Промт-инжиниринг для GenAI. Паттерны надежных запросов для качественных результатов

Стремительное развитие ИИ меняет нашу жизнь, а поспевать за ним становится все труднее. Каждый, кто профессионально использует ИИ, быстро приходит к пониманию, что качество результатов напрямую зависит от качества входных данных. Поэтому нам сейчас не обойтись без промт-инжиниринга (prompt engineering) — набора методов повышения надежности, эффективности и точности моделей ИИ.

Большие языковые (LLM) и диффузионные модели, такие как ChatGPT и DALL-E, постоянно обучаются на общедоступных текстах и изображениях из Интернета. Так что практически любой человек может использовать модели ИИ для решения задач, которые ранее не поддавались автоматизации.
Эта книга поможет вам осваивать и применять на практике модели генеративного ИИ. Необдуманная интеграция LLM и диффузионных моделей в рабочие процессы часто дает весьма спорные результаты. Джеймс Феникс и Майк Тейлор научат вас использовать промт-инжиниринг, чтобы эффективно внедрить ИИ в любой процесс.

1. Пять принципов промтинга, которые применимы к разным моделям и останутся актуальными в будущем.
2. Практические примеры использования генеративного ИИ с применением библиотек и фреймворков, таких как LangChain.
3. Сравнение моделей OpenAI, таких как GPT-4 и DALL-E 2, и их альтернатив, включая модели с открытым исходным кодом, а также описание их сильных и слабых сторон.
4. Примеры применения принципов промтинга на практике в областях обработки естественного языка, генерирования текста, изображений и кода.
5. Реальные кейсы автоматизации рутинных задач с помощью ИИ, которые позволят вам эффективно интегрировать ИИ в рабочие процессы.