AI.Dialogs

🔍Польза prompt-инжиниринга для разработки ПО Всем привет, друзья! Сегодня мы с Алексом поговорили о примерах того, как генеративные нейросети можно и нужно использовать при разработке программного обеспечения и не только. Для тех кто любит читать, а не смотреть и слушать делимся кратким конспектом диалога. 1. Саммаризация текста Каждый разработчик сталкивался с ситуацией, когда нужно погрузиться в огромные объемы текста — будь то документация, отчеты или переписки. Здесь на помощь приходит LLM, которая способна кратко излагать основное содержание длинных текстов. Вместо того чтобы перечитывать сотни страниц, вы получаете краткую и емкую выжимку, которую можно сразу использовать в работе. Эта техника отлично работает для трансформации лекций, эфиров и митингов в удобные, легко усваиваемые резюме. 😉 2. Извлечение информации А теперь представьте, что вам нужно вытащить ключевую информацию из длинного документа. LLM справляется с этим на ура! Вы просто указываете, какие данные вам нужны, и модель сама найдет и выделит их. Главное здесь — правильно построить промпт. 💡 Советы от экспертов: размещайте инструкции в начале промпта. Так LLM лучше сфокусируется на задаче и выдаст более точные результаты. 3. Классификация текста Классификация текста по тональности — еще одна мощная техника. Представьте, что вам нужно проанализировать сотни отзывов или комментариев. LLM быстро определит, какие из них позитивные, какие негативные, а какие нейтральные. Это не только экономит время, но и помогает оперативно реагировать на критику и улучшать продукт. Эту технику активно используют для анализа обратной связи, например, в чатах с клиентами или при обработке отзывов пользователей. 🛠 4. Кодогенерация Один из самых захватывающих аспектов использования LLM — это генерация кода. LLM может создавать SQL-запросы, писать конфигурации для спринга, генерировать верстку на HTML и даже предлагать решения по структуре базы данных. Это особенно полезно в ситуациях, когда нужно быстро создать прототип или решить рутинную задачу. 🚀 5. Документирование Документирование — это то, что многие разработчики не любят делать. Но LLM справляется с этим с удовольствием! От написания технической документации до создания руководств для пользователей. LLM помогает при создании диаграмм, описании баз данных и даже в подготовке планов обучения для команды. Теперь документирование — это не рутина, а простой и понятный процесс. 📄 6. Тестирование ПО Специалисты по тестированию максимально оценили пользу LLM в генерации тест-кейсов и формировании чек-листов. Модель способна анализировать поведение системы, предлагать критические пути тестирования и даже выдавать рекомендации по улучшению процессов. И это ещё не всё! LLM активно применяется в автоматизированном тестировании, что позволяет сэкономить время и силы команды. Точность и качество тестов значительно улучшаются, а рутинные задачи становятся прошлым. 🧪 7. DevOps и инфраструктура Не забыли мы и про DevOps! LLM помогает автоматизировать процессы, связанные с настройкой инфраструктуры, написанием скриптов для развертывания, конфигурацией окружений и даже миграцией между системами. Использование LLM здесь позволяет значительно ускорить работу и сократить количество ошибок. 🔧 Если у вас уже есть опыт использования LLM или вы только планируете внедрять их в свою работу, поделитесь своими мыслями и идеями в комментариях. Какие задачи они помогли решить вам? А в чем они полностью провалили вашу экзаменовку? 💬 Приглашаем также в наш Telegram, чтобы получать еще больше полезных материалов и интерактива!

