Engenharia de IA Pro — aprenda a criar e otimizar prompts de IA

1. Apresentação: Olá, pessoal. Bem-vindo à aula Prompt Engineering Pro. E esta é uma aula abrangente projetada para levar você do nível iniciante ao avançado na arte da ciência da comunicação de forma eficaz com inteligência artificial ou IA Portanto, se você é estudante, profissional, empreendedor, educador, criador de conteúdo, profissional de marketing, desenvolvedor ou líder de negócios, esta aula o ajudará a liberar todo o potencial das ferramentas modernas de IA, como ChatGPT, Claude, Gemini Co-pilot e outros grandes modelos de Então essa é a aula. A partir daqui, você será especialista em como escrever um prompt para IA e como esse algoritmo de prompt está funcionando. Então, onde está esse trabalho de classe? Essa classe é ideal para quem deseja obter uma resposta mais precisa, confiável e útil do sistema de IA. E essa classe foi projetada do nível iniciante ao avançado Portanto, se você não tem nenhuma experiência , não precisa se preocupar, pois essa aula começa com o conceito básico e processada gradualmente para aprimorar a técnica de solicitação usada por profissionais de EI e usuários avançados Então, vamos dar uma olhada no que você aprenderá nesta aula. Nesta aula, você aprenderá sobre a anatomia imediata, tiro zero versus solicitação de poucos tiros, estímulo à cadeia de pensamento, estímulo à árvore de pensamento, estímulo à função, encadeamento imediato, evolução e iteração solicitação de tiro zero versus solicitação de poucos tiros, estímulo à cadeia de pensamento, estímulo à árvore de pensamento, estímulo à função, encadeamento imediato, evolução e iteração. E vamos dar uma olhada: depois de concluir esta aula, você será capaz escrever instruções claras, estruturadas e eficazes, gerar respostas de IA de alta qualidade de forma consistente, usar técnicas avançadas de solicitação para tarefas complexas, aplicar a IA de forma eficaz em educação empresarial, marketing e criação de conteúdo, criar um fluxo de trabalho rápido que automatize e agilize de forma eficaz em educação empresarial, marketing e criação de conteúdo, criar um fluxo de trabalho rápido que automatize e criar um fluxo de trabalho rápido que o trabalho. processe, avalie e otimize o prompt para um melhor desempenho e crie conteúdo profissional assistido por IA de forma mais rápida e eficiente. OK. E essa é uma aula baseada em projetos. Então você terá um projeto de classe, e esse projeto de classe o ajudará a praticar enquanto estiver aprendendo. E você terá todo o recurso de apoio para essa aula. E essa classe já tem o arquivo JonborSource, e ele vai te ajudar a facilitar o aprendizado da aula Então, o que você está esperando, estamos ansiosos para aprender juntos sobre engenharia rápida, e isso ajudará você a liberar todo o potencial da solicitação de inteligência artificial 2. Anatomia de propostas: Olá, pessoal. Chegaremos à primeira aula de aprendizado, aula profissional de engenharia rápida. Nesta lição, aprenderemos sobre a anatomia imediata Em primeiro lugar, você precisa saber qual é o prompt e, em seguida, poderá entender a anatomia do prompt Assim como uma frase tem um sujeito, verbo e objeto, um prompt altamente eficaz é construído partir de um componente estrutural específico Portanto, entender essa anatomia é a diferença entre obter resposta genérica de IA inútil e um nível preciso de resultados especializados Então, se você já está familiarizado com o Jamini ChatGPT, Cloud e todas as outras plataformas de IA, sabe como usar essas E se você não conhece totalmente a IA , não precisa se preocupar com o fato de que aprenderemos desde o início. Então, se você tem o conhecimento básico sobre o comando de dar no JATGPT ou no Gemini, ou no Cloud ou no copilot, então o que você está escrevendo na caixa Mas você pode digitar um prompt e obterá o resultado do mecanismo de IA. Mas, no máximo de tempo, você não conseguirá exatamente o que está procurando. Então, se você precisar de alguma saída precisa, nesse caso, você precisa conhecer a engenharia rápida, e é isso que aprenderemos nesta aula. Então, a anatomia imediata tem um total de quatro pilares, certo? Portanto, se você considerar a anatomia do prompt, precisará se concentrar nas instruções, no contexto, nos exemplos e no formato de saída Portanto, os quatro pilares são a principal característica da anatomia do baile. Então, agora vamos dar uma olhada prática. E você pode ver na minha tela que abri algumas guias no meu navegador, e toda a guia é sobre site de IA ou plataforma de IA. Então, primeiro, vou mostrar a plataforma de IA mais popular e popular na minha tela, chamada ChatGPT E é da OpenAI. E em segundo lugar, vou mostrar que o Gemini é um dos mais populares, assim como o ChatGPT E esse Gemini é uma plataforma de IA do Google. Então você pode dar uma olhada, isso é chamado de co-piloto, e esse co-piloto é um produto da Microsoft, e depois dar uma olhada no coágulo Isso é do antrópico, e essa nuvem é amplamente usada para programação E você pode ver outra plataforma EI mais popular da G Rock, e essa T Rock é um ativo da Elon Mask, e esse site hoje em dia é amplamente utilizado para geração de imagens e vídeos E agora vou mostrar a vocês sobre uma plataforma chinesa de EI chamada Deep Sig Isso também está funcionando muito bem. E se você comparar com outros , tem um preço muito barato. E para a pesquisa, essa perplexidade está sendo usada amplamente nos dias de hoje Portanto, essas são as plataformas de EI mais populares no momento. Mas se você considerar os usos, todos eles têm tipos de uso quase semelhantes, mas também têm um padrão diferente para fornecer a saída. Então, no Chan GPT, você pode escrever, pedir qualquer coisa pelo conhecimento e, agora, você pode criar algumas imagens Então, para criar uma imagem ou perguntar qualquer coisa ou para gerar um artigo para escrever, você pode usar esse ChatGPT, certo E para o Gemini, eles têm uma função quase semelhante à do ChatGPT, e o ChatGPT hoje em dia tem a parte de programação chamada codex Então, com o ChatGPT, você pode escrever, gerar a imagem e também escrever o código E da mesma forma que esses geminianos, eles têm as mesmas coisas. Mas Gemini, eles têm algum recurso específico ou avançado como a criação de vídeos Nesse caso, você precisa usar o estúdio Gemini. Mas com essa opção de pesquisa básica ou com essa página inicial básica do Gemini, você poderá gerar o artigo, gerá-lo ou fazer qualquer tipo de pergunta Você pode obter as respostas e também criar imagens, criar músicas, criar vídeos e muito mais. Assim como o Gemini e o ChatGPT, eles têm todos os recursos semelhantes, mas se você considerar atualmente, o ChatGPT não está criando os vídeos, mas o Gemini Mas o Gemini agora também é capaz de codificar. Agora, vamos nos concentrar no Co-piloto. Portanto, esse é o produto da Microsoft. O co-piloto tem saídas mínimas e limpas. Se você considerar a saída com o ChatGPT e o GMNE, Jin pode gerar um artigo longo com uma versão ponderada Eles estão fornecendo uma explicação ampla e elaboradamente detalhada Mas se você considerar o Co-piloto, Co-piloto é uma das boas plataformas de IA para fornecer ou obter resultados mínimos e limpos Eles basicamente fornecerão respostas curtas com as informações perfeitas, certo? E mais uma coisa, quero dizer que esse co-piloto também está disponível para a geração de imagens e também para a codificação Então, nesse caso, você deve considerar o Github Co-pilot, se você considerar, para obter um melhor resultado, nesse caso, você deve usar o Github Co-pilot para a para Agora vamos nos concentrar na nuvem. E, como eu estava dizendo, a nuvem é o produto do antrópico Atualmente, Claude é amplamente usado para fins de codificação, na verdade, e eles têm a versão mais recente e estão sempre atualizando para facilitar a experiência facilitar a Clod é basicamente amplamente usado para codificação, assim como o coágulo é bom para escrever, e hoje em dia, o Cloud também implementou a parte Portanto, se você precisar criar um site, se considerar projetar o front-end, nesse caso, poderá usar o cloud e o back-end Portanto, o melhor desenvolvimento web ou desenvolvimento de software com o eIUX, você poderá usar a nuvem para o desenvolvimento web ou qualquer tipo de aplicativo ou desenvolvimento SAS Certo? Então vamos focar nesse Joc Este é o produto de Elon Musk, como eu estava dizendo, e esse Elon Musk Grock agora é amplamente usado Essa pedra também é muito boa para responder e escrever, mas é basicamente usada amplamente nas mídias sociais Este Grock é muito bom em gerar imagens e vídeos E a única coisa que quero dizer é que hoje em dia geração de imagens e vídeos não é gratuita com o Grock Mas se você estiver usando a versão paga, mostrarei mais tarde sobre a diferença entre a versão gratuita e a paga e como o sistema de tokens está funcionando. Eu vou te mostrar um pouco mais tarde. Mas com a versão paga, você poderá criar bons trilhos, bons vídeos para mídias sociais, bem como belas imagens para qualquer tipo de usuário, Agora vamos considerar o Deep Sik. Esta é uma plataforma chinesa de IA e, se você considerar entre os preços, essa queda, o Sik oferece um custo de API muito barato, e eles têm a habilidade de escrever, Mas para usos comerciais, você pode considerar o Dip Sik por um preço muito barato E, finalmente, a perplexidade, essa perplexidade é Então, se você estava associado a alguma pesquisa ou precisava de algum conhecimento profundo, nesse caso, você poderá usar a perplexidade e ela obterá um resultado muito bom para o propósito da pesquisa, e ela obterá um resultado muito bom para o propósito da pesquisa Agora, vamos dar uma olhada na diferença entre a versão gratuita e a paga. Então, vamos considerar o ChatGPT Gemini and Claude. Essas três coisas, vou mostrar a diferença entre a versão gratuita e a paga. Então, esse ChatGPT, é uma versão gratuita. Você pode ver que esta é a versão gratuita e você terá algumas limitações. Mas se você pensar sobre o Gemini, você pode ver que estou usando aqui esta versão profissional do Gemini E essa versão profissional não é gratuita. É uma assinatura semestral. E Gemini, eles terão uma oferta gratuita de um mês para testar a versão pro E após o término do