Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪ وتبسيط سير العمل باستخدام مطالبات أكثر ذكاءً. تعمل الهندسة السريعة على تحويل كيفية استفادة الشركات من الذكاء الاصطناعي من خلال تحويل التعليمات الغامضة إلى أدوات دقيقة قابلة لإعادة الاستخدام. إليك ما تحتاج إلى معرفته:
منصات مثل Prompts.ai تبسيط إدارة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات من خلال توحيد الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا (على سبيل المثال، جي بي تي -4، كلود، لاما) مع أدوات تتبع التكاليف والامتثال. سواء كنت تعمل على توسيع نطاق سير عمل الذكاء الاصطناعي أو تقليل أوجه القصور، فأنت على بعد مسافة قصيرة من تحقيق المزيد.
إن صياغة المطالبات الفعالة هي المفتاح لتحويل تفاعلات الذكاء الاصطناعي إلى أدوات يمكن الاعتماد عليها للأعمال. تم تصميم هذه المبادئ لضمان الاتساق والموثوقية - وهي صفات بالغة الأهمية في إعدادات المؤسسة حيث تكون الدقة أكثر أهمية من التجريب الإبداعي. من خلال تحسين الاستراتيجيات السريعة، يمكن للشركات تبسيط سير العمل وتعزيز النتائج.
تؤدي المطالبات الغامضة إلى نتائج غير متوقعة، مما قد يؤدي إلى تعطيل العمليات التجارية. على سبيل المثال، قارن الطلب العام، «اكتب عن التسويق»، بالطلب الأكثر تفصيلاً، «اكتب بريدًا إلكترونيًا من 300 كلمة للعملاء الحاليين للإعلان عن خصم 15٪ على الاشتراكات المميزة، ساري حتى 31 ديسمبر». يضع الأخير توقعات واضحة، مما يضمن توافق المخرجات مع الاحتياجات المحددة.
لتحقيق الدقة، يجب أن تحدد المطالبات العناصر الأساسية مثل التنسيق والنغمة والطول والبنية. عندما تكون هذه التفاصيل مفقودة، غالبًا ما تضع نماذج الذكاء الاصطناعي افتراضات قد لا تتناسب مع متطلبات العمل. على سبيل المثال:
السياق هو الجسر بين مخرجات الذكاء الاصطناعي العامة وحلول الأعمال المصممة خصيصًا. وبدون ذلك، تنتج حتى النماذج المتقدمة استجابات تتطلب تحريرًا مكثفًا لتلبية معايير الأعمال.
توفر المطالبات الفعالة تفاصيل أساسية أساسية، بما في ذلك الجمهور المستهدف، أهداف الأعمال، اعتبارات خاصة بالصناعة، و النتائج المرجوة. على سبيل المثال، يجب أن تتضمن المطالبة بردود خدمة العملاء معلومات حول أسلوب الشركة ومخاوف العملاء الشائعة وبروتوكولات التصعيد وإرشادات العلامة التجارية. وهذا يضمن أن الردود تعكس ممارسات الشركة بدلاً من النصائح العامة.
عند توسيع نطاق الاستخدام السريع عبر الفرق، يصبح التوحيد أمرًا ضروريًا. وبدون ذلك، قد تقوم الفرق بتطوير أساليب غير متسقة، مما يؤدي إلى عدم الكفاءة وتعقيد الصيانة.
التحكم في الإصدار للمطالبات يشبه ممارسات تطوير البرامج. إنه يمنع التغييرات غير المصرح بها التي قد تؤدي إلى حدوث أخطاء أو مشكلات الامتثال في عمليات سير العمل. من خلال التعامل مع المطالبات كأصول قابلة لإعادة الاستخدام، يمكن للشركات إنشاء قوالب تحافظ على بنية متسقة مع كونها قابلة للتكيف مع حالات استخدام محددة. يوفر هذا الأسلوب الوقت ويضمن جودة موحدة عبر التطبيقات.
استنادًا إلى المبادئ التأسيسية، ترتقي التقنيات المتقدمة بالهندسة السريعة إلى المستوى التالي، وتحسن مخرجات الذكاء الاصطناعي لمهام المؤسسة المعقدة وتضمن الدقة في سير العمل.
المطالبة بضربات صفرية يتضمن إعطاء الذكاء الاصطناعي تعليمات واضحة ومباشرة بدون أمثلة. يعد هذا مثاليًا للمهام البسيطة حيث لا تكون الإرشادات التفصيلية ضرورية. على سبيل المثال، يمكنك توجيه الذكاء الاصطناعي إلى «كتابة بريد إلكتروني احترافي يرفض طلب اجتماع مع اقتراح تواريخ بديلة». من خلال المدخلات الواضحة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق نتائج مقبولة دون سياق إضافي.
ومع ذلك، تتطلب العديد من عمليات سير العمل في المؤسسة مخرجات أكثر دقة، وهذا هو المكان المطالبة بعدد قليل من اللقطات يتفوق. من خلال تقديم واحد إلى ثلاثة أمثلة عالية الجودة، تضمن هذه الطريقة الاتساق في النغمة والبنية والأسلوب، مما يجعلها مفيدة بشكل خاص للمهام التي تتطلب الالتزام ببروتوكولات محددة.
خذ خدمة العملاء كمثال: في حين أن المطالبات الصفرية قد تؤدي إلى استجابات عامة، يمكن لنهج قليل اللقطات توجيه الذكاء الاصطناعي للتوافق مع اللغة والمبادئ التوجيهية الخاصة بالشركة. يمكن أن تمثل الأمثلة المختارة بعناية مجموعة من السيناريوهات، مما يساعد النموذج على التعميم بشكل مناسب مع الحفاظ على النمط المطلوب.
