ការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយការបាត់បន្ថយ

សូមអរគុណអ្នកនៅពេលដែលឧបករណ៍វិស្វកម្មដែលមានន័យថាការ Hack ChatGPT ដែលមានគុណភាពនិងការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ដោយគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍? ពេលវេលាទាំងនេះបានកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងនៅពេលដែលម៉ូដែលប្រភេទប្រភេទធំ (LLMs) បានបង្កើតឡើងនៅក្នុងដំណើរការការងាររបស់សហគ្រាស, ឧបករណ៍ដែលយើងប្រើដើម្បីបង្កើតជាមួយពួកគេត្រូវការកើនឡើងផងដែរ។ ឥឡូវនេះឧបករណ៍វិស្វកម្មល្បឿនលឿនកំពុងផ្លាស់ប្តូរពីការរចនាសម្ព័ន្ធនិងការធ្វើតេស្តនិងការធ្វើតេស្តទៅជាអ្វីដែលដូចជាការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី។ វាគឺជាអំពីការបង្កើតប្រព័ន្ធដែលអាចធ្វើតេស្ត, ការពិនិត្យឡើងវិញនិងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។ ប្រសិនបើអ្នករចនាសម្ព័ន្ធឧបករណ៍សម្រាប់ផលិតកម្មឬការធ្វើតេស្តជាមួយបំពង់រចនាសម្ព័ន្ធជាច្រើនអ្នកត្រូវការឧបករណ៍ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើតេស្តយ៉ាងប្រសើរឡើង។ សៀវភៅនេះពិនិត្យឡើងវិញគម្រោងបីដែលជាការកំណត់បច្ចេកទេស prompt. From visual workflows to auto-tuned prompts, these tools help you scale your LLM projects without losing control or clarity. 1 ។ – បង្កើតនិងស្វ័យប្រវត្តិអតិថិជន LLM អេឡិចត្រូនិ AdalFlow គឺជាប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ PyTorch ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដើម្បីបង្កើតនិងបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពនៃដំណើរការការងារ LLM ដោយប្រសិនបើគួរឱ្យដឹង។ សមត្ថភាពសំខាន់របស់វាគឺការរួមបញ្ចូល API Python ដែលមានអារម្មណ៍ជាមួយនឹងការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ការឆ្លងកាត់ការអនុវត្តនិងតម្លៃ។ Key Concepts: សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ FlowModule: ដូចជា PyTorch nn.Module, អ្នកអាចកំណត់ប្លុករចនាសម្ព័ន្ធដែលអាចប្រើឡើងវិញរបស់អ្នកសម្រាប់ដំណើរការការងារ LLM ដែលរួមបញ្ចូលទាំងការរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធ RAG ឬឧបករណ៍។ AutoDiff + Static Graph Compilation: នៅចុងក្រោយ, AdalFlow បានកំណត់ FlowModule របស់អ្នកទៅជា DAG ដែលមានប្រសិទ្ធិភាព, ការកាត់បន្ថយការទូទាត់ LLM មិនចាំបាច់។ ការដោះស្រាយបញ្ចូលគ្នា: អ្នកអាចបញ្ជាក់ការដោះស្រាយប្រវត្តិសាស្រ្តមួយបន្ទាប់មកអាចដោះស្រាយវាត្រូវបានកំណត់នៅទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទៅ។ អ្នកអាចបង្កើត ដែលរួមបញ្ចូលការស្វែងរក (តាមរយៈ RAG), ការបម្រើការច្នៃប្រឌិតច្នៃប្រឌិតនិងការត្រួតពិនិត្យដំណោះស្រាយដំណោះស្រាយដំណោះស្រាយ - ទាំងអស់នៅក្នុងដំណោះស្រាយមួយ។ Example Use Case: AgentFlowModule AdalFlow ត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់កម្មវិធី LLM