטים יותר משל הדרקון.
   • הנחיה: "כתוב סיפור על קוסם ודרקון."
   • הנחיה שונה עם משקולות: "כתוב סיפור על קוסם:: ודרקון."

השפעת השקילה

תוספת משקולות יכולה לשנות משמעותית את התפוקה. בהקשר של מחוללי תמונות, למשל, התאמת המשקל יכולה להפוך סצנה משקיעת חוף שלווה לנוף דרמטי, הנשלט על האוקיינוס, עם שקיעה ברקע. באופן דומה, ביצירת טקסט, זה עשוי לשנות את המיקוד הנרטיבי או את עומק הפירוט המסופק לגבי דמויות או נושאים מסוימים.

כעת, בואו נעמיק בעולם המגוון של טכניקות הנחיה, כל אחת מהן גישה ייחודית לעיצוב תגובות בינה מלאכותית.

רשימה של טכניקות הנחיה

מס' 1: הנחיה לאפס צילום

היופי של הנחיה אפס טמון בפשטות וברבגוניות שלה. זה כמו לשאול מומחה שאלה בלי צורך לספק מידע רקע. רוחב הידע והניסיון של המומחה מאפשר להם להבין ולהגיב בצורה מדויקת על סמך מה שהם כבר יודעים.

יישום בניתוח סנטימנטים

בואו נעמיק בדוגמה מעשית: ניתוח סנטימנטים. נניח שאתה מנתח משוב מלקוחות ונתקל בביקורת שאומרת, "היה לי יום מדהים בפארק." בהנחיה אפסית, היית שואל ישירות את מודל הבינה המלאכותית: "מהי הסנטימנט של המשפט הבא: 'היה לי יום מדהים בפארק'?"

מודל השפה, הממנף את ההכשרה הנרחבת שלו בהבנת סנטימנטים, יכול לסווג במדויק את ההצהרה הזו כחיובית, למרות שלא ניתנה לו דוגמאות הדרכה ספציפיות למשימה הספציפית הזו. היכולת הזו להסיק במדויק סנטימנט ממשפט בודד מציגה את ההבנה המובנית של המודל בניואנסים של השפה.

הרבגוניות של הנחיית אפס שוט

הנחיה של אפס-shot אינה מוגבלת לניתוח סנטימנטים. זה יעיל באותה מידה במגוון משימות כולל סיווג (כמו זיהוי דואר זבל), טרנספורמציה של טקסט (כמו תרגום או סיכום) ויצירת טקסט פשוטה. גישה זו שימושית במיוחד ליצירת תגובות מהירות תוך כדי תנועה על פני קשת רחבה של שאילתות.

דוגמה נוספת: ניתוח סנטימנט מעורב

שקול תרחיש אחר שבו אתה מעריך ביקורת על מלון: "החדר היה מרווח, אבל השירות היה נורא." באמצעות הנחיה של אפס-shot, תבקש מהמודל "לחלץ את הסנטימנט מהסקירה הבאה." ללא הכשרה מוקדמת במשימה הספציפית הזו, המודל עדיין יכול לעבד את ההנחיה ולקבוע שלביקורת יש סנטימנט מעורב: חיובי כלפי מרווח החדר אך שלילי לגבי השירות.

היכולת הזו, שעשויה להיראות פשוטה לבני אדם, היא די יוצאת דופן עבור AI. זה מפגין לא רק הבנה בשפה, אלא גם יכולת לנתח סנטימנטים מורכבים ובעלי ניואנסים.

מס' 2: מספר יריות

הנחיה של מעט צילומים מעשירה את ההבנה של ה-AI על ידי מתן מספר דוגמאות, בדרך כלל שתיים עד חמש, המנחות את הפלט של המודל. טכניקה זו שימושית במיוחד עבור משימות הדורשות הקשר או סגנון ספציפיים, מה שמאפשר למודל להתאים את התגובות שלו בצורה מדויקת יותר.

