Thiết kế nhắc nhở theo bảng: Cách nâng cao khả năng phân tích và ra quyết định trong quá trình phát triển phần mềm của bạn

Trong một khoảng thời gian ngắn, AI đã trở thành một phần quan trọng trong quy trình phát triển phần mềm, tăng cường khả năng ra quyết định và phân tích ở nhiều cấp độ và giai đoạn khác nhau. Nó cũng đã trở thành một trở ngại lớn và có rất nhiều tranh cãi xung quanh việc sử dụng nó. Có quan điểm phổ biến về việc AI mang lại kết quả quá chung chung, quá mơ hồ hoặc không mang lại độ sâu và độ chính xác ở mức độ cần thiết. Tôi có thể nói rằng điều này có thể đúng, bởi vì các công cụ AI ngày nay phần lớn phụ thuộc vào đầu vào của con người. Đó là lý do tại sao thiết kế lời nhắc AI đi đầu trong công việc hiệu quả với các công cụ AI.

Trong bài viết này, tôi muốn tập trung vào một loại lời nhắc AI cụ thể - lời nhắc dựa trên bảng. Khi được soạn thảo chính xác và có mục tiêu được xác định rõ ràng, những lời nhắc này có thể mang lại lợi ích cho quy trình làm việc và luồng giá trị trong tất cả quy trình phát triển phần mềm của bạn. Chúng có thể cắt giảm đáng kể thời gian và công sức cho việc nghiên cứu thích hợp, đồng thời cho phép bạn đưa ra các quyết định và dự đoán dựa trên dữ liệu, có tính giáo dục tốt, do đó làm cho chu trình phát triển phần mềm của bạn có cấu trúc chặt chẽ hơn, có thể dự đoán được và ít xảy ra lỗi hơn.

Lời nhắc theo bảng là gì: Ưu điểm và thách thức

Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), lời nhắc dựa trên bảng là một trong những mô hình học tập AI dựa trên lời nhắc sử dụng các bảng có hàng và cột làm cơ sở cấu trúc để trình bày thông tin. Nó có thiết kế cấu trúc đơn giản hơn nhưng yêu cầu định nghĩa phức tạp hơn về đầu ra. Trong định nghĩa này, mỗi cột đại diện cho một đầu vào cụ thể và mỗi hàng đại diện cho một đầu ra cụ thể. Điểm khác biệt lớn nhất của nó so với lời nhắc dựa trên quy tắc hoặc dựa trên công thức, trong đó đầu ra hoàn toàn dựa vào các quy tắc được xác định trước, là nó dựa vào từ khóa và thuật ngữ, đồng thời sự phụ thuộc giữa đầu vào và đầu ra linh hoạt hơn nhiều. Tính linh hoạt này cho phép mang lại một số lợi ích quan trọng.

• Khả năng thích ứng

Vì sự phụ thuộc đầu vào-đầu ra của các lời nhắc tạo bảng không quá lớn nên bạn có thể tinh chỉnh đầu vào của mình để có đầu ra chính xác hơn hoặc theo điều kiện cụ thể hơn. Có nghĩa là, chúng ta có thể định hình đầu ra của bảng bằng cách mở rộng truy vấn trong khi vẫn giữ nguyên công thức bảng.

• Cho phép sử dụng các tệp ở các định dạng khác nhau, chẳng hạn như CSV và base64

Những công cụ cấp độ tiếp theo này có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả của các tác vụ NLP thông thường

• Tinh chỉnh liên tục

So với các loại lời nhắc khác, lời nhắc dựa trên bảng có nhiều chỗ để tinh chỉnh, tạo ra kết quả tốt hơn, chính xác hơn và đáng tin cậy hơn khi bạn tiếp tục thử nghiệm các kết hợp đầu vào-đầu ra mới.

Tuy nhiên, lời nhắc dựa trên bảng đòi hỏi một cách tiếp cận có giáo dục để thiết kế. Những lời nhắc dựa trên bảng được làm thủ công tốt đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu về miền và cả kiến thức quan trọng về các công cụ NLP. Do đó, độ nhạy cao của mô hình đối với những thay đổi đầu vào nhỏ trong lời nhắc điều khiển trên bảng không chỉ là một lợi thế lớn mà còn là một thách thức lớn.

Hiểu cách Kỹ thuật nhắc nhở dựa trên bảng thúc đẩy việc ra quyết định và hiệu quả trong quá trình phát triển

Hãy bắt đầu với một ví dụ minh họa. Ví dụ: bạn cần quyết định chọn nhóm công nghệ trong một lĩnh vực có nhiều công cụ sẵn có phù hợp như nhau cho nhiệm vụ ngay từ cái nhìn đầu tiên, nhưng lựa chọn phần lớn sẽ phụ thuộc vào chi tiết và chi tiết cụ thể của dự án của bạn. Nếu bạn thực hiện nghiên cứu này một cách thủ công, có thể mất rất nhiều thời gian và nỗ lực quý giá của con người để thu thập tất cả dữ liệu và tính toán các kịch bản có thể xảy ra. Đó là, miễn là bạn có đủ kiến thức và hiểu biết về các công cụ cũng như những gì bạn đang tìm kiếm. Nhưng bạn cũng có một danh sách rất chi tiết về các yêu cầu phi chức năng của hệ thống trong tương lai của mình, chẳng hạn như số lượng người dùng đồng thời, số lượng giao dịch trong một khoảng thời gian nhất định, v.v. và danh sách các tiêu chí mà hệ thống phải đáp ứng. gặp. Có được điều này, bạn có thể soạn lời nhắc theo bảng hoặc chia nó thành các bảng tiêu chí đơn để có độ chính xác cao hơn và yêu cầu AI đưa ra lựa chọn tốt nhất về công nghệ hiện có để triển khai điều này. Việc để AI điền vào các ô cho các bộ điều kiện khác nhau sẽ cung cấp cho bạn ma trận quyết định chi tiết.

Có rất nhiều cách để nâng cao hơn nữa nhiệm vụ này và làm cho kết quả cuối cùng trở nên nhạy cảm và cụ thể hơn. Ví dụ: bạn có thể yêu cầu AI ưu tiên một số tiêu chí nhất định so với các tiêu chí khác. Bạn cũng có thể thêm các điều kiện không tác động trực tiếp, chẳng hạn như sự sẵn có của một số chuyên gia nhất định theo ý của bạn, mong muốn hoặc sự sẵn sàng của họ trong việc sử dụng các công cụ cụ thể hoặc đường cong học tập cần thiết để thành thạo một số công nghệ nhất định và các hạn chế khác nhau cần được xem xét. Bạn cũng có thể yêu cầu AI thực hiện một số bản trình bày về kết quả đầu ra, bắt đầu từ các bảng và biểu đồ thông thường hoặc chuyển đổi nó thành cây quyết định để tạo các đề xuất dựa trên kết quả đầu ra và bất kỳ yếu tố bổ sung nào như số liệu thống kê, tùy chọn nhóm, phân bổ nguồn lực và những người khác. Việc nghiên cứu được thực hiện và tổ chức như thế này sẽ trở thành đòn bẩy quan trọng khi bạn cần đưa ra quyết định hoặc bảo vệ lựa chọn của mình trước các bên liên quan.

Tuy nhiên vẫn còn một câu hỏi then chốt.

Làm sao chúng ta có thể biết rằng các phản hồi do AI tạo ra cho các lời nhắc dựa trên bảng là hợp lệ?

Lời nhắc tạo bảng cung cấp một số đặc tính có thể dễ dàng xác minh và trả về dữ liệu có nguồn gốc minh bạch và dành riêng cho từng trường hợp. Tất nhiên, phần lớn phụ thuộc vào mức độ bạn thiết kế lời nhắc của mình. Trong trường hợp có lời nhắc dựa trên bảng, sự phụ thuộc giữa chất lượng của lời nhắc và chất lượng của phản hồi là có thể điều chỉnh được. Dưới đây là một số đặc điểm của lời nhắc dựa trên bảng giúp kết quả đầu ra trở thành nguồn thông tin rất đáng tin cậy và là nền tảng vững chắc cho việc ra quyết định.