នៃគុណភាពផលិតកម្មដែលមានការចំណាយពេលវេលាយ៉ាងតឹងរឹងនិងតម្រូវការសាកល្បងយ៉ាងច្បាស់។ 2 ។ អគ្គិសនីដំបូងរបស់អ្នក សត្វ Ape, ដែលបានបង្កើតឡើងដោយ Weavel, គឺជាឧបករណ៍ជំនាញវិស្វករ prompt ដែលជួយអ្នកធ្វើតេស្តការកាត់បន្ថយនិងបង្កើនកម្មវិធី LLM របស់អ្នក។ វាត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីកាត់បន្ថយការតម្រូវការសម្រាប់ការកាត់បន្ថយ prompt ដោយផ្តល់ឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នូវការឆ្លើយតបដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធនិងអាចត្រួតពិនិត្យបានអំពីរបៀបដែលអគ្គិសនីរបស់ពួកគេធ្វើការ។ What It Does: សត្វ សត្វ សត្វ ទាញយកនិងចែកចាយបន្ទះ: Ape ទាញយកការចែកចាយ, ការចែកចាយឧបករណ៍, ការឆ្លើយតបនិងការចែកចាយបន្ទះក្នុងដំណោះស្រាយមួយ។ អ្នកអាចចែកចាយដំណោះស្រាយឯកទេសឬចែកចាយដំណោះស្រាយបន្ទះជាមួយនឹងការចែកចាយដំណោះស្រាយដែលបានផ្លាស់ប្តូរដើម្បីមើលពីរបៀបដែលសកម្មភាពបានផ្លាស់ប្តូរ។ ការប្រៀបធៀប Prompt Iteration: វាគឺជាការគាំទ្រសម្រាប់ការប្រៀបធៀបបន្ទាប់ពីបន្ទាប់ពីបន្ទាប់ពីប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយផ្សេងគ្នានេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រៀបធៀបការអនុវត្ត, ការត្រឹមត្រូវ, ឬការកាត់បន្ថយការឆ្លងកាត់។ Ape ធ្វើការដូចជាវិស្វករដំបូងរបស់អ្នកដោយស្វ័យប្រវត្តិ - ដោយស្វ័យប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រវត្តិប្រ Why It’s Powerful: 3 ។ ការវិភាគនិងអតិបរមា RAG Pipelines ដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោយស្វ័យប្រវត្តិ AutoRAG គឺជាប្រព័ន្ធប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធដែលជួយអ្នករចនាសម្ព័ន្ធការវិភាគនិងកំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់ក Core Features: សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ ម៉ូឌុល Plug-and-Play: រួមបញ្ចូលទាំងការអនុវត្តម៉ូឌុលនៃឧបករណ៍ RAG ដែលធម្មតា: ម៉ូឌុលបង្វិល (ដូចជា OpenAI, Cohere), chunkers, retrievers (ដូចជា FAISS), rankers និង generators responses ។ RAG Benchmarking: អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកកំណត់កំណត់កំណត់ (កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់) និង AutoRAG នឹងប្រៀបធៀបកំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់កំណត់ដូចជា EM (Exact Match), F1, ការស្វែងរកបំពង់: ការស្វែងរកដោយស្វ័យប្រវត្តិនៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃម៉ូឌុលនិង hyperparameter ដើម្បីរកឃើញការកំណត់ដែលមានប្រសិទ្ធិភាពបំផុតនៅលើទិន្នន័យរបស់អ្នក។ ការផ្គត់ផ្គង់ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ: ផ្តល់នូវប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអ៊ីនធឺណិតដែលមានមូលដ្ឋានលើបណ្តាញដើម្បីធ្វើឱ្យប្រសិនបើមានការអនុវត្ត pipeline, outputs, និងទំហំប្រៀបធៀប។ ការរចនាសម្ព័ន្ធបំពង់ RAG រួមបញ្ចូលទាំងផ្នែករចនាសម្ព័ន្ធជាច្រើន: របៀបដែលអ្នកកាត់បន្ថយឯកសារ, ម៉ូដែលដំឡើងដែលអ្នកប្រើ, ការកាត់បន្ថយដែលអ្នកត្រូវអនុវត្ត, ល។ AutoRAG ដោយស្វ័យប្រវត្តិដំណើរការពិសោធន៍នេះ, ការរក្សាទុកពេលវេលានៃការធ្វើតេស្តនិងការធ្វើតេស្តនិងជួយអ្នករកឃើញការដំឡើងល្អបំផុតយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ Why It Matters: 4 ។ – ការបណ្តុះបណ្តាលសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តាល អេក្រង់ DSPy គឺជាការបណ្តុះបណ្តាលដែលមានប្រសិទ្ធិភាពពី Stanford NLP ដែលផ្តល់នូវរចនាសម្ព័ន្ធនិងការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពដល់ការរចនាសម្ព័ន្ធយ៉ាងឆាប់រហ័សដោយការដំណើរការផ្នែក LLM ដូចជាម៉ូឌុលដែលអាចដំណើរការ។ Core Abstraction: សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ សៀវភៅ: អ្នកបានកំណត់សៀវភៅសៀវភៅ (ការដំឡើង / ការដំឡើង) សម្រាប់ម៉ូឌុលទាំងអស់ - លើសពីនេះ, ឧបករណ៍សៀវភៅសៀវភៅបានក្លាយជាផ្នែកមួយនិងបង្វិលសៀវភៅសៀវភៅមួយ។ ម៉ូឌុល: មិនមែនជាការសរសេរសំណួរដោយផ្ទាល់អ្នកបានបង្កើតកម្មវិធីរបស់អ្នកពីប្លុករចនាសម្ព័ន្ធដូចជា: Predict – simple generation Select – ranking or classification tasks ChainOfThought – multi-step reasoning RAG – retrieval-augmented modules Optimizers: DSPy comes with built-in optimizers ដូចជា COPRO ដែលដំណើរការបទពិសោធន៍ដើម្បីរកឃើញរចនាសម្ព័ន្ធ prompt ដែលល្អបំផុតនិងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ LLM using few-shot or retrieval-based techniques ។ Key Features: សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ បំពង់បម្លែង: អ្នកអាចកំណត់ដំណើរការការងារ LLM ដូចជាកម្រិត Python ដែលអាចប្រើឡើងវិញជាមួយ input / outputs មានរចនាសម្ព័ន្ធ។ ការត្រួតពិនិត្យដោយស្វ័យប្រវត្តិ: ធ្វើការការត្រួតពិនិត្យលើកំណត់ទិន្នន័យដែលមានអត្ថប្រយោជន៍និងអនុញ្ញាតឱ្យ DSPy ធ្វើការត្រួតពិនិត្យដោយស្វ័យប្រវត្តិឬការជ្រើសរើសគំរូ។ MLFlow Integration: ពិនិត្យឡើងវិញបទពិសោធន៍, ទម្រង់ prompt និងគំរូអនុវត្តតាមរយៈពេលវេលា។ DSPy ផ្តល់នូវដំណើរការវិស្វកម្មប្រភេទ ML ទៅលើការអភិវឌ្ឍ LLM. វាគឺជាការមិនមែនជាការគ្របដណ្តប់ប៉ុណ្ណោះ - វាគឺជាប្រព័ន្ធអេក្រង់សម្រាប់ការបង្កើត, ការធ្វើតេស្តនិងការធ្វើតេស្តកម្មវិធី LLM modular ។ Why It Matters: 5 ។ កម្មវិធី, មិនមែនការ, សម្រាប់ AI នៅក្នុងការផលិត ដំណឹង Zenbase Core គឺជាសៀវភៅសម្រាប់កម្មវិធីកម្មវិធីអេឡិចត្រូនិចនៅក្នុងការផលិត។ វាគឺជាការផ្លាស់ប្តូរនៃគម្រោង DSPy របស់ Stanford NLP និងត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយអ្នកគាំទ្រសំខាន់មួយចំនួន។ ខណៈពេលដែល DSPy គឺល្អបំផុតសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវនិងការសាកល្បង, Zenbase បានផ្តោតលើការផ្លាស់ប្តូរគំនិតទាំងនេះទៅជាឧបករណ៍ដែលសមរម្យសម្រាប់បរិស្ថានផលិតកម្ម។ វាត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរនូវថាមពលនៃការចែករំលែកការចែករំលែកការចែករំលែកអេឡិចត្រូនិចនិងការចែករំលែកអេឡិចត្រូនិចទៅក្នុងដំណើរការវិស្វកម្មកម្មកម្មវិធី។ Key Points: សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ DSPy vs Zenbase: DSPy ត្រូវបានបង្កើតឡើងសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវនិងការអភិវឌ្ឍន៍, នៅពេលដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ធ្វើតេស្តនិងវិញ្ញាបនប័ត្រគំនិត។ Zenbase អនុញ្ញាតឱ្យគំនិតទាំងនេះសម្រាប់ការផលិតដោយផ្តោតលើភាពរឹងមាំ, ការរក្សាទុកនិងការរៀបចំ។ ការប្រសើរឡើងដោយស្វ័យប្រវត្តិ Prompt: Zenbase អនុញ្ញាតឱ្យការប្រសើរឡើងដោយស្វ័យប្រវត្តិនៃ prompts និង logic ការស្វែងរកនៅក្នុងកម្មវិធីពិភពលោកពិតប្រាកដ, ការរួមបញ្ចូលយ៉ាងងាយស្រួលនៅក្នុងបំពង់បំពង់ដែលមាន។ គោលបំណងវិស្វកម្ម: បានរចនាឡើងសម្រាប់ក្រុមប្រឹក្សាភិបាលកម្មវិធីដែលត្រូវការកម្មវិធី LLM ដែលអាចដំឡើងបានដែលអាចដំឡើងបានដែលមានអារម្មណ៍ច្រើនជាងការកំណត់គំរូ។ Zenbase គឺជាឧបករណ៍ដ៏អស្ចារ្យសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលចង់ធ្វើការវិស្វកម្មល្បឿនលឿនដូចជាវិស្វកម្មពិតប្រាកដ - modular, testable, and built for scale. 6 ។ ការត្រួតពិនិត្យ Prompt ដោយប្រើ Intent-based Prompt Calibration ដោយស្វ័យប្រវត្តិ AutoPrompt គឺជាប្រព័ន្ធបណ្តុះបណ្តាលដែលមានភាពងាយស្រួលសម្រាប់ការបង្កើនល្បឿនលឿនល្បឿនដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយផ្អែកលើទិន្នន័យពិតប្រាកដនិងគំរូការឆ្លើយតប។ មិនមែនជាផ្អែកលើការឆ្លើយតបដោយផ្ទាល់ឬគំនិតផ្ទាល់ខ្លួនរបស់មនុស្ស, AutoPrompt ប្រើប្រព័ន្ធបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីបង្កើនភាពងាយស្រួលនៃការឆ្លើយតបសម្រាប់ការងារនិងទិន្នន័យពិសេសរបស់អ្នក។ AutoPrompt ធ្វើការនេះដោយស្វ័យប្រវត្តិ, ការរកឃើញពាក់កណ្តាល, និងធ្វើឱ្យការធ្វើឱ្យការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងងាយស្រួល - ធ្វើឱ្យការសរសេរពាក់កណ្តាលទៅជាដំណើរការដែលអាចកាត់បន្ថយនិងកាត់បន្ថយ។ Why It Matters: 7 ។ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ លក្ខណៈពិសេស EvoPrompt គឺជាគម្រោងស្រាវជ្រាវដែលបានគាំទ្រដោយក្រុមហ៊ុន Microsoft ដែលអនុវត្តអាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាសអាភាស How It Works: សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ ការចាប់ផ្តើម: ការចាប់ផ្តើមជាមួយក្រុមប្រឹក្សាភិបាលប្រឹក្សាភិបាលប្រឹក្សាភិបាលសម្រាប់ការងារឯកទេស។ ការវិញ្ញាបនប័ត្រ: ការវិញ្ញាបនប័ត្រទាំងអស់ត្រូវបានកំណត់ដោយប្រើមធ្យមដែលបានកំណត់ (ដូចជាការត្រឹមត្រូវ, BLEU, human eval) ។ ការផ្លាស់ប្តូរទូទៅ: ការផ្លាស់ប្តូរទូទៅបានបង្កើតការផ្លាស់ប្តូរទូទៅដែលមានទំហំទូលំទូលាយដើម្បីបង្កើនការអនុវត្ត។ ការផ្លាស់ប្តូរទូទៅបានបង្កើតការផ្លាស់ប្តូរទំហំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូល។ Iteration: ការដំណើរការនេះធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងតាមរយៈប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយរយៈពេលជាច្រើនរហូតដល់ទៅនឹងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។ Supported Algorithms: សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ Genetic Algorithm (GA) ការផ្លាស់ប្តូរផ្សេងគ្នា (DE) ប្រតិបត្តិការ crossover ដោយប្រើ LLMs EvoPrompt ធ្វើការរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធ Why It Matters: 8 ។ ការពិនិត្យឡើងវិញនិងការធ្វើតេស្ត Prompt-Driven Feedback ការឆ្លងកាត់ Promptimizer គឺជាសៀវភៅ Python ដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពនៃ prompts ដោយប្រើសម្រាប់ការប្រើសម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរពី LLMs ឬកំណត់របស់មនុស្ស។ ដូចគ្នានេះប្រសិនបើ Frameworks ដែលផ្តោតលើការបង្កើតឬការវិជ្ជាជីវៈដោយឥតគិតថ្លៃ, Promptimizer បានបង្កើតបំពង់ដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធដើម្បីបង្កើនគុណភាព prompts ដោយប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិទ្ធភាព។ Promptimizer អនុញ្ញាតឱ្យឧបករណ៍វិស្វកម្មឆាប់រហ័សដូចគ្នានៅក្នុងការធ្វើតេស្ត UX ឬការបណ្តុះបណ្តាល ML: ការធ្វើតេស្ត, ការវាយតម្លៃ, ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។ វាគឺជាប្រសិទ្ធិភាពពិសេសសម្រាប់ការបោះពុម្ពសៀវភៅ, ការបង្កើតសម្ភារៈនិងការធ្វើតេស្តណាមួយដែលមានគុណភាពជំនាញ។ Why It Matters: ហេតុអ្វីបានជាឧបករណ៍ទាំងនេះ ឧបករណ៍ទាំងនេះគឺជាការផ្លាស់ប្តូរវិស្វកម្មឆាប់រហ័សពីសិល្បៈទៅក្នុងការអនុវត្តវិស្វកម្មដែលមានគោលបំណង: សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ សត្វ ការត្រួតពិនិត្យទូទាត់: prompts ដែលមានអត្ថប្រយោជន៍ប្រើតូចជាង tokens ដែលបានកាត់បន្ថយទូទាត់ API ដោយផ្ទាល់។ ល្បឿន: ឧបករណ៍ដូចជា AdalFlow និង AutoRAG បានកាត់បន្ថយពេលវេលានៃការអភិវឌ្ឍន៍ពីថ្ងៃទៅម៉ោង។ ការត្រឹមត្រូវ: គម្រោងដូចជា EvoPrompt បានបង្កើនកម្រិតប្រៀបធៀបរហូតដល់ទៅ 15% ។ ការគ្រប់គ្រង: ប្រព័ន្ធដូចជា Ape និង DSPy អនុញ្ញាតឱ្យមានការត្រួតពិនិត្យនិងអនុវត្ត។ ឧបករណ៍វិស្វកម្មល្បឿនលឿនមិនមែនជាសមត្ថភាពតែប៉ុណ្ណោះ - វាបានអភិវឌ្ឍទៅជាការបណ្តុះបណ្តាលទូលំទូលាយ។ យោបល់ចុងក្រោយ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការដំណើរការ ការទូទាត់ការវិនិយោគគឺមានប្រសិទ្ធិភាព: ពីការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនៅក្រោម $ 1 ទៅនឹងការកើនឡើងការផ្លាស់ប្តូរសំខាន់, ការផ្តល់អនុសាសន៍ដែលមានប្រសិទ្ធិភាពបង្ហាញនូវតម្លៃរបស់ខ្លួន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយយើងគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍អំពីការរួមបញ្ចូលល្អប្រសើរជាងមុនជាមួយនឹងការរចនាសម្ព័ន្ធការឆ្លងកាត់ល្អប្រសើរជាងមុន, ការរចនាសម្ព័ន្ធការឆ្លងកាត់ប្រសើរជាងមុននិងការសុវត្ថិភាពការឆ្លងកាត់ប្រសើរជាងមុន។ អាសយដ្ឋាននេះគឺយ៉ាងច្បាស់: The era of artisanal prompting is behind us. Welcome to industrial-grade prompt engineering. Build better prompts. Build better systems.