Tabloya Dayalı Bilgi İstemi Tasarımı: Yazılım Geliştirmenizde Analiz ve Karar Vermeyi Nasıl Geliştirebilirsiniz?

Kısa bir süre içinde yapay zeka, yazılım geliştirme süreçlerinin önemli bir parçası haline geldi ve çeşitli düzeylerde ve aşamalarda karar alma ve analizleri güçlendirdi. Aynı zamanda büyük bir engel haline geldi ve kullanımıyla ilgili pek çok tartışma var. Yapay zekanın çok genel veya çok belirsiz sonuçlar sağladığı veya gereken seviyenin derinliğini ve kesinliğini sağlamayan sonuçlar sağladığına dair yaygın bir görüş var. Bunun doğru olabileceğini söyleyebilirim çünkü günümüzün yapay zeka araçları büyük ölçüde insan girdisine dayanıyor. Bu nedenle yapay zeka hızlı tasarımı, yapay zeka araçlarıyla etkili çalışmanın önüne geçiyor.

Bu makalede, belirli bir tür yapay zeka istemine (tablo odaklı istemler) odaklanmak istiyorum. Bu istemler, doğru şekilde ve iyi tanımlanmış hedefler göz önünde bulundurularak oluşturulduğunda, tüm yazılım geliştirme süreçlerinizdeki iş akışlarına ve değer akışlarına fayda sağlayabilir. Uygun araştırma için gereken zamanı ve çabayı büyük ölçüde azaltabilirler ve çok iyi eğitimli, veriye dayalı kararlar ve öngörüler vermenize olanak tanıyarak yazılım geliştirme döngünüzü daha yapılandırılmış, öngörülebilir ve hataya dayanıklı hale getirebilirler.

Tabloya dayalı bilgi istemi nedir: Avantajlar ve Zorluklar

Doğal dil işlemede (NLP), tablo güdümlü istem, bilgi sunumu için yapı temeli olarak satırlar ve sütunlar içeren tabloları kullanan, istem tabanlı yapay zeka öğrenme paradigmalarından biridir. Daha basit bir yapısal tasarıma sahiptir ancak daha karmaşık bir bilgi istemi tanımı gerektirir. çıktı. Bu tanımda, her sütun belirli bir girişi ve her satır belirli bir çıktıyı temsil eder. Çıktının tamamen önceden tanımlanmış kurallara dayandığı kural tabanlı veya formül tabanlı istemlerden en büyük farkı, anahtar kelimelere ve terimlere dayanması ve girdi ile çıktı arasındaki bağımlılığın çok daha esnek olmasıdır. Bu esneklik bir dizi önemli fayda sağlar.

• Uyarlanabilirlik

Tablo oluşturan istemlerin girdi-çıktı bağımlılığı çok fazla dökme demir olmadığından, daha kesin veya duruma özel çıktılar için girdinize ince ayar yapabilirsiniz. Yani, tablo formülünü olduğu gibi bırakarak sorguyu genişleterek tablo çıktısını şekillendirebiliriz.

• CSV ve base64 gibi farklı formatlardaki dosyaların kullanılmasını sağlar

Bu sonraki seviye araçlar, düzenli NLP görevlerinin doğruluğunu ve verimliliğini büyük ölçüde artırabilir

• Sürekli iyileştirme

Diğer türdeki istemlerle karşılaştırıldığında, tabloya dayalı istemler, yeni giriş-çıkış kombinasyonlarını test etmeye devam ettikçe daha iyi, daha doğru ve güvenilir sonuçlar üreterek, iyileştirme için bol miktarda alan sunar.

Ancak tabloya dayalı istemler, tasarım konusunda eğitimli bir yaklaşım gerektirir. İyi el yapımı tablo odaklı istemler, derin alan uzmanlığı ve aynı zamanda NLP araçlarına ilişkin önemli bilgi gerektirir. Bu nedenle, modellerin tabloya dayalı istemlerdeki küçük girdi değişikliklerine karşı yüksek hassasiyeti yalnızca büyük bir avantaj değil, aynı zamanda büyük bir zorluktur.

