Glosar

Prompting recursiv

Ce este Prompting recursiv?

Prompting-ul recursiv desemnează tehnici în care rezultatul unui model lingvistic este reintrodus ca intrare nouă – de exemplu pentru a verifica și revizui o ciornă sau pentru a descompune pas cu pas o sarcină mare în subsarcini. De exemplu, se produce mai întâi o ciornă de ofertă, modelul o evaluează apoi pe baza unei liste de verificare și, în final, ea este îmbunătățită. Aceasta ridică adesea calitatea, dar costă timp suplimentar de procesare și necesită un criteriu clar de oprire.

Cum ajută KI.ordo

În fluxurile KI.ordo, acest lucru poate fi modelat prin faptul că un pas de IA creează o ciornă, iar un pas următor o verifică și o revizuiește.

Aflați mai multe

Subiecte

prompting
revizuire
flux de lucru

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Prompt

Un prompt este intrarea care îi spune unui model de IA ce să facă – o întrebare, o sarcină sau o instrucțiune, adesea completată cu context, exemple și formatul dorit. Calitatea răspunsului depinde în mare măsură de cât de clar și complet este promptul. De exemplu, în loc de „Scrie ceva despre produsul nostru”, folosiți „Scrie trei avantaje scurte ale produsului X pentru firmele din domeniul meșteșugurilor, pe un ton obiectiv”.

prompting
intrare
+1

Șablon

Înlănțuirea modelelor

Înlănțuirea modelelor înseamnă conectarea în serie a mai multor modele sau pași de IA, astfel încât rezultatul unui pas să devină intrarea următorului. Sarcinile complexe pot fi astfel descompuse în subsarcini ușor de gestionat, care pot fi verificate și îmbunătățite individual. Exemplu: un pas rezumă o solicitare a unui client, al doilea o repartizează unui departament, iar al treilea redactează răspunsul.

orchestrare
fluxuri
+1

Metaprompt

Un metaprompt este o instrucțiune prin care un model lingvistic este rugat să redacteze sau să îmbunătățească el însuși prompturi ori instrucțiuni de sistem. Descrieți obiectivul, publicul țintă și tonul dorit și furnizați exemple; modelul generează apoi instrucțiuni structurate, cu un rol, reguli și limite. Astfel se obțin mai repede versiuni inițiale bune, pe care oamenii le testează și le perfecționează ulterior. Exemplu: „serviciu clienți pentru un magazin de biciclete” devine un set complet de instrucțiuni în versiune preliminară.

prompting
agenți
+1

Șablon

Raționament multi-hop

Raționamentul multi-hop este capacitatea unui sistem de IA de a răspunde la o întrebare prin mai multe inferențe succesive, adesea combinând informații din surse diferite. Exemplu: „Ce departament este condus de persoana responsabilă de proiectul X?” cere mai întâi identificarea persoanei responsabile și apoi a departamentului ei. Astfel de întrebări sunt dificile pentru sistemele de căutare și RAG, deoarece fiecare pas intermediar trebuie găsit și legat corect.

raționament
răspuns la întrebări
+1