יישום ביצירת זוגות מחורזים

יישום ביצירת זוגות מחורזים

שקול את המשימה של יצירת צמד המילים מחורז על לילה לאור ירח, אתגר ספציפי יותר להקשר. כך יעבוד בקשת מספר יריות:

הודעת קלט לדגם:

"כתוב צמד צמדים מחורז על חמנייה:
דוגמא 1:
"חמנייה עם עלי כותרת בהירים,
מתחמם בשמחה באור השמש.'
דוגמא 2:
"חמנייה גבוהה בזוהר הקיץ,
מהנהן כשהרוח נושבת.'
עכשיו, כתוב צמד המילים מחורז על לילה לאור ירח."

בתרחיש זה, המודל מקבל שתי דוגמאות לצמדי צמדים על חמניות. אלה משמשים מסגרת, מלמדת את ה-AI את הסגנון והמבנה הצפויים בפלט. כשהמודל מתבקש לכתוב על לילה לאור ירח, המודל משתמש בדוגמאות אלה כדי ליצור צמד המילים בסגנון דומה.

תגובה צפויה:

"אור ירח מפיץ את אורו הכסוף,
רוחצים את העולם בלילה שקט."

המודל ממנף את המבנה ואת ערכת החריזה מהדוגמאות, מיישם אותם על הנושא החדש. זה ממחיש כיצד הנחיה של מעט יריות יכולה לנווט ביעילות את התהליך היצירתי של המודל.

בקשת צילום מעט בהקשרים שונים

הנחיה לכמה יריות היא רב-תכליתית, ומתרחבת מעבר למשימות יצירתיות כמו שירה. זה יעיל באותה מידה בתחומים יותר מובנים או טכניים. לדוגמה, בהקשר עסקי כמו ניהול הכנסות באירוח, הנחיה של כמה יריות עשויה להיראות כך:

הנחיה: "אני נותן לך את הנושא 'ניהול הכנסות באירוח', ואתה מספק לי רשימה של אסטרטגיות בפורמט הזה:
אסטרטגיה 1: תמחור דינמי
אסטרטגיה 2: ניהול תשואה
אסטרטגיה 3: רישום יתר
בבקשה המשך ברשימה."

עם הנחיה זו, מודל הבינה המלאכותית ימשיך לרשום אסטרטגיות באותו פורמט, אולי כולל אפשרויות כמו הנחות למשך השהייה או ניהול ערוצים. הדוגמאות הראשוניות פועלות כשרטוט, המנחות את המודל לייצר תוכן המתאים לפורמט ולנושא המפורטים.

#3: שרשרת מחשבה מעוררת

שרשרת המחשבה (CoT) מחוללת מהפכה כיצד מודלים של AI מתמודדים עם בעיות מורכבות מרובות שלבים על ידי חיקוי תהליכי חשיבה דמויי אדם. טכניקה זו מפרקת בעיות מורכבות לרכיבים פשוטים יותר, ומאפשרת למודלים של בינה מלאכותית לנווט בכל שלב באופן הגיוני לפני שמגיעים לתשובה הסופית. זה שימושי במיוחד במשימות הדורשות חשיבה מפורטת, כגון בעיות מתמטיות או תרחישי קבלת החלטות מורכבים.

יישום בפתרון בעיות

שקול בעיה אחרת במתמטיקה מרובת שלבים כדי להבין טוב יותר את הנחיית CoT:

הנחיה: "לאליס יש 15 תפוזים. היא אוכלת 2 תפוזים ואז חברה שלה נותנת לה עוד 5 תפוזים. כמה תפוזים יש לאליס עכשיו?"

בשימוש בהנחיית CoT, אנו מנתחים את הבעיה לשאלות קטנות יותר וניתנות לניהול:

1. הנחיה ראשונית: "לאליס יש 15 תפוזים."
2. הנחיית ביניים: "כמה תפוזים יש לאליס לאחר אכילת 2?"
3. תשובת ביניים: "לאליס יש 13 תפוזים."
4. הנחיה הבאה: "לאליס יש 13 תפוזים."
5. הנחיית ביניים: "כמה תפוזים יהיו לאליס לאחר שתקבל 5 נוספים?"
6. תשובה סופית: "לאליס יש 18 תפוזים עכשיו."

