VN

Tại sao các yêu cầu của bạn với AI lại thất bại (& Cách khắc phục chúng)

#Công cụ AI
2025-09-02 06:2111 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung

Trong tập này của Stackcast, các dẫn chương trình Jan và Amanda khám phá thế giới phức tạp của kiến trúc prompt trong AI, bàn về tầm quan trọng của nó trong việc đảm bảo giao tiếp hiệu quả của AI. Họ giải thích các yếu tố cần thiết để tạo ra các prompt rõ ràng và có cấu trúc, nhấn mạnh sự cần thiết của ngữ cảnh, chỉ định nhiệm vụ, các ràng buộc và định dạng đầu ra. Amanda chia sẻ những hiểu biết về cách tránh những sai lầm phổ biến trong thiết kế prompt và tầm quan trọng của việc có sự tham gia của các chuyên gia trong lĩnh vực để sản xuất các prompt thành công. Họ cũng tìm hiểu các chủ đề như prompting zero-shot và few-shot, sự phức tạp của các quy trình nhiều bước, và cách xử lý các phản hồi không mong đợi từ AI thông qua kiến trúc phòng thủ. Cuối cùng, cuộc thảo luận đề cập đến việc đo lường sự thành công trong kiến trúc prompt, sự phát triển của các công cụ hỗ trợ kỹ thuật prompt, và tương lai của lĩnh vực này, nhấn mạnh khả năng chuẩn hóa và tự động hóa các quy trình prompt.

Thông tin quan trọng

  • Stackcast là một mini podcast có mục tiêu giải mã các khái niệm công nghệ phức tạp thành những hiểu biết dễ tiêu hóa cho mọi người.
  • Jan và Amanda là người dẫn chương trình podcast, nhấn mạnh sự cần thiết phải làm cho công nghệ trở nên dễ tiếp cận thông qua các cuộc trò chuyện.
  • Cuộc thảo luận tập trung vào kiến trúc prompt trong giao tiếp AI, so sánh nó như việc chỉ đường với sự cụ thể.
  • Amanda đề cập đến tầm quan trọng của kiến trúc nhắc nhở trong việc tạo ra các đầu ra AI chính xác, với ngữ cảnh rõ ràng, yêu cầu nhiệm vụ, các ràng buộc và định dạng đầu ra.
  • Các ví dụ và hướng dẫn trong kiến trúc đề xuất là rất quan trọng cho việc giao tiếp hiệu quả với AI, tránh được các vấn đề như phản hồi chung chung.
  • Kỹ thuật nhắc nhở không cần ví dụ và nhắc nhở với ít ví dụ được giải thích, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp ngữ cảnh hoặc ví dụ.
  • Cuộc trò chuyện đề cập đến nhu cầu về các quy trình gợi ý có cấu trúc, đặc biệt là trong các trường hợp sử dụng phức tạp như đánh giá khách hàng trong thương mại điện tử.
  • Xử lý lỗi và các bước xác thực trong phản hồi của AI là rất cần thiết, với sự đề cập đến việc làm sạch dữ liệu đầu vào của người dùng và việc bao gồm các ràng buộc.
  • Chương trình podcast kết thúc với những dự đoán về tương lai của kiến trúc yêu cầu, bao gồm các mẫu chuẩn hóa và các vai trò chuyên biệt đang xuất hiện trong trí tuệ nhân tạo.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Stackcast

Một podcast mini giải mã các khái niệm công nghệ phức tạp thành những hiểu biết dễ tiêu thụ cho mọi người, do Jan và Amanda dẫn chương trình.

Kiến trúc prompt

Thảo luận về tầm quan trọng của việc cấu trúc các cuộc trò chuyện với AI để đạt được kết quả tốt hơn. Nó bao gồm việc thiết lập bối cảnh, xác định nhiệm vụ, các ràng buộc và định dạng đầu ra.

Đề xuất AI

Khám phá cách các mô hình AI, chẳng hạn như hệ thống gợi ý của Netflix, phụ thuộc vào chất lượng của các lời nhắc để đưa ra những đề xuất hiệu quả.

Kỹ thuật gợi ý.

Nó đề cập đến các kỹ thuật cho việc tạo đề bài, bao gồm việc tạo đề bài không có ví dụ (zero-shot prompting) và tạo đề bài có ít ví dụ (few-shot prompting), cũng như cách chúng ảnh hưởng đến phản hồi và hiệu suất của trí tuệ nhân tạo.

Các quy trình nhiều bước

Giải thích cách kiến trúc các yêu cầu cho các quy trình làm việc phức tạp bằng cách phân chia chúng thành một loạt các bước có thể quản lý, giống như một dây chuyền lắp ráp.

Kiến trúc lời nhắc phòng thủ.

Thảo luận về các chiến lược để bảo vệ chống lại các cuộc tấn công tiêm lệnh bằng cách sử dụng các ràng buộc, các bước xác thực và tách biệt đầu vào của người dùng khỏi các hướng dẫn của hệ thống.

