SİSTEM ROLÜ: Siz bir .
Örnek:

5) Araç ve fonksiyon çağırma
- Mevcut olduğunda, fonksiyonları/araçları açıkça tanımlayın. Argümanlar, kısıtlamalar ve beklenen çıktılar sağlayın.
- Tipik kullanım durumları: web araması, hesaplamalar, veritabanı aramaları, ayıklama veya harici sistemleri tetikleme.
Fonksiyon-spec istek parçacığı:

6) Geri alma ile güçlendirilmiş oluşturma (RAG)
- İlgili bağlamı sağlayın: belgeler, parçacıklar, tablolar veya arama sonuçları.
- Katı temel kurallar ekleyin: "Yalnızca sağlanan bağlamı kullanarak cevaplayın; yetersizse, daha fazlasını isteyin veya bilinmiyor deyin."
RAG koruma rayları:

7) Değerlendirme, eleştiri ve onarım
- Bir doğrulama geçişi ekleyin: "A/B/C kriterlerine göre doğrulayın; sorunları listeleyin; düzeltin."
- Tek bir istekte iki aracı modeli (yazar + inceleyici) kullanın veya istekleri zincirleyin: Taslak → İnceleme → Onarım → Son.
İnceleyici isteği:

## Yüksek Etkili İstek Kalıpları (Şablonlarla)
Aşağıda kopyalayıp uyarlayabileceğiniz gelişmiş kalıplar bulunmaktadır.
1) Harekete geçmeden önce açıklayıcı sorular
- Yeniden çalışmayı azaltır ve uyumu sağlar.

2) Talimat → Bağlam → Çıktı sözleşmesi
- İyi genel amaçlı yapı.

SİSTEM: Strateji analisti; genişliğe göre netliği tercih edin.
GÖREV: Şunun için stratejik ortamı özetleyin .
- Düşünce zinciri ve kendi kendine tutarlılık üzerine yapılan araştırmalar, dahili akıl yürütmeyi (açığa çıkarmadan) teşvik etmenin karmaşık görevlerde doğruluğu neden artırabileceğini göstermektedir.
---
Temel çıkarımlar:
- İstekleri özellikler gibi ele alın: rolleri, kısıtlamaları, başarı kriterlerini ve yapıyı tanımlayın.
- Güvenilirlik için aşamalı iş akışları, RAG temellendirmesi ve inceleyici döngüleri kullanın.
- Kısa gerekçeler döndürürken dikkatli iç akıl yürütmeyi teşvik edin.
- Otomasyonu ölçeklendirmek için şemalarla formatları kilitleyin.
- Bir istek kitaplığı oluşturun ve düzenli olarak değerlendirin.
### SSS
S1:ChatGPT için gelişmiş istek mühendisliği nedir?
Gelişmiş istek mühendisliği, istekleri roller, kısıtlamalar, bağlam ve çıktı şemalarıyla yapılandırılmış özelliklere dönüştürür. Karmaşık görevlerde tutarlı, doğru ve yeniden kullanılabilir sonuçlar hedefler.
S2:ChatGPT'nin daha doğru olmasını nasıl sağlayabilirim?
Bağlam sağlayın (RAG), katı başarı kriterleri belirleyin ve inceleyici geçişleriyle yapılandırılmış çıktılar gerektirin. Halüsinasyonları azaltmak için iç akıl yürütmeyi teşvik edin ve sayılar ve kaynaklar için kendi kendine kontroller ekleyin.
S3:ChatGPT ile düşünce zinciri isteği kullanmalı mıyım?
Akıl yürütmeyi teşvik edin, ancak üretimde ayrıntılı düşünce zincirini açığa çıkarmaktan kaçının. Kısa gerekçeler isteyin ve akıl yürütme performansını iyileştirdiği gösterilen kendi kendine tutarlılık tekniklerini göz önünde bulundurun.
S4:Otomasyon için çıktıları nasıl yapılandırırım?
JSON şemalarını veya açıkça tanımlanmış başlıkları ve alanları uygulayın. Şemalar, biçimlendirmeyi dengeler, QA'yı basitleştirir ve sonuçların alt araçlara aktarılmasını kolaylaştırır.
S5:Tarayıcıdaki istek iş akışlarına hangi araçlar yardımcı olur?
AI kenar çubukları ve araştırma aracıları, bağlamı yakalayabilir, sayfaları özetleyebilir ve istekleri yeniden kullanabilir. Sider.AI, istek mühendisliğini ve derin araştırma iş akışlarını kolaylaştıran bir uzantı ve kılavuzlar sağlar.