שיטה זו מנחה את הבינה המלאכותית בכל שלב של הבעיה, בדומה לאופן שבו אדם ניגש אליה. על ידי כך, הוא משפר את יכולות פתרון הבעיות של המודל ומעמיק את הבנתו במשימות מורכבות.

שרשרת מחשבה בקבלת החלטות

בואו ליישם בקשת CoT על תרחיש של קבלת החלטות עסקית:

הנחיה: "אתה מנהל חנות ספרים עם 200 ספרים במלאי. אתה מוכר 40 ספרים במהלך מכירה ומאוחר יותר רוכש 70 ספרים נוספים. כמה ספרים יש במלאי שלך עכשיו?"

באמצעות הנחיית CoT, הבעיה מחולקת באופן הבא:

1. הנחיה ראשונית: "אתה מתחיל עם 200 ספרים."
2. הנחיה ביניים: "כמה ספרים נשארו לאחר מכירת 40?"
3. תשובת ביניים: "יש לך 160 ספרים."
4. הנחיה הבאה: "יש לך 160 ספרים."
5. הנחיה ביניים: "כמה ספרים יהיו לך לאחר הוספת 70?"
6. תשובה סופית: "יש לך 230 ספרים במלאי עכשיו."

שיפור בקשת CoT

ניתן לשפר את שרשרת המחשבה על ידי הכללת הביטוי "בואו נחשוב צעד אחר צעד", שהוכח כיעיל גם ללא מספר דוגמאות של שאלות ותשובות ספציפיות. גישה זו הופכת את הנחיית CoT לניתנת להרחבה וידידותית יותר למשתמש, מכיוון שהיא אינה דורשת ניסוח של דוגמאות מפורטות רבות.

ההשפעה על מודלים גדולים של שפה

הנחיית CoT הייתה יעילה במיוחד כאשר יושמה על מודלים של שפות גדולות כמו PaLM של גוגל. זה מגביר באופן משמעותי את יכולתו של המודל לבצע משימות מורכבות, ולעיתים אף עולה על מודלים מכוונים ספציפיים למשימה. ניתן לשפר עוד יותר את הטכניקה על ידי כוונון עדין של מודלים על מערכי נתונים של חשיבה CoT, מה שמשפר את יכולת הפרשנות וההיגיון.

מס' 4: הנחיה איטרטיבית

הנחיה איטרטיבית היא אסטרטגיה דינמית ויעילה בהנדסה מיידית, שימושית במיוחד למשימות מורכבות או עם ניואנסים שבהן הניסיון הראשון עשוי שלא להניב את התוצאות הרצויות. גישה זו כוללת חידוד והרחבה של תפוקות המודל באמצעות סדרה של הנחיות מעקב, המאפשרות חקירה מעמיקה יותר של הנושא הנדון.

יישום בחקר בריאות

בואו ליישם הנחיה איטרטיבית על פרויקט מחקר בתחום הבריאות:

הנחיה ראשונית: "אני חוקר את ההשפעות של מדיטציה על הפחתת מתח. האם תוכל לספק סקירה כללית של הממצאים הנוכחיים?"

נניח שהתפוקה של המודל כוללת נקודות כמו רמות קורטיזול מופחתות, איכות שינה משופרת ותפקוד קוגניטיבי משופר.

הנחיית המשך 1: "מעניין, האם תוכל לספק פרטים נוספים על האופן שבו מדיטציה משפיעה על רמות הקורטיזול?"

לאחר מכן, המודל עשוי להעמיק במנגנונים הביולוגיים, כגון הפעלת מערכת העצבים הפאראסימפתטית, הפחתת ייצור הורמוני הלחץ.

הנחיית מעקב 2: "כיצד איכות שינה משופרת תורמת להפחתת מתח אצל אנשים המתרגלים מדיטציה?"