Chỉ số thành công

Nổi bật tầm quan trọng của việc sử dụng cả các chỉ số định lượng và định tính để đo lường hiệu quả của các kiến trúc prompt, bao gồm tỷ lệ chính xác và đánh giá của con người.

Những sai lầm phổ biến trong kiến trúc prompt

Xác định các cạm bẫy phổ biến trong thiết kế lời nhắc, chẳng hạn như coi lời nhắc như là giải pháp set-and-forget, bỏ qua các trường hợp đặc biệt và không liên kết với các chuyên gia trong lĩnh vực.

Tương lai của kiến trúc prompt.

Dự đoán về tương lai của kiến trúc nhắc, đang tiến tới các mẫu tiêu chuẩn hóa và các vai trò chuyên biệt như kiến trúc sư và kỹ sư nhắc trong các công ty AI.

công cụ và khuôn khổ

Thảo luận về các công cụ và khung công tác đang phát triển để quản lý kiến trúc prompt, bao gồm các thư viện cho quy trình làm việc phức tạp và kiểm thử prompt.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Stackcast là gì?

Stackcast là một podcast mini nơi các khái niệm công nghệ phức tạp được giải mã thành những hiểu biết dễ tiêu hóa cho mọi người.

Ai là người dẫn chương trình Stackcast?

Người dẫn chương trình Stackcast là Jan.

Nhiệm vụ của Stackcast là gì?

Sứ mệnh của Stackcast là làm cho công nghệ trở nên dễ tiếp cận, từng cuộc trò chuyện một.

Amanda là ai?

Amanda là một người đồng dẫn chương trình, người mà dành cả ngày làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn.

Những thảm họa do lệnh là gì?

Thảm họa prompt là những tình huống mà AI tạo ra phản hồi không mong đợi hoặc không liên quan do các yêu cầu được cấu trúc kém.

Kiến trúc gợi ý là gì?

Kiến trúc prompt đề cập đến cách chúng ta cấu trúc các cuộc trò chuyện với AI, tương tự như việc đưa ra chỉ dẫn rõ ràng và chi tiết.

Kiến trúc prompt bao gồm những thành phần chính nào?

Các thành phần chính bao gồm thiết lập ngữ cảnh, xác định nhiệm vụ, ràng buộc và hướng dẫn, và định dạng đầu ra.

Zero-shot và few-shot prompting khác nhau ở chỗ nào?

Zero-shot prompting liên quan đến việc yêu cầu trí tuệ nhân tạo thực hiện một nhiệm vụ mà không cung cấp ví dụ, trong khi few-shot prompting bao gồm việc cung cấp cho trí tuệ nhân tạo một số ví dụ về kết quả mong muốn.

Các câu lệnh có thể cải thiện đầu ra của AI bằng cách cung cấp hướng dẫn rõ ràng và cụ thể hơn cho mô hình. Bằng cách sử dụng các câu lệnh chính xác, người sử dụng có thể định hình phản hồi mà AI tạo ra, từ đó giảm thiểu nguy cơ hiểu sai hoặc tạo ra nội dung không liên quan. Hơn nữa, các câu lệnh có thể giúp tăng cường khả năng sáng tạo của AI, dẫn đến những ý tưởng mới và nội dung phong phú hơn. Việc tinh chỉnh câu lệnh cũng có thể giúp tận dụng tốt hơn khả năng của AI trong việc phân tích và tổng hợp thông tin. Cuối cùng, việc thử nghiệm với các câu lệnh khác nhau có thể dẫn đến việc khám phá ra các cách tiếp cận mới và cải thiện hiệu suất tổng thể của AI.

Các câu lệnh có cấu trúc tốt có thể dẫn đến những phản hồi chính xác và phù hợp hơn từ AI.

Những sai lầm phổ biến trong kiến trúc prompt là gì?

Những sai lầm phổ biến bao gồm việc coi các prompt như mã cố định không cần điều chỉnh, không xem xét các trường hợp biên và không mời các chuyên gia trong lĩnh vực tham gia thiết kế prompt.

Làm thế nào để bạn đo lường sự thành công của kiến trúc nhắc nhở?

Thành công có thể được đo lường bằng cả các chỉ số định lượng, như độ chính xác và thời gian xử lý, và các chỉ số định tính, như đánh giá của con người về các đầu ra.

Những công cụ nào có thể giúp với kiến trúc lời nhắc?

Các công cụ như LangChain, Semantic Kernel và những công cụ khác cung cấp cấu trúc cho các quy trình nhắc phức tạp và hỗ trợ trong việc thử nghiệm và tối ưu hóa.

Prompt injection attacks là gì?

Các cuộc tấn công tiêm lệnh xảy ra khi những người dùng độc hại cố gắng ghi đè lệnh gốc bằng các chỉ dẫn của chính họ.

Làm thế nào để bạn có thể phòng tránh các cuộc tấn công tiêm dữ liệu đầu vào?

Các biện pháp phòng ngừa bao gồm việc tách biệt đầu vào của người dùng khỏi hướng dẫn của hệ thống, sử dụng việc làm sạch đầu vào và thực hiện một hệ thống phân cấp hướng dẫn.

Thêm gợi ý video

Chia sẻ đến: