架构师可以通过各种类型的对话提示,提升驱动对话输出的质量,更好的利用AI能力辅助架构设计 。原文:’ Guide toWithTypes
Stump @前言
随着等人工智能语言模型的发展,不同类型的提示有助于优化交互并针对特定上下文生成对应的响应 。本文将探讨不同类型的提示及其历史和应用,重点关注与软件架构师相关案例,参考关键领域研究,并提供可供实际项目验证的提示示例 。
人物/角色提示
人物/角色提示是一种用于为AI分配特定人物或角色的技术,指导AI提供更相关、特定于领域和上下文的响应 。通过赋予AI角色或专业知识,用户可以更好的定制互动关系,聚焦对话内容 。当寻求特定领域(如软件架构、市场营销或财务)建议或见解时,这种方法非常有用 。当你想让AI承担特定角色或专业知识以提供更有针对性和更明智的回应时,可以使用人物/角色提示 。
人物/角色提示源于人机交互和用户体验设计,在这些设计中,设计师创建用户角色从而与目标受众共情 。这种方法同样适用于AI,特别是在会话代理和NLP中,并与GPT等模型一起发展 。Li, , , Gao和Dolan撰写过一篇相关论文,该模型提出了基于角色的神经对话模型,用于生成更有吸引力和多样化的响应 。
下面是一些例子:
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假设你是微服务架构方面的专家,提供在大规模应用程序中设计和实现微服务的最佳实践 。
假设你是安全专家,提供保护基于云的应用程序和保护敏感数据的建议 。
假设你的角色是顾问,提供实现CI/CD流水线和改进部署流程的策略建议 。
把自己想象成软件性能工程师,提供优化应用程序性能和减少延迟的技术建议 。
想象一下数据库架构师的样子,解释不同数据库技术之间的利弊,并指导如何为特定用例选择最佳解决方案 。
思维链(CoT,Chain of )提示
思维链(CoT,Chain of )提示是一种引导AI解释其反应背后的原因,从而提高决策过程透明度的技术 。通过让AI描述影响其结论的因素,用户可以深入了解其思维过程,从而更好的评估和信任AI的建议 。在复杂的决策场景中,理解AI的基本原理至关重要,当你需要AI澄清思维过程,或者当你想要更深入了解其决策所考虑的因素时,使用CoT提示 。
CoT提示与可解释人工智能( AI, XAI)领域密切相关,XAI旨在使AI模型更加透明和可理解 。的论文讨论了XAI项目的发展和目标,的论文从多学科角度探讨了AI中的解释概念 。
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解释你为这个项目推荐特定云供应商的过程,以及考虑因素 。
介绍一下你是如何为这个应用程序评估不同编程语言,以及选择最合适语言的标准 。
详细介绍为这个高流量web应用确定最有效的负载均衡策略所采取的步骤 。
概述选择特定容器编排平台来管理和扩展应用程序的原因 。
阐明如何确定最合适的API设计方法以及在决策过程中考虑的利弊 。
逐步/指令提示
逐步/指令提示是一种将复杂任务或过程分解成更小、更易于管理的步骤的方法 。通过要求AI提供分步指令或指导,用户可以更好的理解并遵循所需步骤以实现特定目标 。这种方法在处理复杂任务时很有帮助,例如在软件开发中采用新技术、配置系统或实现特定功能 。当你需要详细指导或系统方法来完成复杂任务时,使用逐步/指令提示 。
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