Tipdroša promptu inženierija: AI mijiedarbības uzlabošana ar tipu ieviešanu

Mākslīgā intelekta (AI), īpaši lielo valodu modeļu (LLM), straujā attīstība ir pavērusi vēl nebijušas iespējas tādās jomās kā satura ģenerēšana, datu analīze un sarežģītu problēmu risināšana. Tomēr mijiedarbība ar šiem jaudīgajiem modeļiem bieži balstās uz dabiskās valodas promptiem – metodi, kas, lai arī intuitīva, pēc būtības ir pakļauta neskaidrībām, neprecizitātei un nepareizai interpretācijai. Tas var novest pie nekonsekventiem, neprecīziem vai pat nevēlamiem AI rezultātiem, kavējot uzticamu un mērogojamu AI ieviešanu dažādās nozarēs.

Lai risinātu šīs problēmas, veidojas jauna paradigma: Tipdroša promptu inženierija. Šī pieeja cenšas ienest tipu sistēmu, kas ir tradicionālās programmatūras izstrādes stūrakmens, stingrību un paredzamību AI mijiedarbības jomā. Ieviešot tipu pārbaudi un izpildi promptu dizainā un izpildē, mēs varam būtiski uzlabot AI vadītu lietojumprogrammu uzticamību, robustumu un drošību.

Neskaidrību problēma dabiskās valodas promptos

Dabiskā valoda ir brīnišķīgi izteiksmīga, bet arī ārkārtīgi neskaidra. Apsveriet vienkāršu promptu: "Apkopojiet dokumentu par klimata pārmaiņām." Nekavējoties rodas vairāki jautājumi:

• Kurš dokuments? AI nav raksturīga konteksta, ja tas nav nodrošināts.
• Kāda veida apkopojums? Augsta līmeņa pārskats? Detalizēts tehnisks apkopojums? Kopsavilkums konkrētai auditorijai?
• Kādi klimata pārmaiņu aspekti? Cēloņi? Sekas? Politikas risinājumi? Zinātniskais konsenss?
• Kāds garums? Daži teikumi? Rindkopa? Lapa?

Bez skaidriem ierobežojumiem AI ir jāpieņem pieņēmumi, kas noved pie rezultātiem, kuri var neatbilst lietotāja nodomam. Tas ir īpaši problemātiski kritiskās lietojumprogrammās, piemēram, medicīnas diagnostikā, finanšu pārskatos vai juridisko dokumentu analīzē, kur precizitāte ir vissvarīgākā.

Tradicionālās promptu inženierijas metodes bieži ietver iteratīvu uzlabošanu, plašu testēšanu un sarežģītu promptu sasaistīšanu, lai mazinātu šīs problēmas. Lai gan tās ir zināmā mērā efektīvas, šīs metodes var būt laikietilpīgas, resursietilpīgas un joprojām atstāj vietu smalkām kļūdām.

Kas ir tipdroša promptu inženierija?

Tipdroša promptu inženierija ir metodika, kas promptiem piešķir skaidrus strukturālus un semantiskus ierobežojumus, kas līdzinās datu tipiem programmēšanas valodās. Tā vietā, lai paļautos tikai uz brīvas formas tekstu, tā strukturē promptus, lai definētu paredzamos ievades formātus, izvades shēmas un pieļaujamos vērtību vai konceptu diapazonus.

Galvenā ideja ir:

• Definēt paredzamās struktūras: Norādīt ievades formātu, ko AI vajadzētu saņemt, un izvades formātu, ko tai vajadzētu ģenerēt.
• Nodrošināt datu integritāti: Pārliecināties, ka AI apstrādātie un ģenerētie dati atbilst iepriekš definētiem noteikumiem un ierobežojumiem.
• Samazināt neskaidrības: Novērst vai būtiski samazināt AI modeļa interpretācijas brīvību.
• Palielināt paredzamību: Padarīt AI atbildes konsekventākas un uzticamākas vairākās mijiedarbībās.

Šī paradigmas maiņa pārsniedz tikai gudru teksta virkņu veidošanu un pāriet uz robustu saskarņu projektēšanu AI mijiedarbībai, kur apmainītās informācijas tipi ir formāli definēti un validēti.