• Thu thập dữ liệu có cấu trúc

Lời nhắc dựa trên bảng hoạt động với dữ liệu được cấu trúc thành các cụm đơn giản và mỗi nguồn dữ liệu đều dễ dàng theo dõi và xác minh. Dữ liệu được thu thập một cách có hệ thống qua nhiều nhiệm vụ, vai trò và quy trình công việc khác nhau trong quy trình phát triển phần mềm, điều này làm cho dữ liệu có độ tin cậy và nhất quán cao.

• Phương pháp tiếp cận dựa trên thử nghiệm để nhắc nhở kỹ thuật

Làm việc với lời nhắc dựa trên bảng đòi hỏi nhiều thử nghiệm và có nhiều chỗ để tinh chỉnh cũng như thử nghiệm các kết hợp biến khác nhau và giá trị của chúng để tạo ra kết quả cụ thể hơn cho từng tình huống và quy trình nhắc nhở được thử nghiệm rộng rãi.

• Hiểu biết theo ngữ cảnh

Vì thông tin trong lời nhắc được thiết kế hợp lý được chia thành các phần phụ thuộc đơn giản theo bảng, việc dịch chuyển giá trị và mức độ ưu tiên của các biến đầu vào cho phép bạn thấy những thay đổi nhỏ nhất ở đầu ra. Do đó, lời nhắc theo bảng có khả năng tính đến nhiều sắc thái ngữ cảnh và yêu cầu cụ thể trong quá trình phát triển của bạn. Điều này làm cho dữ liệu được thu thập có thể thực hiện được.

• Phù hợp với yêu cầu kinh doanh

Khả năng tinh chỉnh các lời nhắc dựa trên bảng mang lại những khả năng tuyệt vời khi bạn cần xem xét nhiều yếu tố với mức độ ưu tiên khác nhau. Lời nhắc dựa trên bảng có thể dễ dàng đáp ứng nhiều vai trò người dùng và mục tiêu kinh doanh khác nhau, làm cho dữ liệu đầu ra trở nên rất phù hợp và cải thiện tiện ích của nó cho việc ra quyết định và phân tích.

Các nhiệm vụ liên quan đến phát triển được hưởng lợi từ việc sử dụng lời nhắc theo bảng

Mặc dù không có giới hạn về nơi bạn có thể áp dụng lời nhắc dựa trên bảng để nâng cao quy trình làm việc của mình nhưng một số nhiệm vụ có thể được hưởng lợi cụ thể từ chúng.

• Bảng điều khiển và phân tích

Lời nhắc dựa trên bảng rất hữu ích cho việc thu thập dữ liệu phân tích. Ví dụ: nếu bạn cần phân tích nhiều công nghệ để có khả năng tương thích chéo với nhau, sau đó xác định các vấn đề có thể xảy ra nhất khi sử dụng chúng cùng nhau. Bạn có thể đi xa hơn nữa và chia nhỏ nó ra cho các vấn đề có thể xảy ra được liệt kê theo mức độ ưu tiên và cho các lĩnh vực ứng dụng khác nhau, ví dụ: tải, bán hàng, đường cong học tập, v.v.

• Kiểm tra bảng quyết định

Bảng quyết định là công cụ cực kỳ hiệu quả được sử dụng để quản lý các loại yêu cầu khác nhau và các nhiệm vụ QA nâng cao. Bằng cách sử dụng lời nhắc dựa trên bảng, kỹ sư QA có thể nhanh chóng xác minh xem tất cả các kết hợp có thể có của điều kiện và yêu cầu thử nghiệm có được đáp ứng hay không.

• Phân loại văn bản

Lời nhắc dựa trên bảng là vô giá khi bạn cần phân tích nhanh một lượng lớn văn bản, chẳng hạn như một bài báo chuyên sâu hoặc một tài liệu nghiên cứu và trình bày các luận điểm chính dưới dạng bảng, đặc biệt khi bài viết nguồn liệt kê một số quan điểm và quan điểm quan trọng về một chủ đề được đề cập.

• Tận dụng kiến thức về miền cụ thể

Lời nhắc tạo bảng giúp tận dụng kiến thức sâu rộng và không phải lúc nào cũng dễ dàng truy cập được theo miền cụ thể mà không cần sử dụng các tài nguyên bổ sung, chẳng hạn như thời gian và nỗ lực nghiên cứu và thử nghiệm, học ngôn ngữ, thuật ngữ và biệt ngữ dành riêng cho miền.

