Изучите основы оперативного проектирования с помощью OpenAI API

В Интернете часто можно найти PDF-файлы или веб-сайты под названием «100 лучших подсказок для повышения вашей продуктивности». Эти подсказки в основном предназначены для таких инструментов, как ChatGPT, для оптимизации простых повторяющихся задач. В большинстве случаев вам все равно придется настраивать эти подсказки в соответствии с вашим индивидуальным вариантом использования, поскольку каждый вариант использования индивидуален. Вот почему вам следует научиться писать эффективные подсказки самостоятельно, особенно как разработчику программного обеспечения. Именно об этом и рассказывается в этой статье.

Многие разработчики программного обеспечения еще не осознают возможности больших языковых моделей (LLM) в разработке программного обеспечения. Быстрое проектирование в сочетании с готовыми к использованию программами LLM значительно упростят разработку программного обеспечения в будущем. LLM позволяет любому разработчику очень быстро создавать приложения на базе искусственного интеллекта. Приятно видеть, как программы LLM стали своего рода швейцарским армейским ножом в разработке приложений искусственного интеллекта.

В этой статье мы покажем вам, что можно делать с LLM и как управлять LLM с помощью подсказок. Кроме того, вы познакомитесь с лучшими практиками разработки четких и конкретных подсказок.

Мы обсудим следующие моменты:

  • Первоначальная настройка
  • Типы LLM
  • Подходы к созданию хороших подсказок
  • Заключение

🖥️ Первоначальная настройка

Во-первых, нам нужно настроить среду разработки. Кроме того, вы должны убедиться, что у вас установлены Python, conda и pip. Затем вы создаете виртуальную среду Python с помощью следующих команд:

  • Создайте среду conda (env): conda create -n learn-prompting python=3.9.12 -› Ответьте на вопрос Продолжить ([y]/n)? с помощью y.
  • Активируйте среду: conda activate learn-prompting

Если ошибок не возникает, перед нами рабочая виртуальная среда. Далее мы можем установить необходимые зависимости с помощью следующей команды:

pip install openai

Отлично, мы успешно установили все необходимые зависимости! На следующем шаге вам необходимо установить ключ API OpenAI в качестве переменной среды…