Prompt Engineering #01 В нашей новой серии диалогов мы разбираем основы Prompt Engineering — дисциплины, которая позволяет максимально использовать потенциал LLM. Ссылка на видео диалога: dzen.ru/...87b  Почему это важно? Промпт-инжиниринг — это не просто искусство правильно задавать вопросы. Это фундаментальная основа для того, чтобы получать от LLM качественные и релевантные ответы. В условиях, когда LLM используется всё чаще и в самых разных сферах, от разработки ПО до анализа данных, знание принципов промпт-инжиниринга становится обязательным навыком для каждого IT-специалиста.  Что мы обсудили: - Что такое Prompt Engineering и зачем он нужен? Мы подробно объяснили, что Prompt Engineering — это не просто написание текстов для моделей, а целая наука, включающая в себя разработку и оптимизацию промптов. Чем лучше продуман промпт, тем более точным и полезным будет ответ от модели. Это критично для любой системы на базе LLM. - Настройка ключевых параметров LLM-моделей Рассмотрели параметры, такие как температура (temperature), topP, длина ответа (maxLength) и штрафы за повторяемость (frequency и presence penalties). Обсудили, как эти параметры влияют на поведение модели и как их правильно настраивать в зависимости от задачи. Например, для точных и предсказуемых ответов лучше снижать температуру, а для креативных задач — повышать. - Роли System, User и Assistant в промптах Прошли по структуре промптов и разобрали, как системные, пользовательские и ассистентские сообщения могут менять поведение модели. Пример с вопросом о приготовлении шашлыка наглядно показал, как разная установка ролей может привести к совершенно разным ответам. - Техники Few-Shot и Zero-Shot Prompting Обсудили, как примеры в промптах помогают модели лучше понять контекст и задачу. Few-Shot Prompting, когда мы даем несколько примеров, позволяет получить более точные и предсказуемые ответы, в то время как Zero-Shot Prompting полагается на внутренние знания модели.  Итоги: Если вы хотите эффективно работать с LLM-моделями, то владение техникой Prompt Engineering становится необходимостью. Простые и чёткие промпты, правильная настройка параметров и понимание ролей — всё это помогает получить качественные и релевантные ответы. Поделитесь своим опытом и мыслями в комментариях — обсудим, что работает лучше всего! Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы получить больше полезных материалов и обсудить их с единомышленниками! #AI #LLM #promptengineering

💥 Обсуждение создания AI-ассистента на базе локальной LLM Всем привет! 👋 Мы с Алексом обсудили интересный проект, представленный на митапе AIDEA. Видео нашего диалога мы выложили в нашем канале dzen.ru/...f59 В центре внимания был доклад Алексея Гучко “Создание GPT-ассистента руководителя на базе локальной LLM модели” www.youtube.com/...asi Хотим поделиться, что мы накопали и почему вам стоит на это обратить внимание. 🚀 Почему локальная модель? Первый вопрос, который встал — почему локальная модель, а не готовое решение от крупного вендора? Ответ прост и логичен: защита данных и независимость. Когда речь идет о корпоративных данных, важно, чтобы они не уходили за пределы компании. А ещё, локальная модель позволяет настроить ассистента именно под свои процессы, что в современных условиях становится огромным плюсом. 💡 Классификация запросов и семантические деревья Мы детально разобрали процесс классификации запросов и построение семантических векторов. Это оказалось ключевым моментом, позволяющим ассистенту находить именно ту информацию, которая нужна, избегая "галлюцинаций" модели. Оказывается, правильно настроенная даже небольшая модель на 8 миллиардов параметров может выдавать вполне приличные результаты. 🛠 LangChain: удобство или риск? Особое внимание мы уделили использованию фреймворка LangChain. Вроде бы мощный инструмент, но слишком молодой и постоянно меняющийся. Это создает риски для долгосрочных проектов. Впрочем, для MVP он может быть идеальным выбором. 🤖 Реальные кейсы: экономия времени и нервов Крутая штука: такой AI-ассистент позволяет руководителю быстро находить нужные данные, не бегая по всем Google Docs, Wiki и почте. И это реально экономит время и нервы. А что если распространить эту фичу на всю компанию? Представьте, насколько это может упростить жизнь аналитикам, инженерам и всем, кто тратит кучу времени на поиск информации. 💥 Наш главный вывод Локальные LLM модели уже сейчас могут использоваться для построения AI-ассистентов. Причем даже в своих небольших вариациях, таких как LLama 3 с 8 миллиардами параметров, Безусловно это своего рода компромисс между качеством и производительностью. Но явно заметен растущий тренд качества генерации ответов маленьких LLM, так что если на текущий момент у вас нет возможности позволить себе дорогостоящую GPU, то вы смело можете начинать с них. Самое главное то, что уже сейчас такие модели помогают оптимизировать рабочие процессы, а кому-то и избегать прокрастинации, что, согласитесь, круто! Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы получить больше полезных материалов и обсудить их с единомышленниками! #AI #LLM #RAG #AIассистент #технологии #продукты