Perplexity. Полное руководство. Александр Александрович Костин

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ помогают модели лучше понимать ваши потребности и предоставлять более релевантные ответы. Избегайте общих или двусмысленных формулировок.

      Пример:

      Вместо “Расскажи о технологиях”, используйте “Расскажи о современных технологиях искусственного интеллекта и их применении в здравоохранении.”

      Использование контекста:

      Предоставление дополнительной информации или контекста помогает модели лучше понимать задачу и генерировать более точные ответы.

      Пример:

      В контексте запроса “Проанализируй отзывы клиентов”, предоставьте примеры отзывов или укажите конкретные аспекты, которые необходимо анализировать, такие как удовлетворенность качеством обслуживания или сроки доставки.

      Настройка параметров генерации:

      Правильная настройка параметров, таких как temperature, max_tokens и top_k, влияет на креативность, длину и релевантность ответов.

      o Temperature: Управляет степенью креативности модели. Низкие значения (например, 0.2) делают ответы более предсказуемыми и точными, в то время как высокие значения (например, 0.8) способствуют более креативным и разнообразным ответам.

      o Max_tokens: Ограничивает количество токенов (слов и символов) в ответе. Устанавливайте этот параметр в соответствии с необходимым объемом информации.

      o Top_k: Ограничивает выборку слов до первых k наиболее вероятных вариантов, что помогает контролировать разнообразие и качество ответов.

      Пример:

      Для генерации подробного отчета используйте высокое значение max_tokens и среднее значение temperature, чтобы обеспечить баланс между точностью и креативностью.

      Использование уточняющих инструкций:

      Включение конкретных инструкций о стиле, тоне и структуре ответа помогает модели лучше соответствовать вашим ожиданиям.

      Пример:

      “Напиши краткое резюме в деловом стиле” или “Используй простой и понятный язык, избегай технического жаргона.”

      Повторная формулировка и итеративное улучшение:

      Если первый ответ не удовлетворяет, попробуйте изменить формулировку запроса или добавить дополнительные уточнения. Итеративный подход помогает добиться более точных и релевантных результатов.

      Пример:

      Если первоначальный запрос “Расскажи о ИИ” дал слишком общий ответ, уточните его до “Расскажи о применении искусственного интеллекта в сфере образования, включая конкретные примеры и результаты.”

      Использование структурированных данных:

      Представление информации в структурированном формате, таком как списки, таблицы или подзаголовки, упрощает восприятие и анализ ответов.

      Пример:

      “Создай список из 5 преимуществ использования ИИ в медицине, каждый из которых должен содержать краткое описание и пример применения.”

      Примеры

      Для лучшего понимания того, как формулировать запросы и анализировать ответы Perplexity, рассмотрим СКАЧАТЬ