Оперативное проектирование на основе таблиц: как улучшить анализ и принятие решений при разработке программного обеспечения

За короткий промежуток времени ИИ стал важной частью процессов разработки программного обеспечения, дополняя процесс принятия решений и анализа на различных уровнях и этапах. Это также стало главным камнем преткновения, и вокруг его использования существует множество споров. Существует популярное мнение о том, что ИИ дает результаты, которые являются слишком общими или слишком двусмысленными или не обеспечивают требуемой глубины и точности. Я бы сказал, что это может быть правдой, потому что сегодняшние инструменты ИИ во многом зависят от человеческого вклада. Именно поэтому оперативное проектирование ИИ выходит на передний план эффективной работы с инструментами ИИ. В этой статье я хотел бы сосредоточиться на конкретном виде подсказок ИИ — подсказках на основе таблиц. Если эти подсказки составлены правильно и с четко определенными целями, они могут принести пользу рабочим процессам и потокам создания ценности во всех ваших процессах разработки программного обеспечения. Они могут значительно сократить время и усилия на надлежащие исследования и позволить вам принимать очень обоснованные, основанные на данных решения и прогнозы, тем самым делая ваш цикл разработки программного обеспечения более структурированным, предсказуемым и защищенным от ошибок. Что такое подсказка на основе таблицы: преимущества и проблемы В обработке естественного языка (НЛП) табличная подсказка является одной из парадигм обучения ИИ на основе подсказок, в которой в качестве структурной основы для представления информации используются таблицы со строками и столбцами. Она имеет более простую структурную конструкцию, но требует более сложного определения выход. В этом определении каждый столбец представляет собой конкретный ввод, а каждая строка — конкретный вывод. Его самое большое отличие от подсказок на основе правил или формул, где вывод полностью зависит от предопределенных правил, заключается в том, что он опирается на ключевые слова и термины, а зависимость между вводом и выводом гораздо более гибкая. Такая гибкость дает ряд важных преимуществ. Адаптивность Поскольку зависимость ввода-вывода подсказок, генерирующих таблицы, не так уж и железна, вы можете точно настроить ввод для получения более точных или зависящих от условий результатов. Это означает, что мы можем формировать выходные данные таблицы, расширяя запрос, оставляя формулу таблицы неизменной. Позволяет использовать файлы в различных форматах, таких как CSV и base64. Эти инструменты нового уровня могут значительно повысить точность и эффективность обычных задач НЛП. Постоянное совершенствование По сравнению с другими видами подсказок, подсказки на основе таблиц предлагают большие возможности для доработки, обеспечивая более качественные, точные и надежные результаты по мере того, как вы продолжаете тестировать новые комбинации ввода-вывода. Однако подсказки на основе таблиц требуют грамотного подхода к проектированию. Хорошие подсказки, составленные вручную на основе таблиц, требуют глубоких знаний в предметной области, а также значительных знаний инструментов НЛП. Таким образом, высокая чувствительность моделей к небольшим изменениям входных данных в табличных подсказках является не только большим преимуществом, но и большой проблемой. Понимание того, как оперативное проектирование на основе таблиц повышает эффективность процесса разработки и принятия решений Начнем с наглядного примера. Например, вам необходимо определиться со стеком технологий в области, где имеется множество доступных инструментов, одинаково адекватных задаче на первый взгляд, но выбор во многом будет зависеть от деталей и специфики вашего проекта. Если вы проводите это исследование вручную, сбор всех данных и расчет возможных сценариев может занять много времени и ценных человеческих усилий. То есть при условии, что у вас есть достаточные знания и понимание инструментов и того, что вы ищете. Но у вас также есть очень подробный список нефункциональных требований вашей будущей системы, таких как количество одновременно работающих пользователей, количество транзакций за заданный период времени и т. д., а также список критериев, которым должна соответствовать система. встретиться. Имея это, вы можете составить подсказку на основе таблицы или разбить ее на таблицы с одним критерием для большей точности и попросить ИИ предложить лучший выбор доступных технологий для реализации этого. Если ИИ заполнит ячейки для различных наборов условий, вы получите подробную матрицу решений. Существует множество способов еще больше улучшить эту задачу и сделать конечный результат еще более чувствительным и конкретным. Например, вы можете попросить ИИ расставить приоритеты определенных критериев над другими. Вы также можете добавить условия, не влияющие напрямую, такие как наличие в вашем распоряжении определенных специалистов, их желание или готовность использовать определенные инструменты или кривую обучения, необходимую для освоения определенных технологий, а также различные ограничения, которые необходимо учитывать. Вы также можете попросить ИИ сделать несколько презентаций результатов, начиная с обычных таблиц и графиков, или преобразовать их в дерево решений, чтобы создавать рекомендации на основе результатов и любого количества дополнительных факторов, таких как статистика, предпочтения команды, распределение ресурсов. и другие. Проведение и организация такого рода исследований становится серьезным рычагом воздействия, когда вам нужно принимать решения или защищать свой выбор перед заинтересованными сторонами. Однако есть еще один ключевой вопрос. Как мы можем узнать, что ответы, сгенерированные ИИ на подсказки в виде таблиц, действительны? Подсказки для создания таблиц обладают рядом качеств, которые можно легко проверить, и возвращают данные, специфичные для конкретного случая и полученные из прозрачных источников. Конечно, многое зависит от того, насколько хорошо вы составите подсказки. В случае с подсказками на основе таблицы зависимость между качеством подсказки и качеством ответа является управляемой. Вот некоторые качества табличных подсказок, которые делают результаты очень надежным источником информации и прочной основой для принятия решений. Сбор структурированных данных Подсказки на основе таблиц работают с данными, которые