الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

النهج العملي للهندسة

يهدف هذا المستودع إلى توفير طريقة عملية وبديهية لاستخدام المطالبات بناءً على المعرفة والمتطلبات. نطاق هذا المبدأ التوجيهي عام ، لكنه يستخدم في المقام الأول عملية التطوير كمثال. بالإضافة إلى ذلك ، يتم توضيح النهج من خلال أمثلة تنطوي على Github copilot.

ابدء

هذا النهج الرباعي واضح ومباشر. أولاً ، من الضروري أن نفهم أن معظم المشكلات التي تواجهها عند استخدام محادثات LLM تتضمن عاملين يتم التحكم فيهما:

  1. المعرفة حول الموضوع : إلى أي مدى تعرف حول الموضوع الذي تم تناوله في السؤال.

  2. متطلبات هدف السؤال : هل يهدف سؤالك إلى حل أو الرد على شيء محدد ، وهل لديك جميع المتطلبات اللازمة لاستجابة فعالة؟

يمكن تصور هذين العاملين في مخطط رباعي ، مما يخلق أربع مناطق رئيسية. كل منطقة تتوافق مع أساليب مختلفة في الهندسة المطالبة. 

 QuadrantChart
    العنوان الربع لالتقاط النهج؟
    محور X منخفض المعرفة-> المعرفة العالية
    محور ص متطلبات غير واضحة-> متطلبات واضحة
    Quadrant-1 Zero/One Shot
     Quadrant-2 موجه كامل
     Quadrant-3 موجه متعدد
    Quadrant-4 عكس موجه/سرير
تحميل

يمكن استكشاف تفاصيل الربع والأسباب الكامنة وراء كل نهج في القسم التالي.

معرفة الأشجار

  1. المعرفة الأساسية لأنماط الهندسة السريعة
    يغطي هذا القسم الأنماط الأساسية في الهندسة الفوري ، وشرح كيفية عمل كل نمط وفوائده.

  2. الربع للهندسة السريعة
    يقدم هذا القسم إطارًا رباعيًا للمساعدة في تحديد نهج المطالبة المناسب بناءً على مستوى المعرفة ووضوح المتطلبات.

  3. أمثلة واستخدامات
    يوفر هذا القسم أمثلة عملية توضح كيفية تحديد نهج الربع والضغط المناسب لسيناريوهات مختلفة.

مهم

من المهم فهم أنماط الهندسة الفوري بشكل أفضل ، مما يجعل القسم الأول نقطة البداية الموصى بها

مصادر المعرفة الأخرى ذات الصلة والموصى بها

  • مقدمة للهندسة السريعة مع Github Copilot

  • داخل جيثب: العمل مع LLMS خلف Github Copilot

  • الهندسة المهمة github

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل