Cara Mencipta Prom Prom Agen AI yang Berkesan: Pengajaran daripada Peraturan Prom Datablist
Mencipta prom untuk agen AI bukan sekadar memberitahu model apa yang perlu dilakukan—ia mengenai mereka bentuk proses mikro yang boleh dilaksanakan oleh agen dengan andal, pada skala besar, dalam keadaan ketidakpastian. Panduan praktikal Datablist tentang peraturan prom menawarkan salah satu buku panduan yang paling jelas dan boleh diambil tindakan untuk melakukan perkara itu, terutamanya apabila agen anda menyentuh data berstruktur, mengikis maklumat, atau mengautomasikan aliran kerja berbilang langkah. Dalam penerokaan mendalam ini, kami akan menterjemahkan pengajaran tersebut ke dalam rangka kerja yang telah diuji di lapangan yang boleh anda gunakan dengan segera.
Gaya: Kritikal & Penyiasatan. Kami akan bertanya di mana prom gagal, mengapa, dan cara mereka bentuknya untuk menahan kekusutan dunia sebenar.
Idea Besar: Prom Adalah Spesifikasi untuk Tingkah Laku yang Boleh Diulang dan Diperhatikan
Kebanyakan nasihat prom ditujukan kepada pembantu sembang. Agen AI adalah berbeza. Mereka berjalan merentasi baris, URL atau rekod; mereka menghuraikan dan menormalkan; mereka mesti kekal mengikut spesifikasi tanpa perlu diawasi.
- Prom anda ialah spesifikasi, bukan cadangan.
- Setiap kekaburan bertukar menjadi hanyutan, perbelanjaan berlebihan dan pembersihan.
- Sahabat baik anda ialah struktur: skema input, format output dan rel panduan.
Bahan Datablist menggariskan perkara ini dengan menunjukkan cara menganalisis dan mengelaskan data dengan arahan yang jelas dan output jadual, dan cara menjalankan prom merentasi baris Excel/CSV—di mana mod kegagalan muncul dengan cepat dan kerap.
Mindset 11-Peraturan: Apa yang Datablist Ajarkan Tentang Prom yang Boleh Dipercayai
Di bawah ialah sintesis peraturan prom Datablist yang digunakan pada agen AI, dengan contoh konkrit dan pusat pemeriksaan yang boleh diuji yang boleh anda gunakan dalam pengeluaran.
1) Tentukan matlamat tunggal yang boleh diukur
- Apakah sebenarnya yang perlu dihasilkan oleh agen? Nama syarikat yang dinormalkan? Objek JSON dengan medan? Label klasifikasi?
- Jadikannya boleh diperhatikan: “Kembalikan JSON dengan kunci:
name, domain, category.” Tiada prosa bentuk bebas.
Arahan contoh:
Tugasan: Untuk setiap baris input, keluarkan objek JSON dengan kunci: name (rentetan), domain (URL), category (salah satu daripada: SaaS, Agency, Marketplace, Other).
Semakan kualiti: Jika dua pengulas tidak dapat bersetuju sama ada output memenuhi matlamat, matlamat anda tidak cukup spesifik.
2) Letakkan arahan sebelum konteks—dan asingkannya
- Agen mengutamakan teks yang lebih awal. Dahulukan dengan “apa” dan “bagaimana,” kemudian tambahkan contoh.
- Asingkan arahan daripada input secara visual menggunakan pembatas yang jelas.
Prom rangka:
Arahan:
1) Ikut skema JSON di bawah dengan tepat.
2) Gunakan hanya input yang disediakan. Jangan membuat kesimpulan medan yang hilang.
3) Jika tidak diketahui, tetapkan nilai kepada null.
Skema:
{ "name": "string", "domain": "string|null", "category": "SaaS|Agency|Marketplace|Other" }
---
Baris Input:
{{row}}
Ini mencerminkan amalan terbaik yang disyorkan secara meluas untuk struktur prom dan pengasingan kebimbangan.
3) Sekat format output tanpa belas kasihan
- Gunakan skema JSON, lajur CSV atau pasangan kunci-nilai. Larang teks tambahan.
- Beritahu agen dengan tepat apa yang hendak dikeluarkan—dan apa yang tidak boleh dikeluarkan.
Tambahkan kekangan keras:
Hanya keluarkan satu objek JSON. Tiada penjelasan, tiada markdown, tiada komen.
4) Gunakan contoh beberapa tangkapan yang mencerminkan kes pinggir
- Contoh menambat tingkah laku. Sertakan kes tipikal, pinggir dan kegagalan.
- Tunjukkan rupa “tidak diketahui”.
Blok contoh:
Contoh:
Input: "Acme Studio — Penjenamaan tersuai untuk syarikat permulaan"
Output: {"name":"Acme Studio", "domain": null, "category":"Agency"}
Input: "Nimbus (nimbusapp.com) — Automasi aliran kerja"
Output: {"name":"Nimbus", "domain":" "category":"SaaS"}
5) Tentukan penolakan dan tingkah laku sandaran
- Agen mesti tahu bila hendak berkecuali.