Các yếu tố của một lời nhắc được thiết kế tốt

Mặc dù lời nhắc dựa trên bảng nâng cao khả năng ra quyết định và quy trình làm việc, nhưng tất cả vẫn chủ yếu phụ thuộc vào mức độ bạn thiết kế lời nhắc.

1. Định dạng rõ ràng và có cấu trúc

Các cột và hàng được xác định sẽ sắp xếp đầu vào và đầu ra theo định dạng phụ thuộc mã hợp lý và mạch lạc là điều cần thiết. Bạn cũng sẽ cần thiết lập các mối tương quan được xác định giữa tất cả các yếu tố để kết quả đầu ra của bạn ngắn gọn.

2. Mức độ liên quan theo ngữ cảnh

Lời nhắc phải rất cụ thể liên quan đến nhiệm vụ được đề cập, chứa tất cả các điều kiện, biến số tác động và quan trọng là các ràng buộc. Nó cũng phải chứa các hướng dẫn chi tiết và rõ ràng để hướng dẫn AI phản hồi hiệu quả. Các lời nhắc tiếp theo, chia lời nhắc ban đầu thành nhiều lời nhắc, yêu cầu AI phân tích các kết quả đầu ra trước đó và đưa ra các truy vấn bổ sung đều sẽ giúp kết quả đầu ra hiệu quả hơn.

3. Kiểm tra nhanh chóng mở rộng

Việc soạn lời nhắc hoạt động thường là kết quả của nhiều lần thử, vì vậy, bạn nên chuẩn bị sử dụng nhiều kết hợp đầu vào để kiểm tra xem cái nào hoạt động tốt nhất và kiểm tra lời nhắc một cách nghiêm ngặt.

4. Bảo hiểm toàn bộ vấn đề

Mặc dù thiết kế và kiểm tra lời nhắc thường là một cách tuyệt vời để phát hiện các điểm trống trong chính lời nhắc, nhưng việc bao phủ càng nhiều điểm trắng càng tốt để phát hiện càng nhiều điểm trắng trong đầu vào ban đầu càng tốt là rất hữu ích.

5. So sánh mở rộng

Lời nhắc theo bảng rất phù hợp để đánh giá so sánh và khi soạn lời nhắc, điều quan trọng là bạn phải tận dụng tính năng này để nhận được kết quả minh bạch và chính xác hơn. Sử dụng so sánh cũng là một phương tiện tuyệt vời để kiểm tra lời nhắc và tìm kiếm những chỗ trống trong truy vấn của bạn.

6. Thông số cụ thể của AI

Biết các chi tiết cụ thể về hành vi của mô hình AI mà bạn đang làm việc và xem xét chúng khi thiết kế lời nhắc có thể nâng cao đáng kể kết quả đầu ra.

Một số Phương pháp Thực hành Tốt nhất khác về kỹ thuật nhắc nhở tạo bảng mà tôi có thể kể tên bao gồm việc sử dụng lý luận theo chuỗi suy nghĩ và học tập trong vài lần. Việc kết hợp cả hai kỹ thuật tương tác với AI này sẽ giúp bạn tăng đáng kể mức độ liên quan của kết quả đầu ra và điều khiển các phản hồi theo hướng mong muốn.

Bài học chính

Lời nhắc dựa trên bảng có thể nâng cao đáng kể quá trình ra quyết định trong quá trình phát triển của bạn bằng cách giảm bớt việc nghiên cứu, động não, thảo luận và tranh luận vì khi được thiết kế phù hợp, chúng cung cấp thông tin khách quan, được tổ chức tốt, vừa có cơ sở vừa không mang tính quan điểm.

Tuy nhiên, việc thiết kế lời nhắc dựa trên bảng hiệu quả cần có một số kỹ năng nhất định và thường được cải thiện bằng cách thử và sai. Lời nhắc dựa trên bảng rất nhạy cảm với ngữ cảnh. Đây là lợi thế lớn của chúng vì nó mang lại sự linh hoạt cao và có chỗ để tinh chỉnh. Nó cũng đặt ra một thách thức vì bạn cần xem xét sự kết hợp phức tạp của các yếu tố để tạo ra bối cảnh như vậy một cách chính xác.