Tablo Odaklı İstem Mühendisliğinin Geliştirme Sürecinde Karar Vermeyi ve Verimliliği Nasıl Artırdığını Anlamak

Açıklayıcı bir örnekle başlayalım. Örneğin, ilk bakışta görev için eşit derecede yeterli olan çok sayıda aracın bulunduğu bir alanda bir teknoloji yığınına karar vermeniz gerekir, ancak seçim büyük ölçüde projenizin ayrıntılarına ve özelliklerine bağlı olacaktır. Bu araştırmayı manuel olarak gerçekleştirirseniz, tüm verileri toplamak ve olası senaryoları hesaplamak çok zaman alabilir ve değerli insan çabalarını gerektirebilir. Yani, araçlar ve aradığınız şey hakkında yeterli bilgi ve anlayışa sahip olmanız şartıyla. Ancak aynı zamanda gelecekteki sisteminizin, eş zamanlı kullanıcı sayısı, belirli bir zaman periyodundaki işlem sayısı vb. gibi işlevsel olmayan gereksinimlerinin çok ayrıntılı bir listesine ve sistemin yerine getirmesi gereken kriterlerin bir listesine de sahipsiniz. tanışmak. Buna sahip olarak, daha fazla doğruluk için tablo odaklı bir bilgi istemi oluşturabilir veya bunu tek kriterli tablolara bölebilir ve bir yapay zekadan bunu uygulamak için mevcut teknolojinin en iyi seçimini sunmasını isteyebilirsiniz. Yapay zekanın çeşitli koşul kümeleri için hücreleri doldurması size ayrıntılı bir karar matrisi verecektir.

Bu görevi daha da geliştirmenin ve nihai sonucu girdilere daha duyarlı ve özel hale getirmenin birçok yolu vardır. Örneğin yapay zekadan belirli kriterleri diğerlerine göre önceliklendirmesini isteyebilirsiniz. Ayrıca, belirli uzmanların hizmetinizde olması, belirli araçları kullanma istekleri veya hazır olmaları veya belirli teknolojide uzmanlaşmak için gerekli öğrenme eğrisi gibi doğrudan etkilemeyen koşulları ve dikkate alınması gereken çeşitli sınırlamaları da ekleyebilirsiniz. Ayrıca AI'dan, normal tablo ve grafiklerden başlayarak çıktının çeşitli sunumlarını yapmasını veya bunu bir karar ağacına dönüştürmesini, çıktıya ve istatistikler, ekip tercihleri, kaynak tahsisi gibi herhangi bir sayıda ek faktöre dayalı öneriler oluşturmasını isteyebilirsiniz. ve diğerleri. Araştırmaların bu şekilde yürütülmesi ve organize edilmesi, kararlarınızı vermeniz veya seçimlerinizi paydaşlar önünde savunmanız gerektiğinde ciddi bir koz haline gelir.

Ancak hâlâ çok önemli bir soru var.

Tabloya Dayalı İstemlere Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan Yanıtların Geçerli Olduğunu Nasıl Bilebiliriz?

Tablo oluşturma ipucu, kolaylıkla doğrulanabilecek çeşitli nitelikler sunar ve hem vakaya özel hem de şeffaf kaynaklı verileri döndürür. Elbette çoğu şey istemlerinizi ne kadar iyi tasarladığınıza bağlıdır. Tabloya dayalı istemlerde, istemin kalitesi ile yanıtın kalitesi arasındaki bağımlılık izlenebilir. Çıktıyı çok güvenilir bir bilgi kaynağı ve karar verme için sağlam bir zemin haline getiren tablo odaklı istemlerin bazı nitelikleri aşağıda verilmiştir.

• Yapılandırılmış veri toplama

Tabloya dayalı istemler, basit kümeler halinde yapılandırılmış verilerle çalışır ve her veri kaynağının izlenmesi ve doğrulanması kolaydır. Veriler, bir yazılım geliştirme sürecindeki çeşitli görevler, roller ve iş akışları üzerinden sistematik olarak toplanır, bu da onu son derece güvenilir ve tutarlı kılar.