- Nyatakan token dan nilai sandaran eksplisit (cth.,
null, `.
7) Hadkan pengetahuan dan sumber
- “Gunakan hanya teks yang disediakan.”
- Jika penyemakan imbas web atau alatan tersedia, senaraikannya dan jelaskan bila hendak menggunakannya.
Peraturan sumber:
Gunakan hanya kandungan yang disediakan dalam Baris Input. Jangan bergantung pada pengetahuan luar.
Panduan luaran juga mengesyorkan menjelaskan alatan yang tersedia dan skop konteks untuk kebolehpercayaan agen.
8) Kekalkan bahasa dan nada neutral (atau dinyatakan)
- Bagi agen, nada biasanya tidak relevan—tetapi boleh merayap ke dalam output jika tidak dinyatakan.
- Cegah sembang kosong dengan mengatakan “Tiada ulasan.”
9) Tambahkan rel panduan terhadap halusinasi
- Larang secara jelas URL, alamat dan ID yang direka.
- Wajibkan
null dan bukannya tekaan.
Peraturan anti-halusinasi:
Jika domain tidak hadir secara jelas, tetapkan domain kepada null. Jangan mereka URL.
10) Optimumkan untuk kos dan kelajuan dengan prom yang ketat
- Alih keluar kekaburan. Prom yang lebih pendek mengurangkan token dan hanyutan.
- Gunakan label dan penyenaraian yang padat.
Datablist menekankan bahawa prom yang jelas dan ringkas menjimatkan masa dan kredit—penting pada skala besar.
11) Uji kecil, kemudian skala
- Jalankan kering pada 20–50 baris; periksa kegagalan; kemas kini peraturan; jalankan semula.
- Tambahkan baris ujian “buruk yang diketahui” untuk mencegah regresi.
Senarai semak perintis:
- 10 kes pinggir, 10 kes tipikal, 10 kes karut/hingar.
- Ukur kadar JSON tidak sah, kadar tidak diketahui dan persetujuan dengan set emas.
Templat Prom Yang Diuji Pertempuran untuk Agen AI
Gunakan templat ini untuk agen pengekstrakan/pengelasan data yang berfungsi pada baris CSV:
Peranan sistem:
Anda ialah agen penormalan data. Anda mengikut skema dengan ketat, tidak pernah mencipta fakta dan hanya mengembalikan satu objek JSON.
Arahan:
- Matlamat: Hasilkan objek JSON untuk setiap baris input dengan medan {name, domain, category}.
- Output: Tepat satu objek JSON dan tiada yang lain.
- Kategori: SaaS, Agency, Marketplace, Other.
- Penormalan:
- Jika domain wujud tanpa skema, tambahkan https://
- Jika tiada domain hadir, tetapkan domain kepada null
- Title Case untuk nama
- Kategori mesti sepadan dengan tepat salah satu nilai yang dibenarkan
- Sandaran: Gunakan null untuk medan yang tidak diketahui. Jangan meneka.
- Skop: Gunakan hanya kandungan input di bawah. Jangan gunakan pengetahuan luaran.
Skema:
{"name":"string","domain":"string|null","category":"SaaS|Agency|Marketplace|Other"}
Contoh:
Input: "Nimbus (nimbusapp.com) — Automasi aliran kerja"
Output: {"name":"Nimbus","domain":"
Baris Input:
{{row_text}}
Sesuaikan skema untuk kes penggunaan anda (cth., location, industry, price, status).
Apabila Prom Gagal: Mod Kegagalan dan Pembaikan Biasa
- Kegagalan: Prosa “Cantik” dalam output
- Sebab: Tiada kekangan output; model lalai kepada mod perbualan.
- Pembaikan: “Keluarkan JSON sahaja. Tiada ulasan.” Tambahkan contoh.
- Kegagalan: URL atau kategori yang direka
- Sebab: Penyelesaian mencari ganjaran; dasar pengecualian yang tidak jelas.
- Pembaikan: “Jika tidak diketahui, tetapkan kepada null. Jangan mereka cipta.” Tambahkan contoh negatif.
- Kegagalan: Pemodalan atau format yang tidak konsisten
- Sebab: Tiada peraturan penormalan.
- Pembaikan: Tambahkan arahan dan contoh penormalan eksplisit.
- Kegagalan: Pecah pada skala besar pada CSV
- Sebab: Kes pinggir hilang; skema terlalu longgar.
- Pembaikan: Bina set penilaian; ketatkan skema; ulang.
- Kegagalan: Penyalahgunaan alat atau skop merayap
- Sebab: Skop dan senarai alatan yang samar-samar.
- Pembaikan: Senaraikan alatan dan bila hendak digunakan; jika tidak, “Gunakan hanya input yang disediakan.”
Menggunakan Peraturan Melangkaui CSV: Tugasan Web, Ringkasan dan Saluran Paip
- Agen pengikisan web: Nyatakan pemilih yang dibenarkan, had kadar dan domain yang dibenarkan. Wajibkan output berstruktur dan nol apabila pemilih gagal.
