Prompt engineering: путь к эффективной работе с ChatGPT
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
В ходе мастер-класса мы начнем с основных принципов работы языковых моделей и детально разберем роль промптов во взаимодействии с ChatGPT. Особое внимание уделим мастерству формулировки промптов, которое является ключевым для извлечения максимальной пользы из возможностей искусственного интеллекта.
На мастер-классе рассмотрим как аспекты применения ИИ в разработке и тестировании, так и методы работы с ChatGPT для проектирования архитектуры. В ходе мастер-класса разберем конкретную архитектурную задачу, вместе с участниками спроектируем архитектуру решения используя ChatGPT в качестве copilot ассистента архитектора.
Участники смогут на практике улучшить свои промпты и получить ценный навык для работы с современными языковыми моделями.
CTO в компании Raft. Строил свою карьеру
в консалтинговых и аутсорсинговых компаниях, а также работал над стартапами. Есть опыт проектирования и разработки решений в различных доменных областях, включая телекоммуникации, ретейл, фармацевтику и ценообразование. Специализируется на ML/AI, обработке данных, разработке бизнес-интеллектуальных систем
и отчётности. Также является участником Open Source-проекта Apache Beam.
Сейчас занимается построением и интеграцией решений на базе новейших AI-технологий и помогает запускать продукт по ценообразованию keeprise.ru.
Raft
Видео
Вашей задачей будет попробовать разработать концепцию приложения, которое анализирует отзывы о товаре в магазине с помощью ChatGPT.
Шаги выполнения задания:
1. **Создание аккаунта и настройка ChatGPT**: Начните с создания аккаунта на OpenAI и настройки доступа к ChatGPT с использование VPN и зарубежной симкарты.
2. **Написание промпта**: Сформулируйте промпт, который будет задавать ChatGPT вопрос о том, из каких частей должно состоять ваше приложение для анализа отзывов о товаре.
3. **Уточнение структуры компонентов**: Задавайте уточняющие вопросы ChatGPT о структуре каждого из предложенных компонентов. Запишите полученные ответы.
4. **Генерация схемы базы данных**: На основе полученной информации, сформируйте предварительную схему базы данных для вашего приложения. Учтите необходимость хранения информации об отзывах, товарах, а также результатов анализа отзывов.
5. **Разработка кода парсера**: Напишите код парсера, который будет извлекать отзывы о товарах из заданных источников (например, веб-страницы магазина), и сохранять их в вашу базу данных.
Это задание поможет вам лучше понять, как использовать ChatGPT для проектирования и разработки приложений, а также предоставит вам возможность попробовать написать промпты и работать с ответами, которые генерирует модель.