כאן, המודל יכול להרחיב את הקשר בין שינה למתח, ולדון כיצד מדיטציה תורמת להיגיינת שינה טובה יותר, וכתוצאה מכך, רמות מתח נמוכות יותר.

תהליך איטרטיבי זה מאפשר חקירה הדרגתית ויסודית יותר של הנושא המורכב של מדיטציה והפחתת מתחים.

הנחיה איטרטיבית בפיתוח מוצר

דוגמה נוספת יכולה להיות בהקשר של פיתוח מוצר:

הנחיה ראשונית: "אני עובד על פיתוח חומר אריזה חדש ידידותי לסביבה. מהם השיקולים המרכזיים?"

המודל עשוי לתאר גורמים כמו התכלות ביולוגית, עלות-תועלת וקבלת צרכנים.

הנחיית המשך 1: "האם אתה יכול להסביר יותר על האתגרים באיזון בין התכלות ביולוגית לבין עלות-תועלת?"

לאחר מכן, המודל יוכל לספק תובנות לגבי בחירת החומרים, תהליכי הייצור וההחלפות בין ההשפעה הסביבתית ועלויות הייצור.

הנחיית המשך 2: "אילו אסטרטגיות ניתן להשתמש כדי לשפר את קבלת הצרכנים של אריזות ידידותיות לסביבה?"

כאן, המודל עשוי לדון באסטרטגיות שיווק, בחינוך צרכנים ובחשיבות של הדגמת היתרונות הסביבתיים של האריזה החדשה.

תהליך הפיתוח האיטרטיבי

הנחיה איטרטיבית אינה רק שאילת שאלות המשך; זה תהליך מתודי הכולל:

1. יצירת רעיונות: התחל עם מושג רחב או שאלה.
2. יישום: צור הנחיה ראשונית על סמך הרעיון שלך.
3. תוצאת ניסוי: נתח את הפלט ממודל הבינה המלאכותית.
4. ניתוח שגיאות: זהה אזורים שבהם התפוקה אינה עומדת בציפיות.
5. איטרציה: צמצם את ההנחיה, תוך שילוב הוראות ספציפיות או הקשר נוסף.
6. חזרה: חזור על התהליך עד להשגת התוצאה הרצויה.

לדוגמה, אם אתה מסכם תיאורי מוצרים עבור קהל מסוים, ייתכן שהבקשה הראשונית שלך רחבה מדי. לאחר ניתוח התוצאות, ייתכן שתבין את הצורך לציין את הקהל, האורך הרצוי או הפורמט. הנחיות עוקבות יכולות לאחר מכן לשלב את הפרטים הללו, ולהתחזק בהדרגה לסיכום המושלם.

מס' 5: הנחיית ידע נוצרה

הנחיה לידע שנוצר רותם את מאגר המידע העצום של מודלים שפות גדולים כדי ליצור תגובות מושכלות ורלוונטיות יותר מבחינה הקשרית. זה כולל תחילה הנחיה של המודל לייצר ידע בסיסי על נושא, אשר לאחר מכן משמש בסיס לבירורים ספציפיים יותר לאחר מכן.

יישום בניתוח היסטורי

שקול תרחיש שבו אנו רוצים להבין את ההשפעה של אירוע היסטורי, כגון המהפכה התעשייתית.

הנחיה ראשונית: "ספק סיכום של המהפכה התעשייתית."

המודל עשוי ליצור תגובה המתארת ​​היבטים מרכזיים של המהפכה התעשייתית, כולל התקדמות טכנולוגית, שינויים בייצור והשלכות חברתיות.

הנחיית המשך: "בהתבסס על ההתקדמות הטכנולוגית במהלך המהפכה התעשייתית, כיצד עיצבה תקופה זו את טכניקות הייצור המודרניות?"

על ידי בנייה על הידע שנוצר מההנחיה הראשונה, המודל יכול לספק תשובה מפורטת יותר וספציפית יותר להקשר לגבי השפעתה של המהפכה התעשייתית על הייצור המודרני.

