تركز التقنيات المتقدمة للهندسة السريعة في مهام الترميز على تعزيز قدرة نماذج اللغة على فهم التعليمات البرمجية الأكثر دقة ودراسة السياق ومتناسق. تتجاوز هذه التقنيات ببساطة طلب التعليمات البرمجية وتتضمن توجيه النموذج من خلال خطوات التفكير المعقدة ، وتحطيم المشكلات ، وتحسين المعلمات لإنتاج حلول عالية الجودة وقابلة للصيانة وفعالة.
سلسلة من الفكر (COT) تدفع للترميز
سلسلة من الفكر هي طريقة متقدمة توجه النموذج لحل المشكلات خطوة بخطوة قبل إنتاج الإخراج النهائي. بدلاً من طلب الكود مباشرة ، يرشد المطالبة بشكل صريح النموذج إلى العقل من خلال المشكلة على مراحل. على سبيل المثال ، عند تكليفها بتنفيذ خوارزمية ، قد تطلب المطالبة من النموذج أولاً تحديد المشكلة ، والنظر في الأساليب الساذجة ، وتطوير حلول محسنة ، وتقييم التعقيد ، ثم كتابة الرمز النهائي. يعزز هذا النهج قدرة النموذج على التعامل مع الهياكل المنطقية المعقدة ، ويقلل من الأخطاء في منطق التعليمات البرمجية ، وغالبًا ما يؤدي إلى رمز مملوء بشكل جيد ومفهوم يعكس عملية التفكير.هذه التقنية فعالة للغاية ل:
- تطوير الخوارزمية مثل الفرز والبحث والبرمجة الديناميكية وخوارزميات الرسم البياني.
- إعادة تمثيل الكود أو تحسينه عن طريق تقسيم المشكلة إلى مشكلات فرعية.
- تحويلات البيانات المعقدة أو الوظائف المتكررة حيث تكون هناك حاجة إلى طبقات متعددة من التفكير.
طلقة قليلة وطيور طلقة واحدة مع أمثلة
يتضمن Place-Shot Prompting إعطاء النموذج العديد من أمثلة المدخلات والمخرجات في المطالبة لإظهار النمط أو النمط أو التنسيق المطلوب من الكود قبل أن يطلب منه إنشاء خاص به. توفر هذه الطريقة إشارة سياقية قوية للنموذج ، وتحديد التوقعات الواضحة للأناقة أو بنيات اللغة أو نماذج البرمجة المحددة. يتشابه إحدى الطرافات الواحدة ولكنه يوفر مثالًا واحدًا.هذه التقنية مفيدة ل:
- توجيه النموذج على تفضيلات نمط الكود.
- حدد تنسيقات الإخراج مثل إرجاع كائنات JSON أو تعريفات الفصل أو أنماط التعليقات.
- إظهار ممارسات الترميز الخاصة بالمجال.
المطالبة القائمة على الأدوار
يعين النموذج دورًا محددًا في سياق مهمة الترميز ، مما يجعل الإخراج أكثر صلة. على سبيل المثال ، يشكل توجيه النموذج "العمل كمهندس برمجيات كبير" أو "العمل كمراجع رمز" الاستجابة لتكون أكثر توافقًا مع ممارسات الخبراء ، مثل التعليق بشكل شامل ، والالتزام بأفضل الممارسات ، أو التأكيد على الأمان في التعليمات البرمجية.هذا النهج يساعد في:
- جودة رمز الخياطة إلى مستوى الخبرة المتوقعة.
- محاكاة الاتفاقيات الخاصة بالمجال أو معايير ترميز الفريق.
المسلسل المسلسل والتفاعلات متعددة المنعطف
يشير السلاسل المطالبة إلى تقسيم المهام المعقدة إلى مطالبات متعددة ذات صلة ، حيث تبني كل خطوة على الخطوة السابقة. بدلاً من طلب كل شيء في مطالبة واحدة ، يشارك النموذج في مربعات حوار متعددة المنعطفات تقوم بتحسين الرمز أو تمديده تدريجياً.هذه الاستراتيجية تساعد في:
- الحفاظ على السياق على جلسات حل المشكلات لفترة طويلة.
- اختبار قصاصات رمز التصحيح بشكل تدريجي.
- إضافة ميزات تدريجيا أو حالات معالجة الحافة.
التحكم في المعلمة لاستجابات صقلها
تعديل معلمات النموذج مثل درجة الحرارة والحدود الرمزية يطفئ طبيعة الكود الذي تم إنشاؤه. تجعل قيم درجة الحرارة المنخفضة المخرجات أكثر حتمية ودقيقة ، والتي غالبًا ما تفضل مهام الترميز حيث تهم الدقة. حدود الرمز تتحكم في الطول للحفاظ على تركيز الاستجابات.تشمل الفوائد:
- تقليل العشوائية لتجنب الكود غير المنطقي.
- السيطرة على الفعل للرمز الموجز أو المسبق.
التوافق الذاتي والتحسين العودية
تولد تقنيات الاتساق الذاتي مسارات التفكير المتعددة أو مخرجات متعددة واختيار أفضل واحدة من خلال إجماع أو آلية تسجيل. يطلب التحسين العودية من النموذج مراجعة وصقل مخرجاته بشكل متكرر ، مما يعزز جودة الكود والأخطاء التي قد تكون قد فاتتها في البداية.الخطوات العملية تنطوي على:
- إنشاء حلول رمز أولية.
- طلب النموذج لانتقاد حله ونقاط تحسين قائمة.
- التكرار من خلال الإصدارات المنقحة حتى يتم إنتاج رمز نهائي مصقول.
رد فعل (التفكير والتمثيل)
يجمع React بين خطوات التفكير مع أوامر الإجراء داخل نفس المطالبة. بالنسبة للترميز ، يعني هذا أن النموذج يتناوب بين شرح مقتطفات الرمز المنطقي والرمز المنتجة. يوفر هذا النهج الشفافية في عملية تفكير النموذج ويجعل تصحيح الأخطاء أو تعديل المخرجات أسهل.حالات الاستخدام:
- توليد رمز مع تفسيرات مدمجة.
- إنتاج رمز تدريجي يتبع نقاط التفتيش المنطقية.
السياق والطالبة الوصفية
يتضمن المطالبة السياقية معلومات خلفية غنية وقيود ذات صلة بمهمة الترميز ، مما يضمن محاذاة إخراج النموذج مع متطلبات أو بيئات مشروع محددة (على سبيل المثال ، الأطر ، اللغات ، المكتبات). يتضمن المطالبة META توجيه النموذج ليس فقط لإنشاء التعليمات البرمجية ولكن أيضًا لتقييم وتحسين المطالبة أو إخراجها بشكل مستقل.هذه الأساليب تساعد في:
- إنتاج رمز محسن لسياقات معينة.
- تمكين النموذج من تصحيح الذات وتعزيز الصياغة الفوري أو توليد الكود.
الدقة والخصوصية في التعليمات
تعليمات دقيقة وغير مضغوطة هي أساس هندسة مطالبة متقدمة. يؤدي تحديد توقعات المدخلات والمخرجات بوضوح ، معالجة الأخطاء ، وحالات الحافة ، ومعايير الترميز إلى تقليل تفسير سوء التفسير ، مما يؤدي إلى توليد رمز أكثر دقة. يساعد بما في ذلك الظروف أو القيود الصريحة على تجنب المخرجات العامة أو غير ذات الصلة.تشمل الأمثلة:
- تحديد توقيعات الوظيفة الدقيقة وأنواع الإرجاع.
- تحديد تحديد التعقيد الخوارزمي المطلوب أو اعتبارات الأداء.
حطام الظهر والتحلل المشكلة
يتضمن المطالبة بالتخلي عن تعليمات النموذج لإيقاف وإعادة التقييم وإعادة النظر في نهجه إذا نشأت أعراض المزالق الشائعة مثل الأخطاء أو عيوب التصميم. يتحول تحلل المشكلة إلى مهام معقدة إلى مشكلات فرعية أصغر يمكن معالجتها بشكل فردي بواسطة النموذج قبل دمج النتائج في حل متماسك.المزايا تشمل:
- تخفيف الأخطاء من خلال إعادة تقييم التكرار.
- إدارة التعقيد عن طريق تحديد مهمة الترميز.
ضبط التعليمات والتحكم في التنسيق
يشير ضبط التعليمات إلى تصميم المطالبات التي تتبع تنسيقًا ثابتًا مثل الإرشادات المسبقة ، أو الأقسام المسمى للإدخال/الإخراج ، أو الرموز الخاصة لجعل التعليمات البرمجية المولدة من الذكاء الاصطناعى أكثر قابلية للتنبؤ بها وأسهل تحليلها بواسطة أنظمة المصب أو البشر.تشمل هذه الممارسة:
- استخدام قوالب موجه قياسية لمهام الترميز الروتينية.
- تضمين محددات أو علامات صريحة لفصل الكود عن التفسيرات.
***
يتيح الجمع بين هذه التقنيات المهندسين المطالبين بإلغاء قفل الإمكانات الكاملة لنماذج اللغة لمهام الترميز. من خلال توجيه الذكاء الاصطناعى من خلال التفكير المنظم ، والصقل التكراري ، والتعليمات التي تدرك السياق ، تصبح مخرجات الترميز أكثر موثوقية ، قابلة للصيانة ، وتتوافق مع احتياجات تطوير البرمجيات المعقدة.
هذه الأساليب الهندسية المتقدمة ضرورية لـ:
- تصميم الخوارزمية المعقدة وتصحيح الأخطاء.
- بناء أنظمة متعددة المكونات متكاملة.
- إعادة تمثيل وتحسين الكود القديم.
- توليد الوثائق إلى جانب الكود.