Galvenie jēdzieni un komponenti

Tipdrošas promptu inženierijas ieviešana ietver vairākus galvenos jēdzienus:

1. Promptu shēmas

Līdzīgi kā datubāzu shēmas vai API līgumi, promptu shēmas definē gan ievades prompta, gan AI izvades struktūru un paredzamos datu tipus. Šīs shēmas var ietvert:

• Obligātie lauki: Būtiskas informācijas daļas, kurām jābūt promptā.
• Datu tipi: Norādot, vai informācijas daļai jābūt virknei, veselam skaitlim, loģiskai vērtībai, datumam, sarakstam vai sarežģītākam strukturētam objektam.
• Ierobežojumi: Noteikumi, kuriem datiem jāatbilst, piemēram, vērtību diapazoni (piemēram, vecums no 18 līdz 99), formāta modeļi (piemēram, e-pasta adreses formāts) vai uzskaitījumi (piemēram, statusa lauks var būt tikai 'gaida', 'apstrādā' vai 'pabeigts').
• Izvēles lauki: Informācija, ko var iekļaut, bet kas nav obligāti nepieciešama.

Piemērs: Tā vietā, lai jautātu "Pastāstiet man par laikapstākļiem," tipdrošs prompts varētu norādīt shēmu, piemēram:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "location": {"type": "string", "description": "City and country for weather forecast"},
    "date": {"type": "string", "format": "date", "description": "Date for the forecast (YYYY-MM-DD)"},
    "units": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "default": "celsius"}
  },
  "required": ["location", "date"]
}

Šī shēma skaidri definē, ka ir obligāta 'atrašanās vieta' (virkne) un 'datums' (virkne, YYYY-MM-DD formātā), un 'mērvienības' (celsija vai fārenheita) ir izvēles ar noklusējuma vērtību. Paredzams, ka AI ievēros šo struktūru, apstrādājot un atbildot.

2. Tipu definīcijas un validācija

Tas ietver pielāgotu tipu definēšanu vai esošo izmantošanu, lai attēlotu sarežģītas entītijas, kas attiecas uz AI domēnu. Validācija nodrošina, ka dati, kas atbilst šiem tipiem, ir pareizi pirms nosūtīšanas uz AI vai pēc tā izvades saņemšanas.

• Pamatdatu tipi: Virkne, vesels skaitlis, peldošā komata skaitlis, loģiska vērtība, nulle.
• Strukturēti tipi: Objekti (atslēgu-vērtību pāri), masīvi (saraksti).
• Uzskaitījumi: Iepriekš definēti atļauto vērtību kopumi.
• Formātspecifiski tipi: E-pasts, URL, datums, laiks, UUID.
• Pielāgoti tipi: Domēnam specifisku entītiju, piemēram, 'Produkts', 'Klients', 'Medicīniskais ieraksts', attēlošana, katram ar savu īpašību un ierobežojumu kopumu.

Validācija var notikt vairākos posmos: lietotāja ievades validēšana pirms prompta veidošanas, paša prompta validēšana pret tā shēmu pirms nosūtīšanas uz AI un AI izvades validēšana pret paredzamo izvades shēmu.

3. Tipu ieviešanas dzinēji/bibliotēkas

Šie ir rīki vai ietvari, kas atvieglo tipu definēšanu, validēšanu un ieviešanu promptos. Tie var būt no vienkāršiem JSON shēmas validētājiem līdz sarežģītākām bibliotēkām, kas paredzētas AI mijiedarbībai.

Piemēri var ietvert:

• JSON shēmas validētāji: Bibliotēkas, piemēram, 'jsonschema' Python vai 'ajv' JavaScript, var validēt strukturētus prompta datus.
• Ietvari, piemēram, LangChain vai LlamaIndex: Šīs platformas arvien vairāk iekļauj funkcijas strukturētas izvades parsēšanai un Pydantic līdzīgus modeļus, lai definētu paredzamās izvades shēmas, efektīvi nodrošinot tipu drošību.
• Pielāgotas tipu sistēmas: Speciālu sistēmu izstrāde konkrētām AI lietojumprogrammām, kurām nepieciešamas ļoti specializētas tipu definīcijas un validācijas noteikumi.

4. Ievades un izvades strukturēšana

Tipdroša promptu inženierija bieži ietver informācijas prezentēšanu AI strukturētā, mašīnlasāmā formātā (piemēram, JSON, YAML), nevis tikai dabiskā valodā, īpaši sarežģītiem vaicājumiem vai, ja nepieciešama precīza datu ekstrakcija.

