Este repositorio tiene como objetivo proporcionar una forma práctica e intuitiva de utilizar las indicaciones basadas en el conocimiento y los requisitos. El alcance de esta guía es general, pero utiliza principalmente el proceso de desarrollo como ejemplo. Además, el enfoque se demuestra a través de ejemplos que involucran copiloto de GitHub.
Este enfoque del cuadrante es sencillo. Primero, es necesario comprender que la mayoría de los problemas que encuentra al usar chats LLM implican dos factores controlados:
Conocimiento sobre el tema : cuánto sabe sobre el tema abordado en la pregunta.
Requisitos para el objetivo de la pregunta : ¿Su pregunta tiene como objetivo resolver o responder a algo específico, y tiene todos los requisitos necesarios para una respuesta eficiente?
Estos dos factores se pueden visualizar en una tabla de cuadrantes, creando cuatro zonas principales. Cada zona corresponde a diferentes enfoques en ingeniería rápida.
cuadro de cuadro
Cuadrante del título para el enfoque de incorporación?
Eje X-Eje bajo de conocimiento-> Alto conocimiento
Eje y requisitos poco claros-> Requisitos claros
cuadrante-1 cero/un tiro
cuadrante-2 aviso completo
Cuadrante-3 múltiples aviso
cuadrante-4 aviso inverso/cot
CargandoLos detalles del cuadrante y las razones detrás de cada enfoque se pueden explorar más a fondo en la siguiente sección.
Conocimiento básico para patrones de ingeniería rápidos
Esta sección cubre patrones fundamentales en ingeniería rápida, explicando cómo funciona cada patrón y sus beneficios.
Cuadrante para ingeniería rápida
Esta sección introduce un marco del cuadrante para ayudar a seleccionar el enfoque de solicitud apropiado basado en el nivel de conocimiento y la claridad de los requisitos.
Ejemplos y usos
Esta sección proporciona ejemplos prácticos que ilustran cómo identificar el cuadrante apropiado y el enfoque de incorporación para diferentes escenarios.
Importante
Es importante comprender mejor los patrones de ingeniería rápidos, lo que hace que la primera sección sea el punto de partida recomendado
Introducción a la ingeniería rápida con Copilot Github
Inside Github: Trabajando con los LLM detrás de Github Copilot
Ingeniería rápida Github