Этот репозиторий направлен на обеспечение практического и интуитивно понятного способа использования подсказок на основе знаний и требований. Сфера действия этого руководства является общим, но в первую очередь он использует процесс разработки в качестве примера. Кроме того, подход продемонстрируется при примерах с участием GitHub Copilot.
Этот квадрантный подход прост. Во -первых, необходимо понять, что большинство проблем, с которыми вы сталкиваетесь при использовании чатов LLM, включают два контролируемых фактора:
Знание по теме : сколько вы знаете по теме, рассмотренной в вопросе.
Требования для цели вопроса : стремится ли ваш вопрос решать или реагировать на что -то конкретное, и есть ли у вас все необходимые требования для эффективного ответа?
Эти два фактора могут быть визуализированы в диаграмме квадрантов, создавая четыре основные зоны. Каждая зона соответствует различным подходам в быстрого проектирования.
QuadrantChart
Квадрант заголовка для подхода?
x-ось низкие знания-> высокие знания
Ось оси y Неясные требования-> Четкие требования
Квадрант-1 нулевой/один выстрел
Квадрант-2 Полный подсказка
Quadrant-3 Multi Riff
Quadrant-4 Обратная приглашение/COT
ЗагрузкаДетали квадранта и причины каждого подхода могут быть изучены в следующем разделе.
Базовые знания для быстрого разработки
Этот раздел охватывает основополагающие шаблоны в быстрого проектирования, объясняя, как работает каждый шаблон и его преимущества.
Квадрант для быстрого разработки
В этом разделе представлена квадрантная структура, чтобы помочь выбрать соответствующий подход подсказования, основанный на уровне знаний и ясности требований.
Примеры и использование
В этом разделе приведены практические примеры, иллюстрирующие, как определить соответствующий квадрант и подход подсказки для различных сценариев.
Важный
Важно лучше понять быстрые инженерные модели, делая первый раздел рекомендуемой отправной точкой
Введение в быстрое инженер с GitHub Copilot
Внутри GitHub: работа с LLMS за GitHub Copilot
Быстрый инженерный GitHub