#6: הנחיית גירוי כיוונית

הנחיה לגירוי כיווני כרוכה במתן רמזים או רמזים ספציפיים ל-AI, לרוב בצורה של מילות מפתח, כדי להנחות אותו לעבר הפלט הרצוי. טכניקה זו שימושית במיוחד במשימות שבהן שילוב אלמנטים או נושאים מסוימים הוא חיוני.

יישום ביצירת תוכן

תאר לעצמך שאתה יוצר פוסט בבלוג על אנרגיה מתחדשת ורוצה להבטיח שמילות מפתח מסוימות כלולות.

הנחיה ראשונית: "כתוב סקירה קצרה של מקורות אנרגיה מתחדשים."

נניח שהמודל מספק סקירה כללית של אנרגיה מתחדשת.

הנחיית מעקב של גירוי כיווני: "עכשיו, שלבו את מילות המפתח 'אנרגיה סולארית', 'קיימות' ו'טביעת רגל פחמנית' בסיכום של 2-4 משפטים של המאמר."

הנחיה זו מנחה את המודל לכלול מילות מפתח ספציפיות בסיכום שלו, ומבטיחה שהתוכן מתיישב עם יעדים נושאיים או SEO מסוימים.

מס' 7: יצירת הנחיות אוטומטית

יצירת הנחיות אוטומטית היא גישה מתקדמת ב-AI שבה המערכת עצמה יוצרת הנחיות או שאלות. תחשוב על זה כך: במקום שאדם יצטרך להעלות שאלות או הוראות ספציפיות עבור ה-AI, ה-AI מייצר את ההנחיות האלה בעצמו. זה כמו ללמד את הבינה המלאכותית לשאול את השאלות שלו, על סמך סדרה של קווים מנחים או יעדים. שיטה זו שימושית במיוחד מכיוון שהיא חוסכת זמן, מפחיתה טעויות אנוש ויכולה להוביל לתגובות מדויקות ורלוונטיות יותר מה-AI.

איך זה עובד

יצירת הנחיות אוטומטית כוללת בדרך כלל כמה שלבים מרכזיים:

1. הגדרת מטרה: ראשית, אנחנו מגדירים מה אנחנו צריכים מה-AI - זה יכול להיות מענה על שאלה, הפקת דוח וכו'.
2. קלט נתונים ראשוני: אנו מספקים מידע בסיסי או נתונים ל-AI כנקודת התחלה.
3. יצירה מהירה על ידי AI: באמצעות הנתונים הראשוניים, הבינה המלאכותית מייצרת קבוצה משלה של הנחיות או שאלות כדי לאסוף מידע נוסף או להבהיר את המטרה.
4. תגובה וחידוד: לאחר מכן, הבינה המלאכותית משתמשת בהנחיות שנוצרו בעצמה כדי לייצר תגובות. במידת הצורך, הוא יכול לחדד או ליצור הנחיות חדשות על סמך תגובות קודמות ליותר דיוק.

יישום בתחום הבריאות

כעת, בואו ליישם את המושג הזה על סביבה רפואית כדי לראות איך זה יכול לשנות את הטיפול בחולים.

שלב 1: הגדרת המטרה

בתרחיש רפואי, המטרה עשויה להיות לאבחן את מצבו של המטופל על סמך הסימפטומים שלו. הקלט הראשוני יכול להיות רשימה של תסמינים המתוארים על ידי מטופל.

שלב 2: AI מייצר הנחיות אבחון

באמצעות רשימת הסימפטומים הראשונית, ה-AI מייצר אוטומטית הנחיות או שאלות ספציפיות כדי לאסוף מידע מפורט יותר. לדוגמה, אם מטופל מזכיר כאבים בחזה וקוצר נשימה, הבינה המלאכותית עשויה ליצור הנחיות כמו, "שאל אם הכאב בחזה מחמיר עם פעילות גופנית", או "שאל לגבי משך קוצר הנשימה."

שלב 3: איסוף מידע וגיבוש השערות

כשה-AI מקבל תשובות להנחיות שנוצרו בעצמו, הוא מתחיל ליצור השערות לגבי מצבו של המטופל. זה עשוי, למשל, לשקול בעיות הקשורות ללב או זיהומים בדרכי הנשימה בהתבסס על התגובות.

שלב 4: חידוד ואישור האבחון

הבינה המלאכותית ממשיכה לחדד את ההנחיות שלה בהתבסס על המידע המתפתח. אם הוא חושד בבעיית לב, זה עלול ליצור הנחיות הקשורות לתסמינים אחרים כמו סחרחורת או עייפות. תהליך איטרטיבי זה עוזר לצמצם את האבחנות האפשריות ולהציע את הסבירות ביותר.

מסקנה: שיפור יעילות האבחון

בדרך זו, יצירת הנחיה אוטומטית בתחום הבריאות יכולה לשפר משמעותית את היעילות והדיוק של אבחון המטופל. זה מאפשר לספקי שירותי בריאות לאפס במהירות את הסיבות הסבירות ביותר לתסמינים של המטופל ולקבל החלטות מושכלות לגבי בדיקות נוספות או טיפול. גישה מונעת בינה מלאכותית זו לא רק מייעלת את תהליך האבחון אלא גם תומכת באנשי מקצוע בתחום הבריאות במתן טיפול יעיל יותר לחולים.

#8: דור מוגבר של אחזור

Generation-Augmented Retrieval-Augmented (RAG) היא טכניקת AI מתוחכמת המשלבת את הכוח של מודלים של שפה עם היכולת לאחזר מידע רלוונטי ממאגרי מידע חיצוניים או מאגרי ידע. שיטה זו שימושית במיוחד כאשר עוסקים בשאילתות הדורשות מידע עדכני או ידע ספציפי שמודל הבינה המלאכותית לא הוכשר עליו.

כיצד פועל דור מוגבר של אחזור

1. עיבוד שאילתות: כאשר מתקבלת שאילתה, היא מקודדת לראשונה לייצוג וקטור.
2. אחזור מסמכים: באמצעות וקטור זה, המערכת מחפשת מסד נתונים (לעיתים קרובות באמצעות מסד נתונים וקטורי) כדי למצוא את המסמכים הרלוונטיים ביותר. אחזור זה מבוסס בדרך כלל על הקרבה של וקטורי המסמך לוקטור השאילתה.
3. שילוב מידע: המסמכים שאוחזרו משמשים לאחר מכן כחלק מההנחיה למודל השפה.
4. יצירת תגובות: מודל השפה יוצר תגובה המבוססת הן על השאילתה המקורית והן על המידע מהמסמכים שאוחזרו.

יישום מעשי: מחקר רפואי

דמיינו תרחיש בהקשר מחקר רפואי:

חוקר שואל, "מהם הטיפולים העדכניים ביותר לסוכרת מסוג 2 שהתגלו לאחר 2020?"

1. קידוד שאילתה: השאלה הופכת לווקטור.
2. שליפה ממאגרי מידע רפואיים: המערכת מחפשת בכתבי עת רפואיים ובמאגרי מידע אחר ממצאים עדכניים על טיפולי סוכרת מסוג 2, מאחזרת מאמרים ומחקרים רלוונטיים.
3. הגדלת ההנחיה: לאחר מכן הבינה המלאכותית משתמשת במידע שאוחזר זה, יחד עם השאלה המקורית, כדי להבין טוב יותר את ההקשר.
4. יצירת תגובה מושכלת: לבסוף, ה-AI מספק תשובה הכוללת תובנות מהמחקר העדכני ביותר, ומציע לחוקר מידע עדכני ומקיף.

