提示工程是一门新兴学科,就像是为大语言模型(LLM)设计的"语言游戏"。通过这个"游戏",我们可以更有效地引导 LLM 来处理问题。只有熟悉了这个游戏的规则,我们才能更清楚地认识到 LLM 的能力和局限。 这个"游戏"不仅帮助我们理解 LLM,它也是提升 LLM 能力的途径。有效的提示工程可以提高大语言模型处理复杂问题的能力(比如一些数学推理问题),也可以提高大语言模型的扩展性(比如可以结合专业领域的知识和外部工具,来提升 LLM 的能力)。 提示工程就像是一把钥匙,为我们理解和应用大语言模型打开了新的大门,无论是现在还是未来,它的潜力都是无穷无尽的。
ChatGPT 是一种强大的自然语言处理模型。在工作中,我们可以借助其卓越的自然语言生成能力,快速检索代码信息,使程序员们能更加专注于业务逻辑的实现和优化。然而,由于它的知识库仅覆盖至 2021 年 9 月前的信息,一些新的技术文档无法被查询到,例如我们公司前端经常使用的开源框架 TDesign。本文讲解了本人为了解决这一痛点的实验过程,即通过应用 embedding 技术并结合 AST 解释器,实现了对 TDesign 代码知识库的自然语言查询。在 30 个常见用例的测试下,查询精度达到了 90%。常用组件的检索时间从平均 10 分钟缩短至 2 分钟,从而提升了前端研发效率 20%。
本文探究ChatGpt等AI机器人能否帮助老板快速的做数据分析?用自然语言同老板进行沟通,满足老板的所有数据分析的诉求?