структурированы в простые кластеры, и каждый источник данных легко отслеживать и проверять. Данные собираются систематически по различным задачам, ролям и рабочим процессам в процессе разработки программного обеспечения, что делает их очень надежными и последовательными. Тест-драйвный подход к разработке подсказок Работа с подсказками на основе таблиц требует большого количества экспериментов и оставляет много места для тонкой настройки и тестирования различных комбинаций переменных и их значений, чтобы сделать результат более специфичным для конкретной ситуации, а процесс подсказок тщательно тестируется. Контекстуальное понимание Поскольку информация в хорошо продуманной подсказке разбита на простые табличные зависимости, сдвиг значений и приоритета входных переменных позволяет вам увидеть малейшие изменения в выходных данных. Таким образом, табличные подсказки способны учитывать множество контекстных нюансов и специфических требований в процессе разработки. Это делает собранные данные полезными для действий. Соответствие бизнес-требованиям Возможность точной настройки подсказок на основе таблиц открывает большие возможности, когда вам необходимо учитывать множество факторов с различными приоритетами. Подсказки на основе таблиц могут легко учитывать различные роли пользователей и бизнес-цели, что делает выходные данные очень актуальными и повышает их полезность для принятия решений и анализа. Задачи, связанные с разработкой, для которых полезно использование табличных подсказок Хотя нет ограничений на то, где вы можете применять табличные подсказки для улучшения рабочих процессов, некоторые задачи могут получить от них особую пользу. Панели мониторинга и анализ Подсказки на основе таблиц отлично подходят для сбора аналитических данных. Например, если вам нужно проанализировать стек технологий на предмет перекрестной совместимости друг с другом, а затем определить наиболее вероятные проблемы при их совместном использовании. Вы можете пойти еще дальше и разбить его на возможные проблемы, перечисленные по приоритету и по различным областям применения, например, нагрузка, продажи, кривая обучения и т. д. Тестирование таблицы решений Таблицы решений — чрезвычайно эффективные инструменты, используемые для управления различными типами требований и сложных задач контроля качества. Используя подсказки в виде таблиц, инженеры по обеспечению качества могут быстро проверить, охвачены ли все возможные комбинации условий и требований тестирования. Классификация текста Табличные подсказки неоценимы, когда вам нужно быстро проанализировать большой объем текста, например, обширную статью или исследовательскую работу, и представить основные тезисы в виде таблицы, особенно если в исходной статье перечислено несколько важных точек зрения и взглядов на проблему. рассматриваемый предмет. Использование специфичных для предметной области знаний Подсказки для создания таблиц помогают использовать обширные и не всегда легко доступные знания по конкретной предметной области без использования дополнительных ресурсов, таких как время и усилия на исследования и тестирование, изучение языка, терминологии и жаргона, специфичного для предметной области. Элементы хорошо продуманной подсказки Несмотря на то, что подсказки на основе таблиц улучшают процесс принятия решений и рабочие процессы, все по-прежнему во многом зависит от того, насколько хорошо вы разработали подсказку. Четкий и структурированный формат Крайне важны определенные столбцы и строки, которые организуют ввод и вывод в логическом и последовательном взаимозависимом формате. Вам также необходимо будет установить определенные корреляции между всеми элементами, чтобы результат был кратким. Контекстуальная релевантность Подсказка должна быть очень конкретной по отношению к рассматриваемой задаче и содержать все влияющие условия, переменные и, что немаловажно, ограничения. Он также должен содержать подробные и недвусмысленные инструкции, которые помогут ИИ принять эффективные меры реагирования. Последующие подсказки, разбиение исходной подсказки на несколько, просьба к ИИ проанализировать предыдущие результаты и постановка дополнительных запросов — все это сделает вывод более эффективным. Обширное оперативное тестирование Создание рабочего приглашения обычно является результатом многочисленных попыток, поэтому вы должны быть готовы использовать несколько комбинаций ввода, чтобы проверить, какая из них работает лучше всего, и тщательно протестировать приглашение. Полное освещение проблем Несмотря на то, что разработка подсказки и ее тестирование обычно являются отличным способом обнаружить пустые места в самой подсказке, всегда полезно охватить как можно больше информации, чтобы обнаружить как можно больше белых пятен в исходных входных данных. Обширное сравнение Подсказки на основе таблиц отлично подходят для сравнительной оценки, и при составлении подсказки важно использовать эту функцию для получения более прозрачных и точных результатов. Использование сравнения также является отличным средством для проверки подсказки и поиска пустых мест в вашем запросе. Особенности ИИ Знание поведенческих особенностей модели ИИ, с которой вы работаете, и их учет при разработке подсказки могут значительно улучшить результат. Некоторые другие лучшие практики для быстрого создания таблиц, которые я могу назвать, включают использование цепочки мыслей и пошагового обучения. Объединение обоих этих методов взаимодействия с ИИ поможет вам значительно повысить релевантность ваших результатов и направить ответы в желаемом направлении. Ключевые выводы Подсказки на основе таблиц могут значительно улучшить процессы принятия решений в вашем развитии за счет сокращения исследований, мозговых штурмов, дискуссий и аргументов, поскольку при правильной разработке они предоставляют хорошо организованную, объективную информацию, которая является одновременно хорошо обоснованной и свободной от самоуверенных взглядов. Однако разработка эффективной подсказки на основе таблицы требует определенных навыков и часто улучшается путем проб и ошибок. Подсказки на основе таблиц очень чувствительны к контексту, что является их большим преимуществом, поскольку обеспечивает большую гибкость и возможности для тонкой настройки. Это также представляет собой проблему, поскольку для точного создания такого контекста необходимо учитывать сложную комбинацию факторов.