เทคนิคขั้นสูงสำหรับวิศวกรรมที่รวดเร็วในการเข้ารหัสงานมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มความสามารถของแบบจำลองภาษาเพื่อทำความเข้าใจเหตุผลและสร้างรหัสที่แม่นยำมากขึ้นตระหนักถึงบริบทและมีเหตุผลที่สอดคล้องกัน เทคนิคเหล่านี้นอกเหนือไปจากการขอรหัสและเกี่ยวข้องกับการชี้นำแบบจำลองผ่านขั้นตอนการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนการทำลายปัญหาและการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์เพื่อสร้างโซลูชั่นที่มีคุณภาพสูงบำรุงรักษาและมีประสิทธิภาพ
Chain of Thought (COT) แจ้งการเขียนโค้ด
ห่วงโซ่ของการแจ้งเตือนความคิดเป็นวิธีการขั้นสูงที่เป็นแนวทางในการแก้ปัญหาทีละขั้นตอนก่อนที่จะสร้างผลลัพธ์สุดท้าย แทนที่จะร้องขอรหัสโดยตรงคำแนะนำจะสั่งให้โมเดลให้เหตุผลผ่านปัญหาในขั้นตอนอย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่นเมื่อได้รับมอบหมายให้ใช้อัลกอริทึมการแจ้งเตือนอาจขอให้โมเดลกำหนดปัญหาก่อนพิจารณาวิธีการที่ไร้เดียงสาพัฒนาวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมประเมินความซับซ้อนแล้วเขียนรหัสสุดท้าย วิธีการนี้ช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการจัดการโครงสร้างเชิงตรรกะที่ซับซ้อนลดข้อผิดพลาดในตรรกะของรหัสและมักจะส่งผลให้รหัสที่เข้าใจได้ดีและเข้าใจได้ซึ่งสะท้อนถึงกระบวนการให้เหตุผลเทคนิคนี้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับ:
- การพัฒนาอัลกอริทึมเช่นการเรียงลำดับการค้นหาการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกและอัลกอริทึมกราฟ
- การปรับโครงสร้างหรือเพิ่มประสิทธิภาพรหัสโดยการทำลายปัญหาเป็นปัญหาย่อย
- การแปลงข้อมูลที่ซับซ้อนหรือฟังก์ชั่นแบบเรียกซ้ำซึ่งจำเป็นต้องใช้เหตุผลหลายเลเยอร์
ไม่กี่นัดและการแจ้งเตือนด้วยตัวอย่างเดียว
การกระตุ้นด้วยการยิงไม่กี่ครั้งเกี่ยวข้องกับการให้โมเดลตัวอย่างอินพุตเอาท์พุทหลายตัวอย่างภายในพรอมต์เพื่อแสดงรูปแบบสไตล์หรือรูปแบบที่ต้องการก่อนที่จะขอให้สร้างตัวเอง วิธีนี้ให้สัญญาณตามบริบทที่แข็งแกร่งกับโมเดลกำหนดความคาดหวังที่ชัดเจนสำหรับสไตล์การสร้างภาษาหรือกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมเฉพาะ การแจ้งเตือนครั้งเดียวจะคล้ายกัน แต่มีตัวอย่างเดียวเทคนิคนี้มีประโยชน์สำหรับ:
- แนะนำโมเดลเกี่ยวกับการตั้งค่าสไตล์รหัส
- ระบุรูปแบบผลลัพธ์เช่นการส่งคืนวัตถุ JSON คำจำกัดความของคลาสหรือรูปแบบความคิดเห็น
- แสดงให้เห็นถึงแนวทางการเข้ารหัสเฉพาะโดเมน
การแจ้งเตือนตามบทบาท
การกำหนดโมเดลบทบาทเฉพาะบริบทของงานการเข้ารหัสทำให้เอาต์พุตมีความเกี่ยวข้องมากขึ้น ตัวอย่างเช่นการสอนรูปแบบให้ "ทำหน้าที่เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์อาวุโส" หรือ "ทำหน้าที่เป็นผู้ตรวจสอบรหัส" กำหนดการตอบสนองที่สอดคล้องกับการปฏิบัติของผู้เชี่ยวชาญมากขึ้นเช่นการแสดงความคิดเห็นอย่างถี่ถ้วนยึดติดกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดหรือเน้นความปลอดภัยในรหัสวิธีการนี้ช่วยใน:
- การปรับแต่งคุณภาพรหัสให้กับระดับความเชี่ยวชาญที่คาดหวัง
- การเลียนแบบการประชุมเฉพาะโดเมนหรือมาตรฐานการเข้ารหัสของทีม
การผูกมัดและการโต้ตอบหลายครั้ง
การผูกมัดที่รวดเร็วหมายถึงการแยกงานที่ซับซ้อนออกเป็นหลาย ๆ ครั้งที่แต่ละขั้นตอนจะสร้างขึ้นเมื่อก่อนหน้านี้ แทนที่จะขอทุกอย่างในพรอมต์เดียวโมเดลมีส่วนร่วมในกล่องโต้ตอบหลายครั้งที่ปรับแต่งหรือขยายรหัสอย่างต่อเนื่องกลยุทธ์นี้ช่วยใน:
- การรักษาบริบทในช่วงการแก้ปัญหาเป็นเวลานาน
- การทดสอบแบบเพิ่มขึ้นและการดีบักโค้ดตัวอย่าง
- ค่อยๆเพิ่มคุณสมบัติหรือเคสขอบจัดการ
การควบคุมพารามิเตอร์สำหรับการตอบกลับอย่างละเอียด
การปรับพารามิเตอร์โมเดลเช่นอุณหภูมิและโทเค็น จำกัด การปรับแต่งลักษณะของรหัสที่สร้างขึ้น ค่าอุณหภูมิที่ต่ำกว่าทำให้เอาต์พุตกำหนดขึ้นและแม่นยำมากขึ้นซึ่งมักจะเป็นที่ต้องการสำหรับการเข้ารหัสงานที่มีความแม่นยำ โทเค็น จำกัด ควบคุมความยาวเพื่อให้การตอบสนองมุ่งเน้นประโยชน์รวมถึง:
- ลดการสุ่มเพื่อหลีกเลี่ยงรหัสไร้สาระ
- การควบคุมคำฟุ่มเฟือยสำหรับรหัสที่รัดกุมหรือมีความคิดเห็นอย่างประณีต
ความสม่ำเสมอและการปรับปรุงแบบเรียกซ้ำ
เทคนิคความสม่ำเสมอของตนเองสร้างเส้นทางการใช้เหตุผลหลายเส้นทางหรือเอาท์พุทหลายอย่างและเลือกสิ่งที่ดีที่สุดผ่านกลไกฉันทามติหรือการให้คะแนน การปรับปรุงแบบเรียกซ้ำขอให้โมเดลตรวจสอบและปรับแต่งผลลัพธ์ของตัวเองซ้ำ ๆ เพิ่มคุณภาพของรหัสและการจับข้อผิดพลาดที่อาจพลาดไปในตอนแรกขั้นตอนการปฏิบัติเกี่ยวข้องกับ:
- สร้างโซลูชันรหัสเริ่มต้น
- ขอให้โมเดลวิจารณ์โซลูชันและคะแนนการปรับปรุงรายการ
- วนซ้ำผ่านเวอร์ชันที่แก้ไขจนกว่าจะมีการผลิตรหัสสุดท้าย
ตอบสนองการแจ้งเตือน (การใช้เหตุผลและการแสดง)
React รวมขั้นตอนการใช้เหตุผลกับคำสั่งการกระทำภายในพรอมต์เดียวกัน สำหรับการเข้ารหัสนี่หมายความว่าโมเดลสลับระหว่างการอธิบายเหตุผลและการผลิตตัวอย่างโค้ด วิธีการนี้ให้ความโปร่งใสในกระบวนการคิดของโมเดลและทำให้การดีบักหรือการปรับเปลี่ยนเอาต์พุตง่ายขึ้นใช้กรณี:
- สร้างรหัสด้วยคำอธิบายในตัว
- การผลิตรหัสแบบขั้นตอนที่ตามจุดตรวจตรรกะ
บริบทและการแจ้งเตือนเมตา
การแจ้งเตือนบริบทรวมถึงข้อมูลพื้นหลังที่หลากหลายและข้อ จำกัด ที่เกี่ยวข้องกับงานการเข้ารหัสทำให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ของโมเดลจะสอดคล้องกับข้อกำหนดหรือสภาพแวดล้อมของโครงการเฉพาะ (เช่นเฟรมเวิร์ก, ภาษา, ไลบรารี) การแจ้งเตือนเมตาเกี่ยวข้องกับการสอนโมเดลไม่เพียง แต่สร้างรหัส แต่ยังเพื่อประเมินและปรับปรุงพรอมต์หรือเอาท์พุทด้วยตนเองอย่างอิสระวิธีการเหล่านี้ช่วยใน:
- การผลิตรหัสที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับบริบทเฉพาะ
- การเปิดใช้งานแบบจำลองเพื่อแก้ไขตนเองและปรับปรุงสูตรที่รวดเร็วหรือการสร้างรหัส
ความแม่นยำและความจำเพาะในคำแนะนำ
คำแนะนำที่แม่นยำและชัดเจนเป็นรากฐานของวิศวกรรมที่รวดเร็วขั้นสูง การระบุความคาดหวังอินพุตเอาท์พุทการจัดการข้อผิดพลาดกรณีขอบและมาตรฐานการเข้ารหัสจะช่วยลดการตีความที่ผิดพลาดนำไปสู่การสร้างรหัสที่แม่นยำยิ่งขึ้น รวมถึงเงื่อนไขหรือข้อ จำกัด ที่ชัดเจนช่วยหลีกเลี่ยงผลลัพธ์ทั่วไปหรือไม่เกี่ยวข้องตัวอย่าง ได้แก่ :
- การกำหนดลายเซ็นฟังก์ชั่นที่แน่นอนและประเภทการส่งคืน
- การสรุปความซับซ้อนของอัลกอริทึมหรือการพิจารณาประสิทธิภาพ
การแจ้งเตือนขั้นตอนหลังและการสลายตัวของปัญหา
การแจ้งเตือนขั้นตอนกลับเกี่ยวข้องกับการสอนแบบจำลองเพื่อหยุดชั่วคราวประเมินอีกครั้งและพิจารณาวิธีการของมันอีกครั้งหากอาการของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นทั่วไปเกิดขึ้นเช่นแมลงหรือข้อบกพร่องในการออกแบบ การสลายตัวของปัญหาจะแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยที่เล็กกว่าซึ่งสามารถแก้ไขได้เป็นรายบุคคลโดยแบบจำลองก่อนที่จะรวมผลลัพธ์เข้ากับโซลูชันที่เหนียวแน่นข้อดีครอบคลุม:
- บรรเทาข้อผิดพลาดผ่านการประเมินซ้ำซ้ำ
- การจัดการความซับซ้อนโดยการทำโมดูลการเข้ารหัส
การปรับแต่งคำสั่งและการควบคุมรูปแบบ
การปรับแต่งการเรียนการสอนหมายถึงการออกแบบพรอมต์ที่เป็นไปตามรูปแบบที่สอดคล้องกันเช่นคำแนะนำที่นำหน้าส่วนที่มีป้ายกำกับสำหรับอินพุต/เอาต์พุตหรือโทเค็นพิเศษเพื่อให้รหัส Ai-Generated คาดการณ์ได้มากขึ้นและง่ายต่อการแยกวิเคราะห์โดยระบบดาวน์สตรีมหรือมนุษย์การปฏิบัตินี้รวมถึง:
- ใช้เทมเพลตพรอมต์มาตรฐานสำหรับงานการเข้ารหัสประจำ
- ฝังตัวคั่นหรือเครื่องหมายที่ชัดเจนเพื่อแยกรหัสออกจากคำอธิบาย
-
การรวมเทคนิคเหล่านี้ช่วยให้วิศวกรที่รวดเร็วสามารถปลดล็อกศักยภาพของโมเดลภาษาสำหรับการเข้ารหัสงาน ด้วยการควบคุม AI ผ่านการใช้เหตุผลที่มีโครงสร้างการปรับแต่งซ้ำและคำแนะนำที่ตระหนักถึงบริบทการเข้ารหัสเอาท์พุทจะน่าเชื่อถือมากขึ้นได้รับการบำรุงรักษาและสอดคล้องกับความต้องการการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน
วิธีการทางวิศวกรรมพรอมต์ขั้นสูงเหล่านี้จำเป็นสำหรับ:
- การออกแบบอัลกอริทึมที่ซับซ้อนและการดีบัก
- การสร้างระบบหลายองค์ประกอบแบบบูรณาการ
- refactoring และเพิ่มประสิทธิภาพรหัสมรดก
- การสร้างเอกสารข้างรหัส