Эволюция подсказок: от ремесленного мастерства до алгоритмической оптимизации.

Благодаря интерфейсу на естественном языке, LLM-ы открыли расширенные возможности для пользователей с любым уровнем технической подготовки. Создание корпоративных решений включало в себя разработку подсказок — процесс проб и ошибок. В этом докладе рассматривается, как автоматизированная оптимизация подсказок представляет собой сдвиг парадигмы в том, как мы создаем высококачественные, поддерживаемые корпоративные решения с помощью LLM-ов. Мы рассмотрим основные ограничения подсказок, созданных вручную, а затем углубимся в то, как оптимизаторы подсказок решают эти проблемы. Сессия охватит современное состояние дел в области оптимизации подсказок, включая новейшие алгоритмы, такие как GEPA. Мы продемонстрируем измеримое повышение производительности, которого достигают оптимизаторы подсказок по сравнению с ручной разработкой — часто обнаруживая нелогичные подсказки, которые люди никогда бы не написали, но которые значительно превосходят наши лучшие попытки, выполненные вручную. После доклада вы поймете, как работают оптимизаторы подсказок и почему они необходимы для создания высококачественных, поддерживаемых решений GenAI. Докладчик: Ханна Моазам, старший архитектор решений, Databricks Свяжитесь с нами: Веб-сайт: https://databricks.com X: / databricks LinkedIn: / databricks Instagram: / databricksinc Facebook: / databricksinc