• İstem mühendisliğine test odaklı yaklaşım

Tabloya dayalı istemlerle çalışmak, birçok deneyi barındırır ve sonucu çok daha duruma özgü hale getirmek için değişkenlerin çeşitli kombinasyonlarının ve bunların değerlerinin ince ayarlanması ve test edilmesi için çok fazla alan bırakır ve yönlendirme süreci kapsamlı bir şekilde test edilir.

• Bağlamsal anlayış

İyi tasarlanmış istemdeki bilgiler basit tablo odaklı bağımlılıklara bölündüğünden, giriş değişkenlerinizin değerlerinin ve önceliklerinin değiştirilmesi, çıktıdaki en ufak değişiklikleri görmenize olanak tanır. Bu nedenle, tabloya dayalı istemler, geliştirme sürecinizdeki birçok bağlamsal nüansı ve özel gereksinimleri hesaba katma kapasitesine sahiptir. Bu, toplanan verileri eyleme geçirilebilir hale getirir.

• İş gereksinimlerine uyum

Tabloya dayalı istemlere ince ayar yapma kapasitesi, değişen önceliklere sahip birçok faktörü dikkate almanız gerektiğinde harika olanaklar sunar. Tabloya dayalı istemler, çeşitli kullanıcı rollerini ve iş hedeflerini kolaylıkla karşılayabilir, çıktı verilerini son derece alakalı hale getirebilir ve karar verme ve analiz için yararlılığını geliştirebilir.

Tabloya Dayalı Bilgi İstemlerinin Kullanımından Fayda Sağlayan Geliştirmeyle İlgili Görevler

İş akışlarınızı geliştirmek için tablo odaklı istemleri uygulayabileceğiniz yerler konusunda herhangi bir sınırlama olmasa da bazı görevler bunlardan özellikle yararlanabilir.

• Gösterge tabloları ve analizler

Tabloya dayalı istemler analitik verileri toplamak için mükemmeldir. Örneğin, bir dizi teknolojiyi birbirleriyle çapraz uyumluluk açısından analiz etmeniz ve ardından bunları birlikte kullanırken olası en olası sorunları tanımlamanız gerekiyorsa. Daha da ileri gidebilir ve öncelik sırasına göre listelenen olası sorunları ve yük, satış, öğrenme eğrisi vb. gibi çeşitli uygulama alanlarını ayırabilirsiniz.

• Karar tablosu testi

Karar tabloları, çeşitli gereksinimleri ve gelişmiş QA görevlerini yönetmek için kullanılan son derece etkili araçlardır. QA mühendisleri, tabloya dayalı istemleri kullanarak tüm olası test koşulları ve gereksinimleri kombinasyonlarının karşılanıp karşılanmadığını hızlı bir şekilde doğrulayabilir.

• Metin sınıflandırması

Tabloya dayalı yönlendirmeler, örneğin kapsamlı bir makale veya araştırma makalesi gibi büyük bir metni hızlı bir şekilde analiz etmeniz ve ana tezleri bir tablo olarak sunmanız gerektiğinde, özellikle de kaynak makale konuyla ilgili birkaç önemli yaklaşımı ve bakış açısını listelediğinde çok değerlidir. söz konusu olan bir konu.

• Alana özel bilgiden yararlanma

Tablo oluşturma istemleri, araştırma ve test süresi ve çabaları, alana özgü dil, terminoloji ve jargon öğrenme gibi ek kaynaklar kullanmadan, kapsamlı ve her zaman kolayca erişilemeyen alana özgü bilgilerin kullanılmasına yardımcı olur.

İyi Tasarlanmış Bir İstemin Unsurları

Her ne kadar tablo odaklı bilgi istemleri karar almayı ve iş akışlarını geliştirse de, bu durum büyük ölçüde bir bilgi istemini ne kadar iyi tasarladığınıza bağlıdır.