יתרונות הדור המוגבר של אחזור

• מידע עדכני: שימושי במיוחד לתחומים כמו רפואה או טכנולוגיה שבהם התפתחויות חדשות תכופות.
• עומק ידע: מאפשר ל-AI לספק תשובות מפורטות וספציפיות יותר על ידי גישה למגוון עצום של מקורות חיצוניים.
• הטיה מופחתת: על ידי הסתמכות על מקורות נתונים חיצוניים, סביר להניח שהתגובות של הבינה המלאכותית יושפעו מהטיות כלשהן שנמצאות בנתוני האימון שלה.

Generation-Augmented Retrieval-Augmented מייצג התקדמות משמעותית ביכולת של AI לספק תגובות מדויקות, מושכלות ורלוונטיות מבחינה הקשרית, במיוחד בתרחישים שבהם שמירה על מעודכן במידע העדכני ביותר הוא חיוני. טכניקה זו מבטיחה שהתגובות של AI לא מבוססות רק על ידע קיים, אלא מתווספות עם הנתונים העדכניים ביותר ממקורות חיצוניים.

תוכל לקרוא עוד באתר שלנו פוסט בבלוג על דור מוגבר של אחזור.

מיומנויות טכניות נדרשות למהנדסים מהירים

הפיכתו למהנדס מהיר מיומן או שכירת אחד כרוכה בהבנה של שילוב ייחודי של מיומנויות טכניות וכישורים לא טכניים. מיומנויות אלו חיוניות למינוף מלוא הפוטנציאל של AI ומודלים מחוללים ביישומים שונים.

1. הבנה מעמיקה של NLP: ידע באלגוריתמים וטכניקות לעיבוד שפה טבעית חיוני. זה כולל הבנת הניואנסים של שפה, תחביר וסמנטיקה שהם קריטיים ביצירת הנחיות יעילות.
2. היכרות עם מודלים של שפות גדולות: הכרחית בקיאות בדגמים כמו GPT-3.5, GPT-4, BERT וכו'. הבנת היכולות והמגבלות של הדגמים הללו מאפשרת למהנדסים מהירים לרתום את מלוא הפוטנציאל שלהם.
3. כישורי תכנות ושילוב מערכות: מיומנויות בעבודה עם קבצי JSON והבנה בסיסית של Python נחוצות לשילוב מודלים של AI במערכות. מיומנויות אלו מסייעות במניפולציה ועיבוד נתונים עבור משימות הנדסיות מיידיות.
4. אינטראקציה של API: הידע בממשקי API הוא בסיסי לשילוב ואינטראקציה עם מודלים של בינה מלאכותית, המאפשרים תקשורת חלקה בין רכיבי תוכנה שונים.
5. ניתוח ופרשנות נתונים: היכולת לנתח תגובות ממודלים של AI, לזהות דפוסים ולבצע התאמות מבוססות נתונים להנחיות היא חיונית. מיומנות זו חיונית לחידוד ההנחיות ולשיפור יעילותן.
6. ניסוי ואיטרציה: ביצוע בדיקות A/B, מעקב אחר מדדי ביצועים ואופטימיזציה מתמדת של הנחיות המבוססות על משוב ותפוקות מכונה הן אחריות מרכזית.

אחריות לא טכנית בהנדסה מהירה

1. תקשורת יעילה: ניסוח ברור של רעיונות ושיתוף פעולה יעיל עם צוותים בין-תפקידים הוא חיוני. זה כולל איסוף ושילוב של משוב משתמשים לחידוד מיידי.
2. פיקוח אתי: חשוב לוודא שההנחיות אינן מייצרות תגובות מזיקות או מוטות. אחריות זו מתיישרת עם שיטות AI אתיות ושומרת על שלמות האינטראקציות של AI.
3. תחום מומחיות: ידע מיוחד בתחומים ספציפיים, בהתאם ליישום, יכול לשפר משמעותית את הרלוונטיות והדיוק של ההנחיות.
4. פתרון בעיות יצירתי: חשיבה יצירתית וחדשנית הכרחית לפיתוח פתרונות חדשים שדוחפים את הגבולות של אינטראקציות AI-אנושיות קונבנציונליות.