período de teste, nesse caso, eles poderão usar um que você não poderá usar após receber o pagamento. Se você estiver satisfeito com a versão de teste, poderá efetuar o pagamento e, em seguida, poderá adquirir a versão de assinatura do mês ou dos anos. Mas agora vamos dar uma olhada na diferença. Portanto, com a versão gratuita, você poderá usar todo o recurso. Por exemplo, você pode criar uma imagem aqui. Você pode criar imagens no Gemini, bem como no ChatGPT. Mas com o ChatGPT, você poderá obter muito poucos resultados com a versão gratuita Você pode obter a versão T Biz junto com uma versão gratuita, mas não poderá gerar algumas imagens do JatGBT com a versão gratuita, assim como do Gemini assim como Portanto, a versão gratuita tem algumas limitações. Além disso, na versão paga, eles também têm a limitação. Agora, deixe-me mostrar a limitação da versão paga. Então esta é minha versão gratuita do ChatGPT, e esta é minha versão paga do E em outro navegador, abri a nuvem, e essa nuvem também é uma versão paga. Mas se você der uma olhada nas configurações, terá a opção do usuário dentro do coágulo. Então, o que você está recebendo, você pode ver aqui, eu tenho algum limite de sessão, eu tenho algum limite semanal, e você pode ver aqui está o saco de dados do usuário. Certo? Sim. Então, na nuvem, você pode considerar que eles têm algum limite de sessão. se você estiver usando a versão paga, não poderá usar a paga o tempo todo, ou a versão paga porque eles têm algum limite de sessão atual e cada sessão dura cerca de quatro a 5 horas. Portanto, a cada quatro a 5 horas, se você estiver usando para usos pesados, nesse caso, ele atingirá o limite. E quando atingir o limite , você não poderá usar a sessão atual. Em seguida, você deve aguardar a reinicialização da sessão poderá usar a próxima sessão. E depois de usar a sessão atual, eles têm o limite semanal. Portanto, se você é um usuário pesado, como estava desenvolvendo um SAS, nesse caso, você precisa usar um quad pesado para fins de programação, mas eles também têm um limite semanal Portanto, você não poderá usar ilimitadamente com a versão pro. Portanto, você precisa optar por uma assinatura mais alta. Então é assim que o plano está sendo usado. Assim como esta versão em nuvem, esta é minha versão profissional paga, e esta é minha versão GME Pro e esta é minha versão gratuita do ChatGPT Portanto, com o ChatGPT, você pode criar cerca de quatro a cinco imagens por vez, então elas limitarão seus usos Então você tem que esperar cerca quatro a 5 horas ou 6 horas. Às vezes, pode levar cerca de 8 horas. Então você tem que esperar até que o limite seja redefinido, certo? Portanto, a versão gratuita tem um limite muito menor de uso. Então, a versão pro, eles têm o limite mais alto. E se você precisar de mais do que a versão pro, nesse caso, você tem que optar pela versão plus, como o Google, eles terão uma versão plus assim como essa Claude, certo? Portanto, os gratuitos têm menos usos e os pagos têm os usos mais altos. E essa é a diferença entre a versão gratuita e a paga. 3. Exemplos de Instruções Formatação de saída: Olá, pessoal. Bem-vindo de volta mais uma vez. Nesta lição, aprenderemos sobre a instrução, o contexto, o exemplo e a formatação de saída sobre a anatomia do prompt Então, vamos nos concentrar na instrução. Então, o que é instrução rápida? Será uma instrução que dirá à IA o que a IA tem que fazer. É muito simples e essa é a principal tarefa ou regras. você pode ver na minha tela, abri o ChatGPT e o Jamin E, então estou usando a versão gratuita do ChatGPT e a versão Gemini Portanto, essas duas versões ajudarão você a entender como a versão gratuita está sendo executada com as instruções e com a versão paga Então, vamos dar uma olhada no verdadeiro exemplo de instrução. Então, você vai apenas dizer à IA o que a IA precisa fazer. Então, estou escrevendo aqui, escreva um post no Facebook sobre ferramentas de IA para estudantes. Estou escrevendo aqui. Ok, então eu escrevi, escrevi um post no Facebook sobre IA para estudantes. Na verdade, esta é a instrução, e eu estava pressionando o botão enter, e você pode ver que o ChatGPT começou a gerar o resultado e aqui está o resultado e você pode ver que o ChatGPT Essa é a maneira muito simples de entender as instruções. E se você quiser saber mais detalhes, nesse caso, você pode escrever uma postagem no Facebook explicando cinco ferramentas de IA que alunos podem usar para economizar tempo de estudo usar uma linguagem simples e mantê-la envolvente. Esta é apenas uma instrução simples. Mas quando você inserir mais detalhes sobre a instrução, então como ela ficará Então, dê uma olhada na saída. Aqui está nossa saída, e agora vou colocar mais detalhes para a instrução Portanto, vou escrever aqui, escrever um post no Facebook explicando cinco ferramentas de IA os alunos podem usar para economizar tempo de estudo. E eu quero escrever aqui para usar a linguagem simples e para mantê-la envolvente. É por isso que vou escrever aqui, usar uma linguagem simples. E mantenha-o envolvente. OK. Então, a primeira é instrução, e agora essa também é instrução. Mas aqui, eu escrevi algumas instruções detalhadas. Este aviso é sobre a criação da publicação no Facebook, e aqui, também é sobre a criação da publicação no Facebook. Mas se você considerar entre dois comandos ou duas instruções, esta é apenas uma instrução simples. E aqui, eu escrevi instruções detalhadas. Então, vamos identificar a diferença entre a instrução simbólica e a instrução detalhada. Aqui, mencionei essas cinco ferramentas de IA. Mas aqui, eu não escrevi sobre nenhum número ou ferramenta. E aqui, eu escrevi as cinco ferramentas de IA, ok? E para o que eles usarão para economizar seu tempo de estudo , mencionei aqui para salvar os tempos das estrelas. Portanto, este é um único prompt ou uma instrução de prompt único, e aqui está a instrução de prompt detalhada. Então, deixe-me clicar no botão de entrada e, em seguida, obteremos o resultado do ChatGPT Então, você pode ver aqui a saída para instruções simples, e aqui, é a saída detalhada. Assim, você pode ver que o ChatGPT já recebeu o nome de cinco ferramentas. Então isso também é um post no Facebook, e isso também é um post no Facebook. Espero que você tenha entendido como a instrução está funcionando. Agora vamos nos concentrar no contexto. Então, qual é o contexto, você precisa entender esse contexto e fornecer informações básicas para que a IA possa entender a situação. Então, agora deixe-me dizer com contexto e sem contexto. Então, como exemplo, sem contexto, escreva sobre um freelancer Então, eu estou escrevendo aqui, escrevo sobre freelancing. E eu aperto o botão de introdução e aqui está a saída. Então você pode ver que o ChatGPT começou a gerar resultados apenas como freelancer E agora vamos nos concentrar no contexto. Então, essas são as instruções sem contexto. E com o contexto, o que vou escrever meu público é estudante universitário de Bangladesh de 18 a 25 anos que deseja oportunidades de renda on-line, mas tem pouco conhecimento técnico Então, deixe-me escrever aqui. Então você entenderá praticamente o contexto, e estou escrevendo aqui. Meus alunos ou público são estudantes Universidade de Bangladesh com idade entre 18 e 25 anos, que desejam renda online Mas tenha pouco conhecimento técnico. OK. Agora vamos nos concentrar nos dois contextos. O primeiro, isso é sem contexto. E na segunda, é o contexto. E agora, com esse aviso, eu sei quem é o público, nível de habilidade, a situação e o tom de direção. E o contexto geralmente responde quem, por que, para quem e qual é a situação. Então é assim que o Context está funcionando. Agora deixe-me apertar o botão de introdução. Em seguida, você obterá a saída sobre o prompt com o contexto. Certo? Então você pode ver que aqui está a saída, e aqui está a saída. Este é sem contexto, e este está com contexto. E você pode ver aqui, o nome do país está indicado e quem é você pode ver, quem é o público-alvo desses estudantes universitários Então, em última análise, quem é o público, o nível de habilidade, situação e o tom de direção já estão declarados no resultado. Portanto, se você quiser, se quiser obter a saída adequada com o contexto, deverá mencionar quem é o público, o nível de habilidade, a situação e o tom de direção. Novamente, estou lhe dizendo que o contexto geralmente responde quem, por que, para quem e qual é a situação. Ok, então já abordamos duas partes. A primeira é a instrução e, novamente, estou repetindo a instrução, basta dizer à IA o que fazer E, no contexto, você precisa declarar quem, por que, para quem e qual é a situação Ok, legal. Agora, vamos nos concentrar nos exemplos de engenharia rápida. Em primeiro lugar, você precisa saber qual é o exemplo. Na engenharia rápida, um exemplo é uma demonstração de como uma tarefa deve ser executada. Geralmente mostrado como um par de entrada/saída dentro do prompt. Em vez de apenas dizer à IA o que fazer, mostraremos como fazer isso imediatamente, e isso é chamado de exemplo, e você deve ter em mente que por que o exemplo é importante. exemplos ajudam o modelo a entender a tarefa com mais precisão, seguir um formato de saída específico, combinar um deserto com um estilo de escrita ou um estilo de escrita, reduzir a inconsistência ou a resposta incorreta Agora, deixe-me mostrar praticamente como o exemplo está funcionando. No começo, eu queria escrever um prompt sem exemplo. E eu já preparei um prompt para mostrar a vocês, pois isso economizará tempo. E eu lhe darei todo o arquivo de prompt necessário junto com essas classes. Então você só precisa baixá-lo e depois praticar comigo e não precisa escrever o prompt repetidamente. Está bem? Então, no meu bloco de notas, escrevi um aviso, e esse aviso não tem exemplos E o que eu escrevi aqui, resuma o seguinte texto em uma frase A inteligência artificial está transformando indústrias ao automatizar tarefas e melhorar a tomada de decisões Então, na verdade, isso é sem exemplo, e estou copiando esse aviso deste bloco de notas e colando aqui E eu estou apertando o botão Enter. E esse modelo descreve o estilo e a estrutura por si só. OK. Então, obtivemos o resultado inteligência artificial está mudando os setores ao automatizar o trabalho e ajudar as pessoas a tomarem melhores decisões Então, o que escrevemos inteligência artificial está transformando indústrias ao automatizar tarefas e melhorar Então esse foi o nosso aviso, e esse é o nosso resultado. Então, se você der uma olhada profunda entre o prompt e a saída, não há mais mudanças, apenas algumas, certo? Então você pode ver que a inteligência artificial está se transformando e, em vez de transformar, aqui está escrito E então são indústrias escritas por meio da automatização de tarefas. E você pode ver aqui as indústrias automatizando Então, em vez de tarefa, é trabalho escrito. E então está escrito aqui, melhorando a tomada de decisões. E em resultados escritos ajudando as pessoas a tomarem melhores decisões Não há muitas mudanças aqui, porque não aplicamos o exemplo. Mas quando aplicarmos o exemplo, o ChatGPT ou o AI seguirão a entrada e, de acordo com nossa entrada, eles fornecerão a Agora vamos dar uma olhada com um exemplo e, portanto, eu já escrevi um exemplo rápido no node pad, então eu tenho que copiar do node pad. E isso é com um exemplo. Esse prompt é um exemplo. E é por isso que vou copiar do Node Pad colar e apertar em um botão Ok, agora dê uma olhada no que obtivemos da saída. Então, como exemplo, escrevemos o exemplo de que a inteligência artificial de texto está mudando a forma como os negócios operam. E, resumindo, a IA está remodelando operações comerciais por meio da automação e de decisões mais inteligentes Então eu já falei com a AI sobre exemplos, qual será o texto, qual será o resumo e qual será a aparência. Então, isso é o que eu já dei a ele a entrada, e eu disse a ele qual será a saída. Então essa é a entrada e essa é a saída. E então eu já dei uma nova tarefa à IA de que este é meu texto e agora me dê a saída como resumo. E aqui está nosso resultado. Então, você pode ver, de acordo com nossas instruções, a forma como demos o exemplo, a forma como o obtivemos. Então, é assim que o exemplo está basicamente funcionando. E o modelo está claramente nos ajudando a entender o tamanho da saída, estrutura da frase e o nível de detalhes, certo? Então, espero que você tenha entendido como o exemplo está funcionando com o prompt de IA. Agora vamos nos concentrar na última palavra do prompt anatomic, que é formatação de prompt anatomic, que é saída Prompt Portanto, a formatação de saída em engenharia imediata significa definir explicitamente como a resposta da IA deve ser estruturada, organizada e Então, em última análise, você não está apenas dizendo ao modelo o que gerar, mas também como a resposta final deve parecer. Isso é o que você também está dizendo, isso é chamado de formatação de saída E você sabe por que a formatação da saída é importante, pois ajudará você a usar parágrafos quando quiser usar marcadores Isso o ajudará a misturar a explicação com a resposta. Isso o ajudará a mudar a estrutura em toda a resposta. Assim, com a formatação de saída, você poderá garantir consistência, legibilidade, facilidade de copiar ou colar ou automação E essa também é a saída amigável à máquina como tabelas JSON, listas, etc Agora vamos nos concentrar em como a formatação de saída está basicamente funcionando E você pode ver na minha tela, eu abri outra aba no meu navegador, e aqui está escrito o método comum de formatação de saída Então, acabei de dizer anteriormente que a formatação de saída comum ou a formatação de saída Prompt Engineering está incluída em marcadores, formato de número, formato de tabela, título fixo, caractere e Então você pode ver que o exemplo é dado aqui. Explique o formato de saída da computação em nuvem. Você pode ver que o formato dos marcadores é fornecido aqui. E na segunda, em formato numérico, explique como criar um formato de saída de site. É uma forma numérica. Aqui está a forma numérica e aqui está a forma do marcador Está bem? Agora, espero que você tenha uma ideia de como a formatação de saída está funcionando, mas queremos aplicar o prompt real para incluir a formatação de saída e queremos escrever o prompt de formatação de saída real para obter a formatação de saída real É por isso que, novamente, estamos voltando à nossa guia principal do ChatGPT e, aqui, mostrarei o verdadeiro exemplo imediato da formatação de saída Portanto, eu já adicionei um prompt para formatação de saída e esse prompt foi adicionado ao nosso bloco de notas E você pode ver no meu bloco de notas que eu adicionei outro prompt, e este é o exemplo de formatação de saída Então, vou copiar o prompt daqui e colá-lo. Agora, vamos dar uma olhada em como as coisas estão funcionando. Então, eu dei uma tarefa, e o nome da tarefa é resumir o artigo a seguir E aqui está o artigo, e você pode ver que o artigo é fornecido aqui, esta parte do artigo. E no formato de saída, mencionei o título Máximo de seis palavras, três marcadores, cada marcador com no máximo 15 palavras, sem explicação extra Portanto, esta é minha principal estrutura de formatação de saída. Então, eu já declarei aqui que o título terá seis palavras, e haverá três marcadores e cada ponto terá no máximo 15 palavras e nenhuma explicação extra Ok, então este é o artigo, e temos que resumir essas coisas com esse formato de saída Agora, você pode clicar nessa opção SendPMPT ou pressionar botão enter no teclado Então eu estou clicando aqui no botão SendPMPT, e agora o ChatGPT Legal. Então, o que escrevemos, temos nossa ideia, e a tarefa está prestes a resumir o artigo, e temos a ideia aqui Assim, você pode ver se considera a formatação da saída com o comentário ou com o prompt e com a saída Então, intitulado What I We Got, intitulado Máximo de seis palavras. E aqui, o título está dentro de seis palavras. E então temos três pontos principais, e temos os três pontos principais E cada marcador tem no máximo 15 palavras. E cada um aqui é o marcador, e você pode ver que não excedeu mais de 15 palavras, e as palavras entre elas, quero dizer, menos de 15. OK. E nenhuma explicação extra. E você pode ver que nenhuma explicação extra é dada aqui. Agora, eu quero te mostrar, eu quero te mostrar um pouco mais sobre a formatação de saída Portanto, eu quero fazer algumas mudanças, certo? Então, aqui, em vez dessas coisas, em vez de 15 palavras, eu quero escrever, cada marcador no máximo 50 palavras Então, em vez de 15, escrevi aqui 50 palavras e, em vez de nenhuma explicação extra, vou escrever uma explicação detalhada, certo? E vou copiar todo esse prompt mais uma vez, e agora vou colar aqui e clicar no botão Enviar pron Agora vamos dar uma olhada em como as coisas estão funcionando. Certo. Então, aqui está a saída. Assim, agora você pode ter visão clara de como a formatação de saída está funcionando Então, em nosso aviso anterior, escrevemos três marcadores e cada marcador com no máximo 15 palavras. Mas desta vez, eu escrevi no máximo 50 palavras, e aqui está o resultado. Você pode ver aqui que tinha menos de 15 palavras e agora tem no máximo 50 palavras. E você pode ver que a primeira saída foi com uma única linha, e aqui, temos a linha dupla. OK. E aqui, está escrita nenhuma explicação extra, mas aqui, eu escrevi uma explicação detalhada e temos uma explicação detalhada. É por isso que temos as duas linhas. E com as duas linhas também contidas nas 50 palavras. Então, espero que você tenha tido uma ideia como a formatação de saída está funcionando E, novamente, você deve se lembrar que a formatação de saída é muito importante quando você usa a IA para fins de redação, porque se você quiser a versão impressa ou escrever algum artigo 0R para notícias, nesse caso, você deve se concentrar no formato de saída Por ser muito importante saber como você escreverá no formato de saída, IA fornecerá a direção exata medida que você escreve no formato de saída. OK. Então, chegamos ao final de nossa aula e aprendemos sobre o contexto da instrução, o exemplo e o formato de saída para engenharia rápida. Então, mais uma coisa que eu quero dizer, essas quatro coisas são o pilar ou o principal recurso para criar o prompt na engenharia rápida Portanto, você precisa praticar um pouco terá a ideia de como essas quatro coisas estão funcionando para uma engenharia rápida. Então, espero que você goste desta lição, e espero que você tenha você em nossa próxima aula até lá. Cuide-se e adeus 4. Zero fotos vs. poucas fotos: Olá, todos bem-vindos de volta mais uma vez. E nesta lição, aprenderemos sobre zero shot versus fuhot na engenharia imediata Em primeiro lugar, você precisa saber qual é a diferença entre zero tiro e poucos tiros. Então, eu indico a engenharia, que ajuda o modelo de IA a gerar uma resposta melhor fornecendo instruções e exemplos claros. Portanto, há duas técnicas comuns disponíveis na engenharia rápida. A primeira é a engenharia imediata de zero disparos e a segunda é a engenharia imediata de poucos disparos. Está bem? Então, vamos dar uma olhada na diferença entre zero tiro e alguns tiros. Então, zero tiro significa dar apenas instruções à IA sem nenhum exemplo, certo? Então, é muito simples. Você não precisa colocar a instrução ampla Eu sou zero tiro em zero tiro, você só precisa dar uma instrução muito simples sem nenhum exemplo. E você sabe quando usar zero short? E é basicamente usado quando a tarefa é muito simples e clara e você quer uma resposta rápida, e a IA também entenderá o tópico, e você não precisa colocar o estilo de saída estrito e outros, certo? Então, vamos dar uma olhada no exemplo prático de tiro zero. Então, por exemplo prático, estou usando o ChatGPT e, para entender a foto do herói, vou escrever aqui: Como você está hoje E então eu estou escrevendo para traduzir isso em francês. Ok, então eu estou apertando o botão de introdução. Então, você pode ver que aqui está a saída simples, certo? Eu escrevi um comentário muito simples , mas como você está traduzido hoje em francês, e aqui está o resultado. E aqui está a saída. Então, essa é uma maneira muito simples. E se você for procurar outro exemplo, isso o ajudará a entender melhor. Portanto, vou escrever outro aviso que escreva uma breve citação motivacional sobre o sucesso Escreva de forma curta, motivacional. Código sobre sucesso. Ok. E eu estou apertando o botão de introdução E você pode ver que aqui está uma saída simples porque não fornecemos nenhuma instrução ampla. Isso é chamado de tiro zero, e aqui está uma saída simples. E se você comparar vantagem e a limitação do zero shot, ou seja, ele tem algumas vantagens: é muito rápido e simples, economiza tokens e custos se você estiver usando a versão paga, e é bom para tarefas comuns, mas tem algumas limitações, mas tem algumas limitações como formatação menos consistente, e pode interpretar mal tarefas complexas e pode interpretar mal tarefas complexas qualidade da saída Então essa é a limitação, e isso tem a ver com a vantagem. Então, espero que você tenha entendido sobre o tiro zero. Agora, vamos nos concentrar nas poucas fotos. Então fushot significa que está dando à IA alguns exemplos antes de pedir que ela execute a tarefa Então, quando você precisa usar o Fust quando precisa de um formato específico e a tarefa é complexa, isso tem algumas questões de consistência Você quer maior precisão e quando eu preciso de orientação de padrões, certo? Então, vamos dar uma olhada praticamente nas poucas fotos. Então, em nosso arquivo de recurso, eu preparei alguns exemplos para algumas fotos e, portanto, estou abrindo o arquivo de recurso, e você pode ver aqui uma solicitação é fornecida dentro do arquivo de recurso. Então você pode ver converter frase em Imoges, certo? Então, aqui, dois exemplos já foram dados, e você pode ver, estou feliz e aqui está o estilo Imoge E para o segundo, eu la pizza. E aqui está o emoji de como será a aparência do Imoge. Aqui, o exemplo é dado. E agora, para a terceira tarefa, aqui na terceira tarefa, acabei de dar a frase, mas até agora, o emose não foi colocado, e eu quero o emosee para a terceira frase, certo E é por isso que vou copiar esse prompt do bloco de notas de recursos e colá-lo aqui Vou clicar no botão de introdução ou clicar na solicitação de envio E você pode ver, eu recebi minha esperada emosi. Então você pode ver aqui, eu dei o exemplo. Qual será o estilo de saída? Eu já dei o exemplo, e o chat DPT é da mesma forma que eu disse para conversar com o TPT E aqui está nossa saída para a sensação de sonolência e eu estou sonolenta, e essa é a nossa emoção, e essa é a nossa Então, agora vamos nos concentrar em outro exemplo para feshot. Então, aqui, eu dei outro exemplo rápido para futuro e o que está escrito aqui, classificado como sentimento. Então, o texto do filme foi incrível, e aqui o sentimento está escrito como exemplo, o positivo Para o segundo, eu odiei o final. Então, o sentimento é negativo. Então, para a terceira tarefa, qual será o sentimento Isso é o que você tem que perguntar ao juiz, mas você com o exemplo. Então, já demos o exemplo e a forma ou o padrão que o JAGPT seguirá e forneceremos a saída exata de acordo com seu Está bem? Então, o produto está bom. Então, qual será o sentimento? Então, vamos dar uma olhada no desempenho das coisas. Portanto, vou copiar esse texto ou aviso e colá-lo no ChatGPT E agora vamos dar uma olhada na saída. Então, qual será o produto? Qual será o sentimento em relação ao terceiro? O produto está bom. Então, a seção de sentimentos estava vazia e estávamos procurando o sentimento, e o ChatGPT nos deu o Então, espero que você tenha entendido como os poucos tiros e os tiros zero estão basicamente funcionando. Então, agora vamos dar uma olhada na comparação entre a vantagem e a desvantagem e sobre algumas outras etapas, e vou mostrar outra imagem E com essa imagem , será útil para você entender essas coisas. Então, você pode ver na minha tela que eu abri uma imagem e também coloquei essas coisas dentro da pasta de recursos. Portanto, a diferença entre tiro zero e tiro fus, você pode ver o exemplo incluído no tiro zero, não há exemplo, mas em poucos tiros há um exemplo dado, portanto, a resposta é sim em poucos tiros Então, velocidade, você pode ver em zero tiro, você obterá o resultado mais rápido, e em poucos disparos, você terá a velocidade mais lenta ou o resultado mais lento Em precisão, o tiro zero é moderado e a precisão em fusiot é maior porque você já deu as instruções adequadas com os exemplos E o tiro zero é baseado em tarefas simples e o tiro mínimo é baseado em tarefas complexas e padronizadas. E se você comparar os usos de tokens, nesse caso, zero shot tem baixos usos de tokens e poucos shots têm maiores usos de tokens. E se você der uma olhada, existem regras básicas rápidas use zero disparos quando a tarefa for simples e use poucos disparos quando precisar de resultados estruturados, precisos ou consistentes, resultados estruturados, precisos ou consistentes Então, espero que você tenha entendido como o tiro zero e o tiro mínimo estão realmente funcionando. Então, espero que tenham gostado desta lição, e vou pular para a próxima aula até lá. Cuidado e adeus a todos 5. Chain of Thought Prompting: Olá, pessoal. Bem-vindo de volta mais uma vez. E nesta lição, aprenderemos sobre a cadeia de pensamento que chamei de Prompt Engineering, COT. E isso significa cadeia de pensamento. Então, primeiro, você precisa saber qual é a cadeia de pensamento ou COT na engenharia imediata. Portanto, a solicitação COT é uma técnica de engenharia rápida em que a IA é incentivada a redimensionar passo passo antes de dar a resposta final Então, basicamente, esse COT é amplamente usado para fins matemáticos e, em vez de ir diretamente para a saída, o modelo explica o processo de pensamento intermediário, certo? Portanto, a cadeia de pensamento orienta a EI a detalhar o problema, analisar cada palavra, raciocinar logicamente e produzir uma resposta final E é basicamente útil para problemas matemáticos, rezoneamento lógico, análise em várias etapas, tarefas de tomada de decisão e problemas complexos de codificação Então, aqui está a explicação, e agora vamos dar uma olhada prática na cadeia de pensamento ou na solicitação do COT com o chattib Então, você pode ver na minha tela que eu abri o ChatGPT, e aqui vou escrever uma estrutura básica ou um prompt padrão e, posteriormente, digitaremos sobre o prompt da cadeia de pensamento Então, estou escrevendo o prompt padrão ou a estrutura básica. Isso é o que é 25 por 12, certo? Acabei de escrever para fins matemáticos e estou apertando o botão de entrada E você pode ver que aqui está a resposta. Então, são dados apenas 300. Então eu estava multiplicando 12 por 25, e isso é o que acabamos de obter a resposta básica Agora, vamos considerar a diferença entre a a diferença entre a estrutura básica do primer padrão baile da cadeia de pensamento Então, aqui para aplicar essa linha de pensamento, estou escrevendo o que é 25 multiplicando por 12, estou colocando o ponto de interrogação e, no segundo parágrafo, estou escrevendo, pense passo a passo. OK. Então, o que eu escrevi, o que é 25 multiplique por 12. E aqui eu coloco o ponto de interrogação. E então, na segunda linha, escrevi as coisas passo a passo. Portanto, se você não estiver familiarizado com forma como colocará a segunda linha, nesse caso, deverá pressionar botões Shift e Enter para entrar na segunda linha E agora vou clicar no prompt de envio ou você pressionará o botão de introdução E agora você verá a diferença entre o prompt padrão e o prompt da cadeia de pensamento. Então, aqui, obtivemos uma resposta direta com o prompt padrão. E com a cadeia de pensamento rápida, o que temos que calcular 25 por 12 dividir 12 em dez mais dois, e aqui está a saída. Você pode ver. No início, é multiplicado por 25 por dez, e aqui está o resultado 250 E então 25 por dois é igual a 50. Agora adicione-os a 50 mais 50 igual a 300. Então 25 por 12 é igual a 300. Então, em última análise, aqui está o resultado de como essas coisas estão funcionando com as etapas do pensamento. Então, entendemos todas as etapas que a IA estava pensando para obter os 300, certo? Portanto, essa é a diferença entre prompt padrão e o prompt da cadeia de pensamento. OK. Agora vou mostrar outros dois exemplos de solicitação COT com dois estilos diferentes, como o rezoneamento matemático e o rezoneamento lógico E é por isso que eu dei algumas instruções dentro da pasta de recursos e, com essa solicitação, elas ajudarão você a entender de uma maneira melhor. Então, vamos abrir a pasta de recursos e aqui está a pasta de recursos. E eu dei duas dicas. O primeiro é o rezoneamento matemático e o segundo é o raciocínio lógico E eles são basicamente usados para COT. Como você pode ver, escrevi um aviso de que uma loja vendeu 15 livros na segunda-feira e 27 livros na terça. Cada livro custa $1. Quanto dinheiro a loja ganhou no total? Pense passo a passo. Então, isso é sobre o rezoneamento de metanfetamina, e esse é o prompt . Vamos dar uma olhada como a saída funciona, certo Então, vou copiar esse prompt do bloco de notas de recursos, colá-lo no ChatGPT e clicar no botão enviar prompt E você pode ver, escrevemos aqui as coisas passo a passo. E aqui, toda a saída é dada passo a passo. Então você pode ver que na segunda-feira , vendeu 15 livros na terça , vendeu 27 livros. Portanto, o total de livros vendidos 15 mais 27 é igual a 42. Então, cada livro custa $8, então multiplicar 42 por oito é igual a Então, a loja ganhou $336 no total. Certo? Portanto, este é o COT simples para o raciocínio matemático E agora vamos nos concentrar no raciocínio lógico. E é por isso que eu dei outra dica aqui e ela basicamente ajuda você a entender o raciocínio lógico E aqui, o que escrevemos, John é mais alto Mike é mais alto que Sam. Então, quem é o mais alto? Explique passo a passo. Então, vou copiar esse prompt, colá-lo aqui e apertar o botão enter Assim, você pode ver que, no final, escrevemos uma explicação passo a passo. Então, é dada a explicação. Por exemplo, vamos comparar o passo a passo. John é mais alto que Mike, e você pode ver aqui, John é mais alto que Mike é mais alto que Sam. Então aqui está Mike, mais alto que Sam. Portanto, a ordem do mais alto para o mais baixo é John mais Mike do que Sam Portanto, John é o mais alto. Então é assim que o COT é amplamente usado para raciocínio matemático e raciocínio lógico Então você tem a ideia de como esse raciocínio matemático está funcionando e aqui como o raciocínio lógico está funcionando, certo Portanto, esta é a explicação para o uso do COT na engenharia rápida. 6. Sugestões para árvore de ideias: Olá, pessoal. Bem-vindo de volta em segundo lugar. E nesta lição, aprenderemos sobre a árvore de pensamentos ou TOT na engenharia imediata Em nossa última lição, aprendemos sobre COT, que era a cadeia de pensamento, mas desta vez, vamos aprender sobre a árvore do pensamento, que é o TOT. Então, em última análise, COT e TOT têm muitas diferenças, e também é importante aprender TOT para engenharia rápida Portanto, a árvore de pensamentos ou solicitação TOT é uma técnica avançada de engenharia rápida em que a IA explora vários caminhos de zoneamento em vez de seguir apenas uma cadeia linear de Em vez de pensar passo a passo em uma única direção, o modelo gera várias ideias ou soluções possíveis, avalia cada caminho, escolhe a melhor opção e continua o zoneamento a partir do caminho mais forte E funciona como uma árvore de decisão para o rezoneamento. Então você pode ver na minha tela, eu abri uma imagem, e aqui está escrito. O que a árvore do pensamento ou a inspiração do TOT estão sugerindo? Então, basicamente, o pensamento tradicional em cadeia está seguindo essa direção. Você pode ver a etapa inicial um, etapa dois e a resposta final. Este é o procedimento básico ou padrão para a solicitação básica da cadeia Mas quando você compara o TOT ou t do pensamento, isso expande o raciocínio em Então você pode ver aqui está a estrutura. No início, é um começo e gerará três ou várias ideias para o TOT, certo? Então você pode ver que, depois de começar a gerar a ideia, ideia A, B e a ideia C. Depois disso, a IA evoluirá com a ideia A, ideia B e a ideia C. E depois de avaliar cada ideia, ela fornecerá o melhor caminho de raciocínio Então, em última análise, depois de explorar muitas alternativas, ele lhe dará o melhor e final caminho de raciocínio E é assim que a árvore do pensamento está funcionando. Então, isso permite que a IA explore alternativas, como eu estava dizendo. Isso o ajudará a voltar atrás, se necessário, comparar estratégias e a resolver o problema mais difícil. Então, agora vamos dar uma olhada no exemplo prático do TOT. Portanto, para um aprendizado prático sobre o TOT, preparei algumas dicas para entender o Tote Então, você já sabe como o baile geral e o padrão estão funcionando, mas precisa ver a diferença entre o prompt geral e o Tot Então você já viu o aviso geral de como essas coisas estão funcionando. E agora vou mostrar como o TOT está funcionando. Portanto, forneci o Prompt em nosso arquivo de recursos e, como você pode ver, criei duas estratégias. Está bem? A primeira é a estratégia de negócios, e essa é a solicitação do TOT e a outra é a solução de quebra-cabeças, e aqui está a Então, vamos focar primeiro na estratégia de negócios. Por isso, escrevi uma pequena cafeteria, quero aumentar o lucro, explorar várias estratégias passo a passo, avaliar cada uma delas e escolher a melhor abordagem. Há alguns momentos, mostrei a vocês uma imagem em que as ideias mostravam as ideias mostravam a ideia um, a ideia dois e a ideia três. Depois de compilar toda a ideia, ela recebe a estrutura principal, que era a árvore E isso é o que realmente escrevemos dentro do prompt. Então, o que eu escrevi é uma pequena cafeteria, quero aumentar o lucro, explorar várias estratégias passo a passo. Então, aqui, nenhuma estratégia será identificada pela IA, ela explorará várias estratégias e, em seguida, a IA evoluirá cada uma delas Então, a partir de várias estratégias, você encontrará a melhor abordagem, certo? Então, vamos copiar esse prompt daqui e eu vou colá-lo no ChatGPT e, em seguida, clicar no botão SendPMPT E agora você pode ver que obteve o melhor resultado. Está bem? Então, como mencionamos, eu exploro várias estratégias e, portanto, aqui está a estratégia um, estratégia dois, a estratégia três, quatro, cinco. Está bem? Portanto, a saída é descrita de várias maneiras. Em primeiro lugar, na primeira etapa, é identificar as estratégias possíveis. Na segunda etapa, avalie cada estratégia e, na etapa três, compare todas as estratégias e, na etapa quatro, é dada a abordagem final e a melhor. E na etapa cinco, é apresentado o plano de ação. Certo. Então, espero que você tenha uma ideia de como essas coisas estão funcionando. Você pode ver que demos uma solicitação muito curta, mas obtivemos uma saída detalhada. Então essa é a magia do TOT. Está bem? Então, vamos nos concentrar ou descrever as etapas de acordo com nossa solicitação. Então, a princípio, escrevemos aqui que as várias estratégias são passo a passo. Então, aqui na estratégia 1, está escrito o aumento dos preços para tornar a cafeteria lucrativa. E você pode ver que é dado um exemplo de que as batatas fritas custam de $4 a $450 Então, na estratégia dois, é descrito o aumento do tráfego de clientes. E, portanto, é dada alguma opinião sobre marketing de mídia social, descontos em cartões de fidelidade e parceria local. Na Estratégia três, é mencionado que reduz custos, reduz despesas operacionais, como desperdício de ingredientes, uso de eletricidade e excesso de pessoal Na estratégia quatro, menciona vender um item de maior lucro, como doces, bebidas especiais e refeições combinadas Na Estratégia 5 , sugerimos melhor experiência do cliente para pesquisas mais rápidas, melhor ambiente, Wi-Fi gratuito e ambiente amigável. Portanto, a estratégia múltipla é descrita detalhadamente aqui. Então, vamos nos concentrar nas estratégias do avaliador. Então, são dadas cinco estratégias. Agora, é hora de avaliar as estratégias. Em seguida, está avaliando o aumento dos preços. Já deu a vantagem e o risco. E aqui, ele foi escrito para os preços, aumentar os lucros imediatamente, ser fácil de implementar, mas apresenta alguns riscos, como o cliente parar de comprar concorrente parecer mais barato E a avaliação é boa para ganhos de curto prazo, mas arriscada se o preço subir demais. Então, é dada uma avaliação para a estratégia 1. E para a segunda estratégia, você pode ver a vantagem mencionada sobre o aumento do tráfego de clientes e a vantagem de ter alguma vantagem como risco. Então, como vantagem, diz mais volume de vendas, gera crescimento a longo prazo, expande, reconhece a marca e menciona o risco de que o marketing custe dinheiro e resulte em demora. E na avaliação, tudo bem fazer uma evolução que é muito poderosa se o marketing for eficaz Em seguida, na terceira estratégia, é mencionada a redução de custos e, como vantagem, melhoria do lucro sem aumento de preços, a operação eficiente, a sustentabilidade e, em algumas plataformas, menciona-se que cortar demais pode reduzir a qualidade Coisas morais podem sofrer e, em avaliação, ser úteis, mas economizar pode ser limitado. Para o número quatro, aqui estão dez itens de venda com maior lucro. A vantagem é aumentar o valor médio do pedido. Os clientes geralmente compram complementos impulsivamente, mas isso também apresenta alguns riscos, e aqui está o risco de que o Smart necessário não seja projetado algum item também não seja vendido E na avaliação, estratégia forte com risco relativamente menor. E a última ou quinta avaliação é a melhoria da experiência e da vantagem do cliente É mencionada que incentivar clientes recorrentes, criar avaliações positivas e divulgar o boca a boca riscos adicionais podem exigir investimento e melhorias levam tempo. A avaliação é uma excelente estratégia de longo prazo. Agora é comparar todos os três estudos. Você pode ver aqui a parte de comparação , aqui está a parte de avaliação e aqui está a parte de estratégias. Então, mencionamos essas três coisas forma muito clara em nosso prompt. Explore várias estratégias. Aqui estão as várias estratégias. Avalie cada um. Então você pode ver que aqui está a parte da evolução. Essa é a parte da evolução e, por fim, escolha a melhor abordagem. Agora, a partir daqui, vamos comparar a estratégia e, depois de comparar, obteremos a melhor abordagem. Assim, você pode ver a comparação da estratégia fornecida. E aqui, o nível de risco potencial de lucro, velocidade e o valor de longo prazo são dados para aumentar o preço, potencial de lucro é médio, nível de risco é médio, velocidade é rápida e o valor de longo prazo é médio. Portanto, para o segundo, o aumento do tráfego, potencial de lucro é alto, o nível de risco é médio, a velocidade, valor médio e de longo prazo é alto. Para reduzir custos, potencial de lucro é médio, o nível de risco é baixo, médio, velocidade é rápida e o valor a longo prazo é médio. E o quarto é vender item de alto lucro, alto potencial de lucro, baixo nível de risco, velocidade rápida e alto valor a longo prazo. E para o quinto, melhore a experiência de que o potencial de lucro é alto, nível de risco baixo, a velocidade, valor lento de médio e longo prazo é muito alto. Está bem? Agora, se você se concentrar no Estágio quatro, escolha a melhor abordagem. OK. Então, em última análise, é mencionada aqui a abordagem recomendada, estágio principal, venda de itens com maior lucro e melhoria da experiência do cliente, e é explicado por que crescimento sustentável de baixo risco incentiva a repetição de negócios aumenta os gastos por cliente. E depois de obter a melhor abordagem, ele também recebe o plano de ação. Você pode ver como o plano de ação será executado. Já foi mencionado na fase um, fase dois, fase três e, para a recomendação final , já deu alguma recomendação final. Então, qual foi nossa principal prioridade a partir daqui, tivemos que escolher a melhor abordagem, e aqui está nosso resultado. Você pode ver aqui como escolher a melhor abordagem. Então, o que é mencionado aqui vender itens com maior lucro, tudo bem, e melhorar a experiência do cliente. Então, depois de avaliar cinco estratégias. Número quatro, você pode ver que aqui está o número quatro e número cinco é escolhido para a melhor abordagem, certo? Você pode ver um item mais vendido e melhorar a experiência do cliente. Aqui está o número quatro: vender mais itens e melhorar a experiência do cliente. Então, espero que você tenha entendido agora como esse TOT está funcionando. Então, é muito simples. Você pode ver que é muito simples em um prompt, mas você receberá uma explicação detalhada com a elaboração adequada e os detalhes adequados Agora eu tenho outro exemplo de TOT. Está bem? Então, você pode ver que essa solicitação era sobre a estratégia de negócios, e agora vamos nos concentrar algumas coisas diferentes