مهندسی پرامپت در مقابل مهندسی زمینه
با استاندارد شدن یکپارچه سازی هوش مصنوعی، توسعه دهندگان با این تصمیم حیاتی روبرو هستند: چگونه با مدل های زبانی بزرگ به طور موثر ارتباط برقرار کنیم تا نتایج قابل اعتماد و دقیق به دست آوریم؟ پاسخ در درک دو رویکرد متمایز ولی اغلب اشتباه گرفته شده نهفته است: مهندسی پرامپت و مهندسی زمینه.
مقایسه مهندسی پرامپت و مهندسی زمینه
این مقاله به بررسی دو رویکرد اساسی در کار با مدلهای زبانی بزرگ (LLM) میپردازد. مهندسی پرامپت بر روی crafting دستورالعملهای دقیق و ورودی مناسب برای رسیدن به خروجی مطلوب از مدل تمرکز دارد. این روش برای کارهای ساده، نمونهسازی سریع و وظایف خلاقانه مناسب است اما در تعاملات پیچیده و دانشمحور ممکن است به نتیجهای کلی و غیرشخصیشده منجر شود. در مقابل، مهندسی زمینه بر فراهمآوری دانش و دادههای خارجی مرتبط برای آگاهسازی پاسخهای مدل تأکید میورزد. این رویکرد برای سیستمهای تولیدی که به دقت، ثبات و مقیاسپذیری بالا نیاز دارند، حیاتی است.
- ویژگیهای مهندسی پرامپت: تمرکز بر دستورالعملهای شفاف، استفاده از یادگیری چندنمونهای، بدون حالت (Stateless) و مصرف توکن قابل توجه.
- ویژگیهای مهندسی زمینه: استفاده از پایگاههای دانش خارجی، ارائه اطلاعات پسزمینه مرتبط، حفظ حالت در تعاملات و مقیاسپذیری بالا.
- تحلیل مقایسهای: مهندسی زمینه از نظر پیچیدگی و قابلیت اطمینان برتر است، در حالی که مهندسی پرامپت برای شروع سریعتر مناسبتر میباشد.
“از مهندسی پرامپت برای آزمایشها استفاده کنید؛ از مهندسی زمینه برای سیستمهای تولیدی که به دقت و ثبات نیاز دارند.” “صنعت به سمت مهندسی زمینه برای سیستمهای تولیدی به دلیل قابلیت اطمینان، مقیاسپذیری و کارایی هزینه گرایش دارد.”
توسعهدهندگان باید با توجه به نیازمندیهای پروژه، از مهندسی پرامپت برای درک اصول اولیه شروع کرده و با افزایش پیچیدگی برنامهها، به سمت مهندسی زمینه حرکت کنند. تسلط بر هر دو تکنیک برای ساخت برنامههای کاربردی قابل اعتماد ضروری است.