Ievades piemērs:

Tā vietā, lai teiktu: "Atrodiet man viesnīcas Parīzē netālu no Eifeļa torņa diviem pieaugušajiem no 15. jūlija līdz 20. jūlijam, budžets ap 200 eiro par nakti."

Strukturēta ievade varētu būt:

{
  "query_type": "hotel_search",
  "parameters": {
    "location": "Paris, France",
    "landmark": "Eiffel Tower",
    "check_in_date": "2024-07-15",
    "check_out_date": "2024-07-20",
    "adults": 2,
    "max_price_per_night": 200,
    "currency": "EUR"
  }
}

Izvades piemērs:

AI tiek likts atgriezt rezultātus iepriekš definētā shēmā, piemēram:

{
  "hotels": [
    {
      "name": "Hotel Lumiere",
      "address": "12 Rue de la Lumiere, Paris",
      "price_per_night": 190,
      "currency": "EUR",
      "rating": 4.5,
      "amenities": ["WiFi", "Breakfast", "Gym"]
    }
    // ... more hotels
  ]
}

Tipu ieviešanas dzinējs pēc tam validētu, ka AI atbilde atbilst šai 'hotel_search' izvades shēmai.

Tipdrošas promptu inženierijas priekšrocības

Tipdrošu prakšu pieņemšana promptu inženierijā sniedz ievērojamas priekšrocības:

1. Uzlabota uzticamība un paredzamība

Definējot skaidras struktūras un ierobežojumus, AI kļūdainas prompta interpretācijas iespējas tiek ievērojami samazinātas. Tas noved pie konsekventākiem un paredzamākiem rezultātiem, padarot AI sistēmas uzticamas ražošanas vidēm.

Globāls piemērs: Starptautiska e-komercijas platforma izmanto tipdrošus promptus, lai nodrošinātu, ka AI ģenerētie produktu apraksti vienmēr ietver konkrētu obligāto atribūtu kopumu (piemēram, 'produkta_nosaukums', 'cena', 'valūta', 'SKU', 'apraksts', 'izmēri'). Šī konsekvence ir vitāli svarīga globālai krājumu pārvaldības sistēmai, kurā ir iesaistītas dažādas valodas un reģionālie standarti. Tipu sistēma nodrošina, ka 'cena' vienmēr ir skaitliska vērtība ar saistītu 'valūtu' (piemēram, 'USD', 'EUR', 'JPY'), novēršot kritiskas kļūdas cenu informācijā.

2. Uzlabota datu kvalitāte un integritāte

Tipu validācija nodrošina, ka AI apstrādātie un ģenerētie dati ir precīzi un atbilst paredzamajiem formātiem un biznesa noteikumiem. Tas ir ļoti svarīgi lietojumprogrammām, kas strādā ar sensitīviem vai kritiskiem datiem.

Globāls piemērs: Veselības aprūpes AI asistents, kas ģenerē pacientu kopsavilkumus. Tā vietā, lai ģenerētu nestrukturētu tekstu, AI tiek likts ģenerēt datus, kas atbilst 'PatientSummary' shēmai. Šī shēma varētu definēt:

• `pacienta_id`: virkne (UUID formāts)
• `diagnoze`: virkne
• `ārstēšanas_plāns`: objektu masīvs, katrs ar `medikamentu` (virkne), `devu` (virkne, piemēram, '500mg'), `biežumu` (uzskaitījums: 'katru dienu', 'divas reizes dienā', 'pēc vajadzības')
• `alerģijas`: virkņu masīvs
• `vitālās_pazīmes`: objekts ar `asinsspiedienu` (virkne, piemēram, '120/80 mmHg'), `sirdsdarbības_ātrumu` (vesels skaitlis, bpm)

Tipu sistēma nodrošina, ka devas ir pareizi formatētas, vitālās pazīmes ietver mērvienības, un kritiski lauki, piemēram, `pacienta_id`, ir klātesoši un derīgi. Tas novērš dzīvībai bīstamas kļūdas, kas var rasties no AI ģenerētas nepatiesas informācijas.

3. Samazināta neskaidrība un nepareiza interpretācija

Skaidri definējot tipus, ierobežojumus un paredzamos formātus, AI ir mazāk iespēju pieņemt nepareizus pieņēmumus. Tas precizē prompta sūtītāja nodomu.

Globāls piemērs: Klientu atbalsta tērzēšanas robots, kas izmanto AI, lai klasificētu ienākošos vaicājumus. Tipdroša promptu sistēma varētu definēt 'vaicājuma_tipu' kā uzskaitījumu: `['tehniskais_atbalsts', 'norēķinu_jautājums', 'produktu_jautājums', 'atsauksmes']`. Ja lietotāja ievade pēc sākotnējās dabiskās valodas izpratnes (NLU) slāņa apstrādes rada klasifikāciju ārpus šī uzskaitījuma, sistēma to atzīmē pārskatīšanai vai lūdz precizējumu, novēršot klientu pieprasījumu nepareizu novirzīšanu visā pasaulē.

4. Uzlabota AI drošība

Ierobežojot ievades un izvades tipus, tipdroša promptu inženierija var palīdzēt novērst promptu injekcijas uzbrukumus un mazināt kaitīga vai neatbilstoša satura ģenerēšanu. Piemēram, ja AI ir paredzēts ģenerēt tikai skaitlisku vērtējumu, to nevar piemānīt, lai tas ģenerētu ļaunprātīgu kodu vai sensitīvu informāciju.

Globāls piemērs: AI sistēma, ko izmanto tiešsaistes forumu moderēšanai. Prompti, kas paredzēti lietotāja ģenerēta satura analīzei, varētu būt tipdroši, paredzot izvadi, kas ir vai nu 'DROŠS' statuss, vai 'PĀRKĀPUMA' statuss ar konkrētu 'pārkāpuma_tipu' (piemēram, 'naida_runa', 'miskaste', 'uzmākšanās'). Sistēma tiktu izstrādāta, lai noraidītu jebkuru izvadi, kas neatbilst šai strukturētajai shēmai, novēršot, ka AI pats ģenerē kaitīgu saturu vai tiek manipulēts, lai ģenerētu neierobežotu tekstu.

5. Uzlabota izstrādātāja pieredze un uzturamība

Tipu sistēmas atvieglo izstrādātājiem AI lietojumprogrammu izpratni, veidošanu un uzturēšanu. Skaidri definētas shēmas darbojas kā dokumentācija un līgumi starp dažādām sistēmas daļām vai starp cilvēku izstrādātājiem un AI.

Globāls piemērs: Globālā finanšu analīzes uzņēmumā dažādas komandas var izstrādāt AI moduļus tirgus prognozēšanai, riska novērtēšanai un portfeļa optimizācijai. Standartizētas tipu sistēmas izmantošana promptiem un izvadiem ļauj šiem moduļiem nemanāmi integrēties. 'TirgusDatu' tips, piemēram, varētu būt konsekventi definēts visās komandās, norādot laukus, piemēram, 'laika_zīmogs' (ISO 8601 formātā), 'akciju_simbols' (virkne, piemēram, 'AAPL'), 'cena' (peldošā komata skaitlis), 'apjoms' (vesels skaitlis), 'birža' (uzskaitījums: 'NASDAQ', 'NYSE', 'LSE'). Tas nodrošina, ka dati, kas tiek pārsūtīti no tirgus prognozēšanas moduļa uz riska novērtēšanas moduli, ir paredzamā, lietojamā formātā, neatkarīgi no tā, kura komanda izstrādāja katru daļu.

6. Atvieglo internacionalizāciju un lokalizāciju

Lai gan dabiskā valoda pēc būtības ir saistīta ar konkrētām valodām, strukturētie dati un tipu definīcijas nodrošina universālāku pamatu. Lokalizācijas centieni tad var koncentrēties uz konkrētu virkņu lauku tulkošanu labi definētā struktūrā, nevis pārvaldīt krasi atšķirīgus promptu formulējumus katrai valodai.

Globāls piemērs: AI sistēma lokalizēta mārketinga teksta ģenerēšanai. Prompts varētu pieprasīt 'Produkta' objektu ar laukiem, piemēram, 'produkta_nosaukums' (virkne), 'funkcijas' (virkņu masīvs), 'mērķauditorija' (virkne) un 'zīmola_balss' (uzskaitījums: 'formāls', 'ikdienas', 'humoristisks'). AI tiek likts ģenerēt 'mārketinga_virsrakstu' (virkne) un 'reklāmas_rindkopu' (virkne). Francijas lokalizācijai ievade varētu norādīt 'locale': 'fr-FR', un AI ģenerē franču valodas tekstu. Tipu drošība nodrošina, ka pamatā esošā produkta informācija tiek konsekventi saprasta un piemērota visās lokalizētajās izvades versijās.

Tipdrošas promptu inženierijas ieviešana

Praktiski tipdrošas promptu inženierijas ieviešanu var risināt vairākos veidos:

1. Pareizo rīku un ietvaru izvēle

Izmantojiet esošās bibliotēkas un ietvarus, kas atbalsta strukturētus datus un izvades parsēšanu. Daudzi moderni LLM orķestrēšanas rīki ir veidoti, paturot to prātā.

• Pydantic: Python, Pydantic datu validācijas iespējas tiek plaši izmantotas, lai definētu datu modeļus, kas pēc tam var kalpot kā izvades shēmas AI modeļiem.
• LangChain: Piedāvā 'Output Parsers' un 'Chains', kas var nodrošināt strukturētas izvades.
• LlamaIndex: Nodrošina 'Response Synthesis' un 'Data Connectors', kas var strādāt ar strukturētiem datiem.
• OpenAI Assistants API: Atbalsta 'Tools' un 'Function Calling', kas pēc būtības ietver strukturētu ievadu un izvadu definēšanu funkcijām, kuras AI var izsaukt.
• JSON Schema: Standarts JSON datu struktūras definēšanai, noderīgs promptu un izvades shēmu definēšanai.

2. Robustu shēmu projektēšana

Ieguldiet laiku, rūpīgi izstrādājot savas promptu un izvades shēmas. Tas ietver:

• Savas domēna izpratne: Skaidri definējiet entītijas un attiecības, kas attiecas uz jūsu AI uzdevumu.
• Ierobežojumu norādīšana: Izmantojiet uzskaitījumus, regex modeļus un diapazona pārbaudes, lai nodrošinātu datu derīgumu.
• Shēmu dokumentēšana: Uzskatiet shēmas par līgumiem un nodrošiniet, ka tās ir labi dokumentētas.

3. Validācijas slāņu iekļaušana

Ieviesiet validāciju kritiskos punktos:

• Pirms-prompta validācija: Validējiet visus lietotāja sniegtos datus, kas veidos daļu no prompta.
• Promptu struktūras validācija: Pārliecinieties, ka pats strukturētais prompts atbilst tā definētajai shēmai.
• Pēc-atbildes validācija: Validējiet AI izvadi pret paredzamo izvades shēmu. Eleganti apstrādājiet validācijas kļūdas (piemēram, atkārtoti mēģinot promptu, lūdzot AI pārformatēt vai atzīmējot cilvēka pārskatīšanai).

4. Iteratīva tipu un ierobežojumu uzlabošana

Tāpat kā jebkurā programmatūras izstrādes procesā, shēmas dizains un tipu definīcijas var prasīt iterācijas. Saskaroties ar jauniem robežgadījumiem vai apzinoties trūkumus, attiecīgi atjauniniet savas shēmas.

5. Dabiskās valodas un strukturēto datu sasaiste

Tipdroša promptu inženierija nenozīmē pilnīgu dabiskās valodas pamešanu. Bieži vien tā ietver hibrīdu pieeju:

• Dabiskā valoda nodomam, struktūra datiem: Izmantojiet dabisko valodu, lai nodotu kopējo uzdevumu un kontekstu, bet iegultu strukturētus datus konkrētiem parametriem.
• AI tulkošanai: Izmantojiet AI, lai dabisko valodu ievades pārvērstu strukturētos formātos, kas atbilst iepriekš definētām shēmām, vai lai tulkotu strukturētas AI izvades atpakaļ uz cilvēkam lasāmāku dabisko valodu.

Piemērs: Lietotājs var teikt: "Rezervējiet man lidojumu uz Tokiju nākamajā otrdienā, biznesa klasi, no Londonas Hītrovas." Sistēma varētu izmantot NLU modeli, lai iegūtu entītijas un pēc tam izveidotu strukturētu JSON objektu:

{
  "intent": "flight_booking",
  "parameters": {
    "destination": "Tokyo",
    "departure_date": "(calculate next Tuesday)",
    "cabin_class": "business",
    "origin_airport": "LHR"
  }
}

Šis strukturētais objekts pēc tam tiek nosūtīts AI vai aizmugursistēmas pakalpojumam apstrādei. AI apstiprinājuma ziņojumu pēc tam var ģenerēt, pamatojoties uz iepriekš definētu izvades shēmu un potenciāli tulkot dabiski saprotamā valodā.