que a solução de quebra-cabeças. Então, o que está escrito aqui, você precisa atravessar um rio com lobo, cabra e repolho Explore diferentes movimentos possíveis e determine a solução segura, certo? Então, para resolver quebra-cabeças, vou copiar esse prompt e depois colá-lo no ChatGPT e clicar na parte inferior da entrada Então, basicamente, esse hábito está me dando dois tipos de resposta E na primeira resposta, foco é entender as regras e, na segunda resposta, na configuração do problema. Está bem? Assim, você pode ver que eles deram dois tipos de resultado e, a partir daqui, você pode escolher qualquer preferência aqui. Portanto, esse tipo de situação você pode enfrentar várias vezes ao usar o ChatGPT ou outra plataforma Mas, para resolver esse tipo de complicação, você precisa se concentrar em sua solicitação Então, o que o prompt está realmente procurando. Assim, você pode ver nosso resultado final que esperamos que determine a solução segura Então, na primeira resposta, é mencionado sobre como entender as regras. Na segunda resposta, trata-se da configuração do problema. Então, estamos procurando resolver o problema e, portanto, vou usar essa resposta porque se trata da configuração do problema. Portanto, se você conhece a configuração do problema , terá a solução segura. É por isso que vou escolher essa configuração de problema. Está bem? Então, eu vou usar isso. Eu prefiro essa resposta, então ela abrirá no seu ChatGPT Então, vamos rolar um pouco para cima. E agora vamos nos concentrar na resposta de como o ChatGPT é executado de acordo com sua solicitação Então, aqui, na configuração do problema, você deve transportar um lobo, uma cabra, um repolho A regra é que o barco só pode carregar você e um item. Se for deixado sozinho, o lobo come a cabra e a cabra come o repolho Portanto, o objetivo é mover tudo com segurança pelo rio. Por isso, também deu algumas tentativas para explorar o possível primeiro movimento Então, na opção A, pegue todo o primeiro lado e lado esquerdo depois de mover a cabra e o repolho O problema é que a cabra pode comer o repolho. Na opção B, pegue primeiro o repolho, lábio após o movimento, o lobo e a cabra O problema é que o lobo come a cabra. Está bem? Então, opção C, pegue a cabra primeiro Lado do lábio após o movimento, lobo e repolho. Isso é seguro porque o lobo não come repolho, repolho não faz mal aos quilos, certo? Então, já foram fornecidas algumas estratégias múltiplas aqui na primeira etapa, e agora na segunda etapa, continue da etapa segura, ou seja, no lado direito, quem permanece cabra, e no lado esquerdo, quem permanece velho e repolho Agora, retorne Alan da direita para a esquerda. Em seguida, na etapa três, explore o próximo passo. Está bem? Então você tem que escolher entre pegar o lobo e pegar o repolho. Agora, tente pegar o lobo. No lado direito, você pode ver aqui o lobo do outro lado, o lobo e a cabra O problema é que o lobo comerá a cabra, a menos que a tragamos Então deixe o lobo e traga a cabra de volta. Agora, no lado esquerdo, quem permanece cabra e repolho e no lado direito, quem permanece como lobo OK. Então, em última análise, essas coisas são seguras, mas agora é hora de pegar o repolho. Em Stay four, é dado, pegue o repolho. Então, Wolf e repolho, eles permanecem no lado direito e lado esquerdo, que continua bom. Então, em última análise, você tem que devolver Alon na jogada final Então, na jogada final, pegue o melhor em segundo lugar. E então, do lado esquerdo, você terá tudo do lado direito. Então, aqui, é mencionado Wolf, Good e repolho. OK. E a resposta final é sucesso. Então, aqui, em resumo, eles têm a solução completa. Assim, você pode ver como as coisas serão executadas. Aqui, a solução é dada passo a passo. Então, pegue o bem, volte sozinho, pegue Wolf, traga o bem de volta, pegue o repolho, devolva Alon e depois atravesse o bem Por que esse trabalho? Nunca deixe o lobo sozinho com a cabra porque o lobo comerá a cabra, nunca deixe a cabra sozinha com cabra comerá o repolho Então você pode ver como essas coisas estão funcionando para resolver quebra-cabeças. Então, esse TOT está realmente funcionando magicamente para resolver quebra-cabeças e para fins comerciais, certo Então, agora vamos dar uma olhada nas vantagens e limitações do TOT. Então, para ter vantagem, é ter uma melhor solução de problemas, explorar alternativas, lidar com a incerteza e melhorar a criatividade, reduzir a ousadia do raciocínio E tem algumas limitações, como resposta mais lenta, maior uso de tokens solicitações mais complexas que podem gerar muitas ramificações. Portanto, ao usar essas coisas, você deve considerar a vantagem e a limitação e, depois de comparar a vantagem e a limitação, poderá usá-las adequadamente. Então, espero que você tenha tido uma ideia de como esse TOT está funcionando amplamente em engenharia rápida 7. Prompting de função: Olá, pessoal. Bem-vindo de volta em segundo lugar. Nesta lição, aprenderemos sobre a solicitação de funções na engenharia rápida solicitação de funções é uma técnica de engenharia rápida quando você atribui à IA uma função, personalidade, profissão ou nível de especialização específico personalidade, profissão antes de dar a tarefa Em vez de perguntar diretamente à IA, como ela deveria agir? Essa função que impulsiona esse modelo é basicamente ajudar a responder em um estilo especializado usando o conhecimento específico do domínio principal, usando tons de correspondência para obter experiência e produzir uma resposta mais focada Basicamente, existem várias regras disponíveis. Se você considerar a função profissional , a IA pode atuar como médica ou advogada, professora, engenheira, contadora ou designer E se você considerar os papéis criativos, nesse caso, a IA pode atuar como escritora de histórias, poeta, designer de jogos, roteirista E se você está se concentrando nas funções de comunicação, nesse caso, IA pode se concentrar ou IA pode atuar como coach motivacional, entrevistador, planejador de debates, agente de suporte personalizado, Então é assim que a solicitação de papéis está funcionando. Agora, vou te mostrar uma imagem. Então, aqui está a imagem e você pode ver qual é a solicitação de função, e aqui estão os exemplos fornecidos Atue como especialista em segurança cibernética. Explique como funciona um ataque de ping. Então, o papel definido aqui é o especialista em segurança cibernética Esse é o papel, certo? E aqui está a região. Agora, a IA responde da perspectiva de um profissional de segurança cibernética E você pode ver por que a solicitação de regras funciona modelo de linguagem amplo é treinado em muitos estilos de escrita e domínios profissionais Uma regra de atribuição ajuda a IA a ativar o padrão de conhecimento relevante, ajustar o vocabulário e o tom, seguir o estilo de raciocínio profissional e produzir uma resposta contextual Então, quero mencionar uma coisa: a solicitação de funções tem algumas vantagens e limitações Então, vamos nos concentrar nas vantagens. Que são respostas mais realistas, melhor especialista no domínio, melhor consistência de tons e mais personalizadas. Resultados e um raciocínio contextual mais forte. E se você se concentrar nas limitações, o quão mal definido um papel pode confundir o modelo Personalidades excessivamente complexas podem reduzir a clareza. A IA ainda pode produzir conselhos de especialistas incorretos. Portanto, você deve ter em mente que a solicitação de funções também tem algumas vantagens e algumas limitações Então, agora vamos nos concentrar implementação prática da solicitação de funções com o Chachi Bit Portanto, para implementar a solicitação prática de solicitação de rolagem, precisamos abrir nosso bloco de notas a partir do arquivo de recursos e preparei algumas instruções para entender a Então, vou abrir o bloco de notas a partir do arquivo de recursos. E você pode ver, eu mencionei aqui o papel do entrevistador e dei uma sugestão mencionada aqui para atuar como entrevistador técnico para uma empresa de engenharia de software Faça-me cinco perguntas de entrevista com script Java do iniciante ao avançado Então, qual será o papel? A função será de entrevistador técnico. Então, como essa solicitação é para o entrevistador, mencionamos o entrevistador técnico de uma empresa de engenharia de software Então, aqui, mencionamos qual será o papel. Então, o papel será de entrevistador técnico, e qual será sua tarefa de fazer uma entrevista? Estou procurando cinco perguntas de entrevista em JavaScript Está bem? Então, vou copiar esse prompt, colar no ChatGPT e clicar no botão enter para ver o resultado Está bem? Então você pode ver que o ChatGPT está dando a resposta, e aqui está a resposta, ótimo, vou atuar como entrevistador técnico Então, queríamos que o ChatGPT atuasse como entrevistador e agora o ChatGPT está atuando como E pedimos cinco perguntas de entrevista em JavaScript para plataformas iniciantes Assim, você pode ver funções iniciantes e intermediárias, funções iniciantes e intermediárias, e é isso que estávamos procurando Aqui está a opção de iniciante, iniciante a intermediário, e aqui estão as opções avançadas Está bem? Então, aqui está a pergunta. Assim, você pode ver qual é a diferença entre Var let e const em JavaScript. Então, estávamos procurando as cinco perguntas sobre Javascript. Aqui está a pergunta. E o primeiro é para iniciantes. A segunda é para iniciantes e intermediários, e é sobre a função Então está escrito qual é a diferença entre função regular e função de seta. Em terceiro lugar, é mencionado sobre o tipo intermediário de um script Java de sincronização. Explique a diferença entre a promessa de retorno de chamada e uma sincronização ou um peso E para o nível avançado, o que é o fechamento em JavaScript? Ou você pode explicar a saída desse código? Então, aqui o código é fornecido. Então, como entrevistador, o que exatamente estávamos procurando, isso é o que obtivemos Então, você pode ver que fornecemos apenas duas linhas de prompt, mas obtivemos uma grande saída detalhada de acordo com nosso prompt. Então é assim que o Role Prompting está funcionando. Então, aqui, mencionamos sobre o entrevistador técnico, e agora o ChatGPT está trabalhando como entrevistador Agora vamos nos concentrar em outro exemplo. E