1. Açık ve Yapılandırılmış format

Giriş ve çıkışı mantıksal ve tutarlı bir şekilde birbirine bağımlı bir biçimde organize edecek tanımlanmış sütunlar ve satırlar önemlidir. Ayrıca çıktınızın kısa ve öz olması için tüm öğeler arasında tanımlanmış korelasyonlar kurmanız gerekecektir.

2. Bağlamsal Uygunluk

Bilgi istemi, tüm etkileyen koşulları, değişkenleri ve daha da önemlisi kısıtlamaları içerecek şekilde, söz konusu göreve ilişkin olarak çok spesifik olmalıdır. Ayrıca etkili bir müdahale için yapay zekaya rehberlik edecek ayrıntılı ve net talimatlar da içermelidir. Takip istemleri, orijinal istemi birkaç parçaya bölmek, yapay zekadan önceki çıktıları analiz etmesini istemek ve ek sorgular koymak, çıktıyı daha verimli hale getirecektir.

3. Kapsamlı İstem Testi

Çalışan bir bilgi istemi oluşturmak genellikle çok sayıda denemenin sonucudur; bu nedenle, neyin en iyi sonucu verdiğini test etmek için birden fazla giriş kombinasyonu kullanmaya ve istemi titizlikle test etmeye hazır olmalısınız.

4. Tam Sayı Kapsamı

Bir bilgi istemi tasarlamak ve onu test etmek genellikle istemin kendisindeki boş noktaları tespit etmenin harika bir yolu olsa da, orijinal girdide mümkün olduğu kadar çok beyaz noktayı tespit etmek için mümkün olduğu kadar çok alanı taramak her zaman faydalıdır.

5. Kapsamlı Karşılaştırma

Tabloya dayalı bilgi istemleri karşılaştırmalı değerlendirme için mükemmeldir ve bir bilgi istemi oluştururken daha şeffaf ve doğru sonuçlar elde etmek için bu özellikten yararlanmanız önemlidir. Karşılaştırmayı kullanmak aynı zamanda istemi test etmek ve sorgunuzdaki boş noktaları aramak için de harika bir yoldur.

6. Yapay Zekanın Özellikleri

Üzerinde çalıştığınız yapay zeka modelinin davranışsal özelliklerini bilmek ve bir bilgi istemi tasarlarken bunları dikkate almak, çıktıyı büyük ölçüde artırabilir.

Tablo oluşturmaya yönelik hızlı mühendislik için adlandırabileceğim diğer En İyi Uygulamalar arasında düşünce zinciri akıl yürütme ve birkaç adımlı öğrenme yer alır. Yapay zeka ile etkileşime yönelik bu tekniklerin her ikisini de birleştirmek, çıktınızın alaka düzeyini büyük ölçüde artırmanıza ve yanıtları istediğiniz yöne yönlendirmenize yardımcı olacaktır.

Temel Çıkarımlar

Tabloya dayalı yönlendirmeler, araştırmayı, beyin fırtınasını, tartışmaları ve argümanları azaltarak gelişiminizdeki karar verme süreçlerini büyük ölçüde geliştirebilir; çünkü doğru bir şekilde tasarlandıklarında, hem sağlam temellere dayanan hem de sabit fikirli yaklaşımlardan uzak, iyi organize edilmiş, objektif bilgiler sağlarlar.

Bununla birlikte, etkili bir tablo odaklı bilgi istemi tasarlamak belirli beceriler gerektirir ve sıklıkla deneme yanılma yoluyla gelişir. Tabloya dayalı istemler bağlama karşı son derece duyarlıdır; bu onların büyük avantajıdır çünkü büyük esneklik ve ince ayar için alan sunar. Bu aynı zamanda bir zorluk da teşkil ediyor çünkü böyle bir bağlamı hassas bir şekilde oluşturmak için faktörlerin karmaşık bir kombinasyonunu dikkate almanız gerekiyor.