Izaicinājumi un apsvērumi

Lai gan jaudīga, tipdroša promptu inženierija nav bez saviem izaicinājumiem:

• Sarežģītība: Sarežģītu tipu sistēmu un shēmu projektēšana un uzturēšana var palielināt izstrādes izmaksas.
• Stingrība: Pārmērīgi stingras shēmas var ierobežot AI elastību un radošumu, īpaši uzdevumos, kur vēlama ir jauna uzvedība. Ir svarīgi atrast pareizo līdzsvaru.
• Rīku briedums: Lai gan strauji attīstās, rīki nemanāmai tipu ieviešanai AI mijiedarbībā joprojām ir attīstības stadijā, salīdzinot ar tradicionālo programmatūras izstrādi.
• Shēmas evolūcija: Attīstoties AI modeļiem un lietojumprogrammām, shēmas būs jāatjaunina, kas prasa versiju pārvaldību un rūpīgu vadību.
• Kļūdu apstrāde: Ir būtiski izveidot robustus mehānismus validācijas kļūmju apstrādei. Vienkārša nederīgas izvades noraidīšana var nebūt pietiekama; ir nepieciešamas korekcijas vai atbalsta stratēģijas.

Tipdrošas AI mijiedarbības nākotne

Tipdroša promptu inženierija ir nozīmīgs solis, lai padarītu AI mijiedarbību uzticamāku, drošāku un mērogojamāku. Tā kā AI sistēmas arvien vairāk integrējas kritiskos darba procesos dažādās globālajās nozarēs – no finansēm un veselības aprūpes līdz loģistikai un izglītībai – pieprasījums pēc paredzamas un kontrolējamas AI uzvedības tikai pieaugs.

Šī pieeja nav paredzēta AI iespēju apspiešanai, bet gan to efektīvai virzīšanai. Aizņemoties principus no robustas programmatūras inženierijas, mēs varam veidot AI lietojumprogrammas, kas ir ne tikai jaudīgas, bet arī uzticamas. Tendence uz strukturētiem datiem, funkciju izsaukumiem un definētiem izvades formātiem vadošajās AI platformās liecina par skaidru virzienu. Tipdroša promptu inženierija ir gatava kļūt par fundamentālu praksi jebkurai organizācijai, kas nopietni vēlas atbildīgi un efektīvi izvietot AI globālā mērogā.

Rīcībspējīgi padomi globālām komandām

Starptautiskām komandām, kas vēlas ieviest tipdrošu promptu inženieriju:

• Sāciet ar mazumiņu: Identificējiet konkrētu, kritisku AI mijiedarbību savā darba procesā, kas cieš no neskaidrības vai neuzticamības. Vispirms ieviesiet tipu drošību šim konkrētajam lietošanas gadījumam.
• Standartizējiet shēmas: Izstrādājiet standartizētu shēmu kopumu kopīgiem datu tipiem (piemēram, adresēm, datumiem, valūtām, produktu ID), kas ir būtiski jūsu globālajām operācijām.
• Investējiet rīkos: Izpētiet ietvarus, piemēram, LangChain vai Pydantic, un integrējiet tos savā izstrādes plūsmā. Apmāciet savu komandu efektīvi izmantot šos rīkus.
• Sadarbība definīcijās: Daudznacionālos uzņēmumos nodrošiniet, ka dažādu reģionu domēnu eksperti sadarbojas, definējot shēmas, lai ņemtu vērā vietējās atšķirības (piemēram, dažādus datumu formātus, valūtas simbolus, regulatīvās prasības).
• Prioritāte kļūdu apstrādei: Izstrādājiet skaidrus rezerves mehānismus un cilvēka pārskatīšanas procesus gadījumos, kad tipu validācija neizdodas. Tas ir ļoti svarīgi, lai saglabātu darbības nepārtrauktību un uzticību.
• Dokumentējiet visu: Uzskatiet savas promptu shēmas par kritisku dokumentāciju. Nodrošiniet, ka tās ir pieejamas, saprotamas un tiek pārvaldītas ar versijām.
• Nepārtraukta mācīšanās: AI joma strauji attīstās. Sekojiet jaunākajiem rīkiem, paņēmieniem un labākajai praksei promptu inženierijā un AI mijiedarbības dizainā.

Pieņemot tipdrošu promptu inženieriju, organizācijas var pilnībā izmantot AI potenciālu, veidojot lietojumprogrammas, kas ir ne tikai inteliģentas, bet arī uzticamas, drošas un paredzamas lietotājiem visā pasaulē.