ساخت برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی

فصل‌ها
7 فلش‌کارت
6 گالری‌کارت
20 صوت
7 پرامپت
7 واژه‌نامه

فراموش کنید که با یک دستور ساده از مدل بخواهید جادو کند؛ ساخت برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی در سطح تولید (Production) نیازمند تبدیل نیت‌های انسانی به یک خط لوله (Pipeline) ساختاریافته و قابل پیش‌بینی است. وقتی از مدل می‌خواهید یک مقاله کامل را در یک نفس بنویسید، خروجی چیزی شبیه موسیقی متن آسانسور می‌شود: از نظر فنی درست، کاملاً فراموش‌شدنی و فاقد هرگونه روح انسانی. این فصل کالبدشکافی می‌کند چگونه یک موتور تولید محتوای سرتاسری بسازید که با تقلید از یک اتاق خبر واقعی، از کلی‌گویی‌های رایج جلوگیری کند. بدون داشتن یک معماری سیستماتیک، قابلیت‌های هوش مصنوعی شما متن‌های سطحی تولید می‌کنند که در موتورهای جستجو رتبه نمی‌آورند و کاربران را ناامید می‌سازند. در قلب این جریان کاری، گذار از دستورات ساده به هماهنگی چندمرحله‌ای نهفته است. مرحله پژوهش موضوع (Topic Research) و مصاحبه با متخصص (Expert Interview) به عنوان زیربنای جمع‌آوری داده عمل می‌کنند و پیش از تولید حتی یک خط متن، دیدگاه‌های منحصربه‌فرد را استخراج می‌کنند. بدون این فاز تحقیقی، مدل دچار توهم شده یا به خلاصه نویسی‌های کلیشه‌ای پناه می‌برد. پس از جمع‌آوری مواد خام، سیستم وارد مرحله تولید ساختار (Generate Outline) می‌شود تا اسکلت منطقی مقاله را شکل دهد و از پرحویی مدل جلوگیری کند. از آنجا، بخش تولید متن (Text Generation) آغاز می‌شود که به‌شدت توسط پارامتر سبک نگارش (Writing Style) هدایت می‌شود تا لحن و ریتم شخصی نویسنده را حفظ کند. متن خام تنها نیمی از مسیر است؛ بسته‌بندی آن برای مصرف‌کننده نیازمند بهینه‌سازی عنوان (Title Optimization) است تا نرخ کلیک و سئو تضمین شود. علاوه بر این، سیستم‌های مدرن باید فراتر از متن رفته و با استفاده از تصاویر هوش مصنوعی (AI Blog Images) جلوه‌های بصری جذابی ایجاد کنند. در نهایت، تمامی این عملیات باید در یک رابط کاربری (User Interface) یکپارچه متصل شوند تا پیچیدگی‌های پس‌زمینه به تجربه‌ای روان برای کاربر تبدیل شود. این معماری همواره مستلزم مدیریت بده‌بستان (Trade-off) بین میزان خودکارسازی و کنترل انسانی است. [ ] طراحی یک حلقه مصاحبه تعاملی برای استخراج بینش‌های منحصربه‌فرد کاربر پیش از تولید متن [ ] پیاده‌سازی مرحله ساختاردهی برای کنترل جریان معماری محتوا [ ] اعمال پروفایل سبک نگارش سفارشی برای حذف لحن کلیشه‌ای در خروجی‌های هوش مصنوعی [ ] خودکارسازی فرایندهای بهینه‌سازی عنوان برای دیده‌شدن بهتر در موتورهای جستجو [ ] یکپارچه‌سازی خطوط لوله تولید تصویر برای تکمیل بصری روایت‌های متنی [ ] ساخت یک رابط کاربری بصری که زنجیره‌های پیچیده دستورات را به چرخه‌های بازخورد ساده تبدیل کند

فصل

1

جلد کتاب مهندسی پرامپت برای هوش مصنوعی مولد
O’Reilly

فصل 10 کتاب Prompt Engineering for Generative AI: ساخت برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی

انتشار کتاب

منتشر شده

پیشرفت فصل 10
پیشرفت کتاب

مدت زمان خوانش

00:22

گالری

دارد

وضعیت صوت

پیش‌نمایش

تحلیل

هوش مصنوعی