Вступление Ведущий, Денис Дибский, представляется и объясняет, что он будет обсуждать тему Promt Engineering. Он кратко упоминает о своем опыте в области стратегической маркетинговой аналитики и новых технологий.
Промт Инжиниринг Promt Engineering - это метод, используемый для решения различных задач с использованием GPT-запросов для различных форматов. Рассказчик обсуждает, как это может быть полезно для бизнеса, и приводит примеры клиентов, таких как NASA и Formula 1, которые использовали эту технологию.
Практическое применение Рассказчик описывает, как их команда использует пользовательских чат-ботов с векторными базами данных для предоставления релевантных ответов на основе пользовательского контекста. Они также обсуждают другие практические приложения, такие как генерация кода или текстовых ответов, сбор данных из поисковых систем, таких как Google, создание виртуальной реальности с помощью изображений или видео, сгенерированных искусственным интеллектом, и т.д., и все это при одновременном повышении эффективности за счет снижения затрат на человеческий труд.
Консультирование и подсказка Автор рассматривает различные виды консалтинговых практик, включая создание, переписывание или генерацию текста. Они также упоминают об использовании подсказок в консультационных службах для ускорения процессов.
Язык и перевод В этой главе основное внимание уделяется языковым барьерам, которые могут возникнуть во время консультаций. Автор предлагает использовать английский в качестве основного языка для запросов из-за улучшенных моделей искусственного интеллекта, доступных в чат-ботах, таких как GPT-3. Они также рекомендуют использовать deepl.com вместо Google Translate для переводов.
Извлечение информации и разработка чат-бота В этой главе рассматривается извлечение информации из текстов с помощью простых методов, основанных на подсказках, таких как подведение итогов одним предложением или объяснение сложных концепций более простыми словами. В заключение обсуждается, как чат-боты могут быть разработаны на основе конкретных характеристик, желаемых пользователями, таких как тон или уровень знаний, необходимый для ответов.
Стандартный диалог в чате GP Стандартный диалог в чате GP включает в себя задание вопроса и получение ответа на основе предоставленного контекста. При ответе на вопросы также учитываются вопросы безопасности и культурные ценности.
Проблемы, связанные с созданием сложных систем с использованием генерации кода Генерировать простые фрагменты кода несложно, но создание сложных систем с несколькими компонентами, которые имеют несколько связей между собой, требует значительных вычислительных ресурсов. Даже таким инструментам, как Tapos от Google, с трудом удается точно генерировать такие сложные системы.
Извлечение данных для инвестиционных целей с использованием методов веб-очистки Веб-поиск может быть использован для извлечения релевантной информации о компаниях, ищущих инвестиции, включая их названия, раунды финансирования, данные инвесторов и т.д., путем сбора ссылок с различных веб-сайтов. Однако не все ссылки могут содержать полезную информацию, поскольку они могут быть сгенерированы с помощью логики, а не быть точными или популярными источниками данных.
Важность использования GPT-5 API В тексте подчеркивается важность использования GPT-5 API для извлечения данных и упоминается, что это одна из наиболее ценных функций, даже несмотря на то, что она требует платной функциональности. Автор также сравнивает его стоимость с другими аналогичными моделями, доступными на разных языках.
Использование специальных инструкций для получения точных результатов В этой главе особое внимание уделяется предоставлению четких и сжатых инструкций при запросе информации у Chad GT или любой модели искусственного интеллекта. В нем предлагается предоставить как можно больше подробностей о том, что требуется для получения более точного ответа. Кроме того, рекомендуется избегать сложных предложений или придаточных предложений при формулировании вопросов.
Создание специализированных учебных материалов для различных отраслей промышленности В этом разделе автор обсуждает создание индивидуальных учебных материалов на основе отраслевых требований путем сортировки тысяч соответствующих документов, полученных с помощью поиска в Google. Они предлагают сосредоточиться на важных параметрах, таких как внешние обратные ссылки, название домашней страницы на языке и доменное имя, отфильтровывая нерелевантный контент, прежде чем компилировать его в организованный формат файла, такой как таблицы Excel или документы Google, которыми можно легко поделиться между членами команды, работающими в ролях управления продуктами.