desta vez, o ChatGPT atuará como especialista em marketing. Então, como especialista em marketing, mencionamos no Prompt que como estrategista de marketing digital, escreve um anúncio no Facebook para uma cafeteria direcionada Ok, então vou copiar esse prompt e colar no ChatGPT, apertar o botão tro do meu teclado e aqui está Então, estávamos procurando um anúncio por meio do ChatGPT e o anúncio será para uma cafeteria e nosso público-alvo é estudante Você pode ver que o resultado é uma cópia muito fácil de usar. Então você pode ver que temos a opção de cópia aqui. Portanto, se você usar essa opção de cópia, poderá simplesmente colá-la em qualquer lugar. Então você pode ver o estudo do assassinato de H Zip. Precisa de um local de estudo perfeito, pegue seu café favorito, Wi-Fi grátis e a atmosfera do curso no Brew Corner ChatGPT também já deu o nome de uma cafeteria, mas se você quiser modificar o conteúdo da saída nesse caso, deverá mencionar essas coisas Como exemplo, o ChatGPT forneceu o café Brew Corner. Esse é o nome do café. Mas em vez desse nome, se você quiser alterar essas coisas ou se tiver algum nome preciso da empresa ou nome da loja, nesse caso, você deve mencionar dentro do prompt. Está bem? Então, como o resultado começou a ser fornecido aqui, aqui está um anúncio no Facebook focado no aluno, criado para atrair atenção, criar urgência e aumentar as visitas Então, agora, ChatGPT está atuando como uma estratégia de marketing digital, e estávamos procurando anúncios no Facebook para cafeteria, e esse é o resultado Está bem? Então, espero que você tenha entendido como a solicitação de funções está funcionando Assim, você pode usar várias funções, como eu disse anteriormente, quantos tipos de funções estão disponíveis. Então você só precisa fazer o prompt, como o ChatGPT atuará e qual função será desempenhada Isso é o que você deve descrever em seu prompt. Ok, então espero que você tenha entendido a engenharia rápida. E agora vou pedir que você pratique um pouco. exemplo, eu vou solicitar que você atue como médico e doe e você precisa obter o resultado para o tratamento de primeiros socorros para ferimentos leves. Então, crie o prompt. De acordo com, atue como médico e me dê a saída do resultado de ferimentos leves. E isso é que você pode considerar como sua lição de casa. OK. Então, espero que você tenha gostado desta lição, e espero que você tenha você em nossa próxima aula até lá. Cuide-se e adeus a todos. 8. Cadeamento de propostas: Olá, pessoal. Voltaremos na segunda e, nesta lição, aprenderemos sobre encadeamento imediato na engenharia rápida Em primeiro lugar, você precisa saber o que é o encadeamento rápido. Encadeamento imediato na técnica de engenharia imediata, em que uma tarefa grande ou complexa é dividida em um prompt sequencial menor Então, em vez de pedir à IA que faça tudo de uma vez, você divide o trabalho em etapas em que cada solicitação resolve uma palavra do problema e a saída de uma etapa se torna a entrada para a próxima etapa. E isso cria um fluxo de trabalho de solicitações. Está bem? Então eu vou te mostrar uma imagem. Isso ajudará você a entender como a engenharia rápida funciona basicamente. Então, você pode ver na minha tela que uma imagem apareceu e aqui está claramente explicado o que está mudando rapidamente? E isso é algum tipo geral de aviso. Assim, você pode ver, em vez de usar um prompt gigante, escrever um plano de negócios, uma estratégia de marketing, análise financeira e uma campanha de mídia social para uma cafeteria. Em vez disso, vamos dividir a tarefa inteira em tarefas menores, certo? Portanto, neste aviso geral, escrevemos corretamente um plano de negócios, estratégia de marketing, análise financeira e campanha de mídia social para uma cafeteria. Esse é um aviso geral, mas dividimos essas coisas em várias tarefas menores, como dividimos as coisas inseridas em cinco etapas. Então, na primeira etapa, gere a ideia de negócio. Segundo passo, crie um público-alvo. Etapa três, crie uma estratégia de marketing. Etapa quatro, estime as finanças e etapa cinco, crie uma campanha de mídia social Então essa é a sequência do baile. Está bem? Então esse é o general, e esse é o baile de formatura E cada etapa melhora o foco e a qualidade. Então, agora, deixe-me dizer uma coisa que é o limite da sessão e sobre a qualidade e sobre a alucinação Quando você fornecer esse tipo de solicitação geral à IA, ela não será capaz de garantir a qualidade porque, em uma única solicitação, você garantiu muitas coisas, como plano de negócios, estratégia de marketing, análise financeira campanha de mídia social Portanto, várias coisas serão geradas em um único prompt. Portanto, a qualidade não será garantida. E mais uma coisa é que se você estiver usando a versão gratuita, nesse caso, terá algum problema com o token ou com os limites de uso. E se você quiser gerar uma explicação elaborada passo a passo para cada uma das estratégias individuais, como plano de negócios , estratégias de marketing, análise financeira e campanha de mídia social , se você dividir essas coisas em cinco etapas diferentes , você terá o. Você terá a qualidade e não enfrentará problemas com a limitação de usos ou problemas de token. Portanto, esse encadeamento rápido é muito útil para gerar conteúdo de qualidade, bem como uma explicação detalhada, certo? Agora, é hora de focar na implementação prática do encadeamento rápido OK. Portanto, para entender o encadeamento de prompts, preparei alguns prompts para o encadeamento de prompts e, portanto, precisamos abrir nosso bloco de notas no arquivo de recursos e aqui está o E eu separei toda a tarefa em etapas diferentes. Então você pode ver um exemplo, este é o exemplo. Eu mencionei aqui esse fluxo de trabalho para escrever um blog. Então, vou escrever um blog e dividi toda a tarefa em três etapas diferentes, em vez de uma Na primeira etapa, mencionei sobre como gerar ideias de tópicos e o prompt é gerar cinco ideias de postagem no blog sobre inteligência artificial para iniciantes Na segunda etapa, mencionei sobre o esboço de criação. E aqui eu mencionei em um aviso que criei um esboço detalhado de como o chatbot E na terceira etapa, mencionei escrever o artigo completo e, em seguida, escrevi para escrever um artigo para iniciantes usando este esboço Ok, então não vamos atingir todos esses átomos prontos Faremos de forma dividida. Portanto, executaremos esse prompt passo a passo. Então, vamos nos concentrar na primeira etapa. Na primeira etapa, vou copiar apenas o prompt. E eu mencionei uma ideia de gerar cinco postagens no blog sobre inteligência artificial para iniciantes Então, essa é a solicitação e, em vez de todas essas coisas, eu fiz a divisão e, portanto, vou copiar apenas essa solicitação Então esse é o nosso primeiro passo, e eu estou apertando o botão enter Ok, então aqui está o resultado, ok? Então, a execução da primeira etapa está concluída. Agora concentre-se na Etapa dois. Na etapa dois, o que foi mencionado, crie um esboço. E aqui está um aviso, e eu vou copiar essas coisas. Crie um esboço detalhado de como o chatbot funciona. E eu vou seguir o encadeamento. Aqui está a primeira etapa, uma saída. E no encadeamento, aqui está o suporte para a segunda etapa e eu pressiono o botão enter E mais uma coisa que quero garantir que você obtenha, esse resultado está associado ao primeiro resultado porque essa é a saída da etapa um e essa é a segunda etapa ou a segunda saída. Está bem? Então, eu estava procurando um esboço detalhado, e você pode ver aqui o esboço Um esboço detalhado é fornecido. E agora é hora da etapa final ou terceira. E aqui, palavras escritas, escreva um artigo para iniciantes usando este esboço Ok, então eu vou copiar essas coisas, e eu tenho o esboço aqui, e agora vou colar a terceira saída, e agora estou na parte inferior E você pode ver que começou e fornecerá um grande artigo explicativo detalhado pois este artigo será gerado a partir desse esboço E esse esboço, você pode ver o esboço da segunda etapa é bem grande E o artigo final será gerado a partir da segunda etapa. Portanto, esta é a primeira etapa e, a partir da primeira etapa, geramos a segunda etapa e, a partir da segunda etapa, agora estamos gerando na terceira etapa. Então, em última análise, cada etapa, nós extraímos, e agora estamos gerando o resultado e você pode ver que aqui está a saída final Aqui está a conclusão. E vamos dar uma olhada desde o início. Ok, então essa foi a nossa terceira etapa, e você pode ver que escrevemos que escrevemos um artigo para iniciantes usando esse esboço Portanto, de acordo com o esboço, agora temos um artigo para iniciantes e você pode ver o tamanho do artigo Você pode ver muitas informações, muito texto está escrito. Por chat TiBT, também foi fornecida a conclusão. Então, é assim que você trabalhará com o encadeamento de prompts, e o encadeamento de prompts é basicamente usado para dividir uma tarefa Portanto, esse é o processo muito simples de encadeamento imediato. 