פישוט טכניקות הנחיה מורכבות עם ננונטים

ככל שאנו מעמיקים יותר בעולם ההנדסה המהירה, ניכר כי המורכבות של טכניקות זריזות יכולה להיות טכנית למדי, במיוחד כאשר מתמודדים עם בעיות מורכבות. כאן נכנסת Nanonets כמחליפה משחקים, ומגשרת על הפער בין יכולות AI מתקדמות ליישומים ידידותיים למשתמש.

ננונטים: מפשט זרימת העבודה של הבינה המלאכותית שלך

Nanonets פיתחה גישה חדשנית כדי להפיק את המרב מהטכניקות המתוחכמות הללו מבלי להכריע את המשתמשים במורכבותן. מתוך הבנה שלא כולם מומחים ב-AI או בהנדסה מהירה, Nanonets מספקת פתרון חלק.

ייעול תהליכים עסקיים בקלות

Nanonets Workflow Builder הוא תכונה בולטת, שנועדה להמיר שפה טבעית לתהליכי עבודה יעילים. הכלי הזה הוא ידידותי ואינטואיטיבי להפליא, ומאפשר לעסקים לבצע אוטומציה ולייעל את התהליכים שלהם ללא מאמץ. בין אם זה ניהול נתונים, אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן, או הגיון בהנחיות מורכבות של AI, Nanonets עושה את זה פשוט. בקרו אותנו בפלטפורמת האוטומציה של זרימת העבודה שלנו.

הצצה ליעילות של ננונטים

כדי להעריך באמת את העוצמה והפשטות של Nanonets, יש לנו סרטון קצר המדגים את בונה זרימת העבודה של Nanonets בפעולה. סרטון זה מציג עד כמה בקלות אתה יכול להפוך הוראות בשפה טבעית לזרימות עבודה אפקטיביות ויעילות. זהו המחשה מעשית של הפיכת תהליכי AI מורכבים ליישומים ידידותיים למשתמש.

[תוכן מוטבע]

פתרונות מותאמים עם ננונטים

לכל עסק יש צרכים ייחודיים, וננונטס כאן כדי לתת מענה לדרישות הספציפיות הללו. אם אתה מסוקרן מהפוטנציאל של AI בשיפור התהליכים העסקיים שלך אבל מרגיש מיואש מהפריטים הטכניים, Nanonets מציעה את הפתרון המושלם. אנו מזמינים אותך לקבוע שיחה עם הצוות שלנו כדי לחקור עוד על האופן שבו Nanonets יכולה לשנות את הפעילות העסקית שלך. זו הזדמנות להבין כיצד ניתן לרתום AI מתקדם בצורה פשוטה, יעילה ונגישה.

בקש הדגמה

עם Nanonets, המורכבות הטכנית של הנדסה מהירה הופכת לנגישה וישימה לצרכי העסק שלך. המטרה שלנו היא להעצים אותך עם היכולות המתקדמות של בינה מלאכותית, ארוזות בצורה קלה להבנה ויישום, מה שמבטיח שהעסק שלך יישאר מקדימה בעולם הטכנולוגיה המתפתח במהירות.

סיכום

בפוסט זה בבלוג, עברנו דרך העולם המורכב של הנדסה מהירה, וגילינו את היסודות שלו מההבנה הבסיסית של הנחיות ועד לטכניקות מתוחכמות כמו דור מוגבר של אחזור ועיצוב הנחיות אוטומטיות. ראינו כיצד הנדסה מהירה אינה קשורה רק לחוש טכני אלא גם כרוכה בשיקולים יצירתיים ואתיים. מגשר על הפער בין פונקציונליות בינה מלאכותית מורכבת אלה ליישומים עסקיים מעשיים, Nanonets מתגלה כשחקן מפתח. זה מפשט את תהליך מינוף הטכניקות המתקדמות הללו, ומאפשר לעסקים לשלב ביעילות AI בזרימות העבודה שלהם מבלי להסתבך במורכבות טכנית.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/