مخرجات منظمة وتوجيهات قصيرة
تعلم كيفية فرض تنسيقات إخراج منظمة وتعليم الذكاء الاصطناعي أنماطًا معقدة باستخدام أمثلة قليلة.
حتى الآن، ركزنا على إنتاج نصوص حوارية سهلة القراءة. ولكن ماذا يحدث عندما يكون مستهلك إخراج الذكاء الاصطناعي نظامًا برمجيًا بدلاً من شخص؟
لنفترض نظامًا آليًا مصممًا لفريق مبيعات: يراقب النظام رسائل البريد الإلكتروني الواردة، ويستخرج البيانات المتعلقة بالعملاء المحتملين، ويسجلها في قاعدة بيانات إدارة علاقات العملاء (CRM). لا يُعدّ إخراج المحادثة مثل "اسم العميل جون دو وبريده الإلكتروني john.doe@example.com" مناسبًا لهذا النظام. يتطلب نظام إدارة علاقات العملاء بيانات منظمة بدقة وقابلة للقراءة آليًا، مثل JSON أو XML، لإنشاء سجل جديد.
هذا هو التحدي الأساسي الذي ستتناوله هذه الوحدة التعليمية. يميل نموذج التعلم الآلي بطبيعته إلى إنتاج نصوص حوارية. بناء تطبيقات قوية، يجب علينا تصميم تعليمات تجبر النموذج على الاستجابة بتنسيق دقيق وقابل للتنبؤ والتحليل. ستستكشف هذه الوحدة التعليمية التقنيتين الرئيسيتين لتحقيق هذا المستوى من موثوقية إخراج : توجيه النموذج مباشرةً بشأن تنسيقات بيانات محددة، واستخدام تعليمات قليلة الأمثلة لتعليم النموذج أنماطًا معقدة من خلال العرض التوضيحي.
هندسة إخراج منظمة
الشرط الأول للتحكم في إخراج هو تحديد بنية استجابة الذكاء الاصطناعي بشكل واضح. في أي حالة استخدام برمجية، مثل تغذية البيانات إلى API أخرى، أو تحديث قاعدة بيانات، أو عرض مكون واجهة مستخدم، يجب أن يكون تنسيق إخراج قابلاً للتنبؤ.
الأسلوب الأول: التعليمات المباشرة مع قواعد التنسيق
أبسط طريقة للتحكم في إخراج هي إخبار النموذج مباشرةً بما نريده. وهذا يتضمن عادةً جزأين: تسمية التنسيق وتحديد أي قيود تنطبق.
حدد التنسيق: "تقديم إخراج كمستند XML صالح"، أو "تنسيق الإجابة كقائمة نقطية".
قيود الحالة: "تأكد من أن جميع النصوص بأحرف صغيرة." أو "الـ ...