- Agen penyelidikan/ringkasan: Tentukan khalayak sasaran, tahap pembacaan dan format petikan. Gunakan kekangan output peluru.
- Saluran paip berbilang langkah: Pecahkan tugas kepada subtugas atom dengan skema serahan. Setiap langkah menggunakan dan menghasilkan JSON yang disahkan.
Aliran Kerja Permulaan Pantas yang Boleh Anda Tiru Hari Ini
- Tentukan matlamat dan skema. Kekalkan saiznya kecil dan ketat.
- Draf prom dengan kekangan, contoh dan sandaran.
- Cipta set ujian 30 baris (biasa, pinggir, hingar). Simpan output yang dijangkakan.
- Jalankan perintis; ukur kadar output tidak sah dan kadar nol.
- Tampal kes kegagalan; tambahkan pada set ujian.
- Skala kepada set data penuh; pantau hanyutan.
Datablist menunjukkan menjalankan prom merentasi baris hamparan, tempat pembuktian yang ideal untuk gelung lelaran ini.
Perlu diingatkan: Menggunakan Sider.AI untuk mempercepatkan lelaran prom
Mengapa ia membantu: Leleran pantas adalah segala-galanya. Dengan menyediakan coretan prom boleh guna semula, menyimpan contoh di sebelah tugas anda dan mengesahkan JSON dengan cepat, anda mengecilkan masa daripada idea kepada agen yang boleh dipercayai. Dengan cara ini, jika anda mengurus prom merentasi berbilang tugas agen, ruang kerja yang menyokong versi, larian kelompok dan perbandingan sebelah-menyebelah boleh mengurangkan kos secara drastik dan menangkap regresi lebih awal. Di situlah Sider.AI boleh masuk: simpan prom, contoh dan set penilaian di satu tempat; ulang dengan cepat; dan menguatkuasakan kekangan output dengan pengesahan sebelum data mencapai saluran paip anda. Perkara Utama
- Nyatakan, jangan cadangkan: Anggap prom sebagai spesifikasi boleh laku.
- Asingkan arahan daripada input: Struktur yang jelas meningkatkan pematuhan.
- Kekang output: JSON atau CSV sahaja—tiada komen, tiada markdown.
- Tunjukkan, kemudian beritahu: Sertakan contoh beberapa tangkapan, terutamanya kes pinggir.
- Tuntut pengecualian: Utamakan
null daripada meneka; larang halusinasi.
- Normalkan segala-galanya: Nyatakan casing, skema URL, enum.
- Ulang secara saintifik: Perintis kecil, analisis kegagalan, ujian terkunci.
Apakah Seterusnya
- Mulakan dengan satu tugas (cth., kelaskan jenis syarikat) dan hantar prom v1.
- Bina baris ujian “buruk yang diketahui” anda supaya kegagalan tidak pernah muncul semula.
- Tambahkan prom untuk tugas bersebelahan (pemadanan entiti, penyahduplikat, pengayaan) menggunakan disiplin skema yang sama.
- Lapisan dalam penilaian ringan dan pengesahan automatik semasa anda menskala.
Soalan Lazim
S1:Apakah peraturan yang paling penting untuk prom agen AI yang berkesan?
Tentukan matlamat tunggal yang boleh diukur, kekang output kepada skema yang ketat (seperti JSON), asingkan arahan daripada input, sertakan contoh kes pinggir dan wajibkan nol dan bukannya tekaan. Ini selaras dengan peraturan prom Datablist untuk agen dan mencegah ralat pada skala besar.
S2:Bagaimanakah saya menghalang agen AI daripada menghalusinasi data seperti URL?
Larang rekaan secara eksplisit dan sediakan sandaran: gunakan null apabila data hilang. Perkukuh dengan contoh yang menunjukkan perkara yang tidak diketahui dan tambahkan langkah pengesahan untuk menolak output yang tidak sepadan dengan skema anda.
S3:Bagaimanakah saya boleh menjalankan prom merentasi baris CSV atau Excel dengan andal?
Gunakan prom yang ketat dengan skema, kemudian jalankan kelompok pada set ujian kecil sebelum menskala. Alatan yang diilhamkan oleh pendekatan Datablist memudahkan untuk menjalankan prom merentasi baris dan memunculkan kes pinggir dengan cepat.
S4:Apakah jenis contoh yang perlu saya sertakan dalam prom saya?
Gunakan contoh beberapa tangkapan yang mencerminkan input biasa, kes pinggir dan kes kegagalan. Tunjukkan penggunaan nol yang betul, enum kategori yang tepat dan penormalan (seperti menambahkan https:// pada domain).
S5:Bagaimanakah saya menilai sama ada prom agen AI saya sedia untuk pengeluaran?
Perintis pada 20–50 baris, ukur kadar output tidak sah dan nol, dan bandingkan dengan set emas. Ulang sehingga kegagalan mendatar, kemudian kunci set ujian untuk menangkap regresi semasa perubahan prom masa hadapan.