9. Avaliação e iteração: Olá, pessoal. Bem-vindo de volta mais uma vez. Nesta lição, aprenderemos sobre evolução e iteração na engenharia rápida Em primeiro lugar, você precisa saber o que é a evolução e a geração I. Em última análise, é o processo de testar, comparar e refinar o prompt para melhorar a qualidade da saída de IA Então, em última análise, boas instruções raramente são perfeitas na primeira viagem Prompt Engineering testa continuamente os prompts, analisa a saída e identifica os pontos fracos, bem como os prompts refinados com a repetição dos processos Portanto, este é um sistema de IA confiável que foi construído. E quando você tentar obter a melhor saída, nesse caso, em um único prompt, talvez não seja possível obter a melhor saída com uma única tentativa. Portanto, experimentar as várias formas é o melhor processo, e essa é a evolução e iteração é o processo, certo? Então, vamos focar na parte evolutiva da engenharia rápida. Portanto, evolução significa medir o quão bem uma solicitação é executada. Assim, você pode verificar se a saída da IA é precisa, clara, consistente, útil , segura, formatada adequadamente e totalmente estruturada Então essa é a parte da evolução. E se você se concentrar na iteração, nesse caso, iteração significa melhorar o prompt passo a passo Então, você modifica a instrução, exemplos, as funções, as restrições, formato de saída e a orientação do raciocínio e, em seguida, testará repetidamente. Então é assim que a rápida evolução e iteração estão basicamente funcionando Então, agora vamos aprender praticamente como a evolução imediata funciona basicamente com a iteração. Portanto, vou abrir o notas do nosso arquivo de recursos e, desta vez, não vou usar o ChatGPT Desta vez, vou explicar para você como essas coisas estão basicamente funcionando. Ok, então você pode ver, eu criei um cenário dentro do nosso bloco de notas Então, você pode ver no cenário eu quero que a IA escreva um e-mail profissional. Esse é o nosso cenário. Portanto, na primeira etapa, escrevi um e-mail para um cliente sobre o atraso no pedido. Então esse foi o aviso. E a IA me deu a saída. Essa é apenas a saída. Então, qual foi a saída, Olá, seu pedido está atrasado. Desculpe pelo transtorno. Então essa foi a saída e essa foi minha solicitação. Então, de acordo com o prompt, obtive uma saída muito fraca. Então você pode ver que o problema não está descrito. É muito curto. É não ter profissional suficiente, nenhuma explicação e nenhuma próxima etapa útil. Portanto, temos que melhorar o prompt e, portanto, na etapa dois, o que escrevemos, alteramos o prompt porque modificamos. E para melhorar a solicitação, mudei o estilo da solicitação e, portanto, aqui escrevemos, escrevemos um e-mail profissional e educado para um cliente cujo pedido foi adiado em três dias, inclua um motivo de desculpas pelo atraso, garantia, data estimada de entrega, tom amigável E você pode ver que desta vez, temos a melhor saída. Então, anteriormente, não tínhamos nenhum assunto, mas desta vez temos um assunto e como ele começou. Prezado cliente, pedimos desculpas pelo atraso na entrega do seu pedido Devido a um problema de envio inesperado, seu pacote chegará aproximadamente três dias depois do esperado. Entendemos a inconveniência que isso pode causar e agradecemos sua paciência Sua nova data estimada de entrega é 28 de maio Agradecemos sua compreensão e apoio. Equipe de suporte ao cliente mais rigorosa. OK. Então, em última análise, agora obtivemos o melhor resultado. Parece bom, certo? Agora, na etapa três, avalie o resultado. Então, o que melhora? Depois de modificar o prompt, obtivemos uma melhor melhoria, e aqui está a melhoria que encontramos: mais profissional, uma explicação clara, um tom melhor e informações úteis incluídas Agora, vamos focar no que ainda pode melhorar. Adicione personalização, inclua cupom de desconto e aqueça o tom Então, anteriormente, obtivemos uma saída melhor de acordo com a primeira etapa. E agora queremos torná-lo mais melhor do que o que recebemos na segunda etapa. Portanto, para melhorar ainda mais, adicionaremos personalização, incluiremos cupom de desconto e aqueceremos o toner. Portanto, para o resultado final ou para a solicitação final, o que mencionamos é escrever um e-mail caloroso e profissional de atendimento ao cliente para Sara sobre um pedido atrasado O pedido está atrasado em três dias devido ao mau tempo, incluindo sincero pedido de desculpas, atualização, data de entrega, cupom de desconto de 10%, música empática e amigável . Mantenha menos de 150 palavras. E agora, desta vez, copiaremos esse prompt e aplicaremos no ChatGPT Está bem? Vou copiar essas coisas, colar aqui e apertar o botão enter. Agora você terá uma saída muito melhor do que antes. Agora você pode ver o que temos, aqui está o resultado da atualização. E desta vez, mencionamos o nome dos clientes. E o que mencionamos aqui, querida Sarah, peço sinceras desculpas pelo atraso em seu pedido devido às condições climáticas severas O envio foi afetado e agora espera-se que seu pacote chegue nos próximos três dias Entendemos como os atrasos podem ser frustrantes e agradecemos sinceramente sua paciência e compreensão Tenha certeza de que seu pedido está a caminho e estamos monitorando de perto a remessa para garantir que ela chegue o mais rápido possível Como forma de agradecimento, gostaríamos de oferecer a você um cupom de desconto de 10% para sua próxima compra Obrigado, dez. Esse é o código do cupom. Obrigado novamente por sua gentileza e apoio. Se você tiver alguma dúvida, sinta-se à vontade para entrar em contato com o suporte ao cliente da Worm Rigors. Agora você pode sentir a diferença entre a primeira saída, segunda saída e a terceira saída. Portanto, a terceira saída é muito melhor do que antes. Então, vamos nos concentrar verificar ou repetir como foi a saída Então essa é nossa primeira saída. Você pode ver a semana de produção de IA. Na primeira etapa, acabamos de ter maiores atrasos nos pedidos. Desculpe pelo transtorno, uma única linha. E na segunda saída, ficamos muito melhores do que antes. Aqui está a saída. Mas se você considerar com a terceira saída o que obtivemos por meio do ChatGPT aqui, essa é uma saída de ajuste absoluto do Então é assim que a avaliação e iteração estão funcionando na engenharia imediata 10. Projeto do curso - Identifique uma proposta de função: Olá, pessoal. É hora do projeto de aula, e você pode considerar o projeto de classe como uma lição de casa Então, o que você aprendeu é hora se inscrever no projeto de classe. Então você pode ver na minha tela, eu abri o arquivo dog e coloquei esse arquivo dog dentro da pasta de recursos, então você tem que baixar a pasta de recursos e você terá esse arquivo dog dentro da pasta de recursos e eu dei todas as instruções que são para o projeto de classe. Vamos nos concentrar no projeto da classe. Esse é o nome da classe que o projeto é identificar a função no prompt. Aprendemos sobre a solicitação de função e, neste projeto de classe, você precisa identificar a função da função a partir da solicitação e dar uma olhada na descrição Está escrito aqui. Este projeto ajuda o aluno a entender o conceito de estímulo ao papel, identidade e papel Na engenharia imediata, o aluno aprenderá como a atribuição uma identidade de régua específica a um modelo de IA influencia a qualidade, tom, a experiência e o estilo da resposta gerada Ao analisar o baile de formatura fornecido, os alunos identificarão a função atribuída à IA e entenderão por que essa função ajuda a produzir conteúdo mais profissional e direcionado Este exercício demonstra como os prompts baseados em regras podem melhorar a eficácia da saída gerada pela IA Então essa foi a descrição do projeto da classe. Agora, a parte principal. Isso é o que você tem que fazer. Então você tem que executar três P. Ok. Primeiro, na primeira etapa, você precisa abrir o ChatGPT Então, vamos seguir o mesmo processo. Ok, você pode ver na minha tela que eu abri o ChatGPT e, na etapa dois, você precisa escrever o prompt, e eu já dei o prompt Então você também pode fazer a cópia ou escrevê-la manualmente, mas estou sugerindo que você copie esse prompt daqui e agora você precisa colá-lo. Está bem? Você precisa colá-lo no ChatGPT e clicar no botão de envio do prompt Em seguida, ele lhe dará o artigo. OK. Agora, aqui na etapa três, o que está escrito aqui, identifique o rolo do baile Então, esse é o prompt e, depois de aplicar esse prompt no ChatGPT, recebemos um bom artigo Você pode ver aqui o artigo. E agora a tarefa principal é identificar a função. Portanto, temos que identificar a função a partir do prompt. Portanto, essa é a saída, mas nossa principal tarefa é identificar a função a partir do prompt. Então, esse é o nosso aviso. E aqui, temos que descobrir qual é a função dentro do prompt. Então você pode ver , está escrito aqui. Você é um premiado jornalista de tecnologia com 15 anos de experiência. Cobrindo inteligência artificial, automação e transformação digital. Escreva um artigo profissional envolvente e informativo para líderes empresariais e empreendedores sobre como a inteligência artificial está transformando os negócios modernos Use exemplos claros, insights práticos e perspectiva prospectiva. Então você sabe qual é o principal uso da engenharia rápida. Na última lição, aprendemos sobre a solicitação de papéis e você sabe o que é a solicitação de papéis Então, se você considerar a solicitação daqui, tudo gira em torno do papel deles. Então, qual é o papel aqui? É, está aqui. Você é um premiado jornalista de tecnologia. Portanto, essa é a função dentro do prompt, porque você sabe como a função está sendo executada, já aprendemos em nossa última lição. Então, aqui, o papel é do jornalista de tecnologia. Então, em vez de jornalista de tecnologia, se estiver escrito aqui, como se você fosse um fotógrafo premiado. Então, qual poderia ser o papel? É um fotógrafo. Então é assim que você identificará o papel deles. Ok, agora sua tarefa principal é escrever um prompt. Você pode ver que eu escrevi um aviso aqui. Você pode pegar a ideia daqui. Agora, sua tarefa principal é escrever uma solicitação e, depois de escrever a solicitação, mencionar qual é a função da solicitação. Essa é a sua tarefa. Está bem? E depois de escrever a solicitação, agora é hora de enviar. Está bem? Então você pode ver que escrevemos aqui onde o aluno enviará o projeto de classe. Você pode enviar seu projeto de classe dentro da seção de projetos da classe e também pode postar sobre a discussão da turma. Ok, agora sua tarefa principal é escrever um prompt. Então, a partir do prompt, você precisa identificar qual é a regra. Ok, então essa é uma tarefa muito simples. Então, se você precisar de como enviar a solicitação, nesse caso, posso ajudá-lo dizendo que aqui está a solicitação que estou copiando aqui, e estou escrevendo aqui essa solicitação, e você pode escrever dessa forma, uma solicitação. E na segunda linha, você pode escrever assim Role IdentityFide Aqui, o papel é jornalista de tecnologia. Estou escrevendo tecnologia. Diários. Este é o formato de como você enviará seu projeto de classe. Não vou sugerir que você use o mesmo prompt. Sugiro que você faça sua própria solicitação e, a partir daí, identifique a função. Portanto, este é o seu projeto de classe e você pode considerar essas coisas como sua lição Espero que você participe deste projeto de classe e estou esperando ansiosamente para ver como você está escrevendo sua solicitação e como estava identificando a função a partir da