تُعد المطالبة باستخدام بضع لقطات فعالة بشكل خاص للتنسيقات المتخصصة مثل المستندات القانونية أو المواصفات الفنية أو تقارير الامتثال. بدلاً من وصف متطلبات التنسيق المعقدة، فإن عرض الأمثلة يوضح التوقعات ويقلل من الحاجة إلى المراجعات اليدوية. وهذا يضمن أيضًا صوتًا ثابتًا للعلامة التجارية، حتى عندما يستخدم أعضاء الفريق المختلفون نفس المطالبات.
يتوقف نجاح التحفيز باستخدام بضع طلقات على نوعية من الأمثلة، وليس كميتها. غالبًا ما تتفوق ثلاثة أمثلة جيدة التصميم على مجموعة أكبر من الأمثلة المتوسطة. يجب أن تعرض هذه الأمثلة محتوى متنوعًا مع الحفاظ على الاتساق الهيكلي، مما يمهد الطريق لتقنيات أكثر تقدمًا مثل تحفيز سلسلة التفكير.
تحفيز سلسلة الأفكار يشجع نماذج الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات خطوة بخطوة، مما يجعلها لا تقدر بثمن للمهام التي تتضمن التحليل أو حل المشكلات أو اتخاذ القرار. بدلاً من طلب إجابة مباشرة، تطالب هذه الطريقة النموذج بشرح عملية التفكير الخاصة به.
على سبيل المثال، بدلاً من عبارة «هل هذا الاستثمار قابل للتطبيق؟» قد تسأل، «قم بتقييم هذا الاستثمار من خلال تحليل ظروف السوق أولاً، ثم تقييم التوقعات المالية، والنظر في عوامل الخطر، وأخيراً تقديم توصية مع الأساس المنطقي الداعم». يضمن هذا النهج المنظم تحليلًا أكثر شمولاً.
هذه التقنية مفيدة بشكل خاص في عمليات سير عمل الامتثال والتدقيق حيث يكون التفكير الموثق أمرًا بالغ الأهمية. من خلال جعل الذكاء الاصطناعي يشرح منطقه، يمكن للمراجعين البشريين تحديد الثغرات بسهولة أو التحقق من مراعاة جميع العوامل ذات الصلة.
تستفيد العمليات التجارية متعددة الخطوات أيضًا من المطالبة بسلسلة التفكير. على سبيل المثال، في تخطيط المشروع، بدلاً من طلب جدول زمني كامل مقدمًا، يمكن توجيه النموذج لتحديد التبعيات أولاً، ثم تقدير المدد، والنظر في قيود الموارد، وأخيراً بناء الجدول الزمني. ينتج عن هذا النهج التدريجي عمومًا مخرجات أكثر تفصيلاً وواقعية.
بالإضافة إلى ذلك، فإن تحفيز سلسلة الأفكار يعزز الشفافية في صنع القرار بمساعدة الذكاء الاصطناعي. من خلال شرح أسبابه، يبني النموذج الثقة بين أصحاب المصلحة - وهو عامل أساسي للتقارير على المستوى التنفيذي والتخطيط الاستراتيجي.
تقنيات الصقل الذاتي السماح لنماذج الذكاء الاصطناعي بتحسين مخرجاتها من خلال المراجعة الذاتية. يتضمن ذلك عملية من خطوتين: يقوم النموذج أولاً بإنشاء المحتوى، ثم ينتقد استجابته الخاصة من أجل الوضوح والاكتمال والمواءمة مع معايير محددة. بناءً على هذه المراجعة، فإنها تنتج نسخة منقحة.
التحسين التكراري يأخذ هذه الخطوة إلى الأمام، تطبيق الاختبار المنهجي والتنقيح على تفاعلات متعددة. بدلاً من السعي لتحقيق الكمال في محاولة واحدة، يتم اختبار المطالبات وتعديلها بناءً على نتائج العالم الحقيقي. يمكن للفرق تجربة أشكال مختلفة وقياس أدائها وتحسين مكتبتها السريعة تدريجيًا.
في إعدادات المؤسسة، قد يتضمن ذلك مطالبات اختبار A/B ببيانات الأعمال الفعلية ومقاييس التتبع مثل الدقة وتوفير الوقت ورضا المستخدم. تساعد الرؤى من هذه الاختبارات الفرق على ضبط المطالبات بمرور الوقت، وتحسين النتائج عبر حالات الاستخدام المختلفة.
يعد تتبع الإصدار أمرًا ضروريًا للتحسين التكراري. توثيق التغييرات - ما تم تعديله ولماذا والأثر الناتج - يمنع الانحدار ويبني قاعدة معرفية للتحسين المستمر. يضمن هذا المزيج من المقاييس الكمية والتعليقات النوعية تلبية المخرجات للمتطلبات الفنية وتوقعات المستخدم.
يُعد إتقان الهندسة السريعة مهارة بالغة الأهمية، ولكن توسيع نطاقها لاستخدام المؤسسات يتطلب أكثر من مجرد الخبرة الفنية. فهي تتطلب منصة يمكنها إدارة الحوكمة بسلاسة والتحكم في التكاليف وتعزيز التعاون. تواجه العديد من المؤسسات أدوات الذكاء الاصطناعي المجزأة والنفقات غير المتوقعة وتحديات الامتثال التي تعيق جهود الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. من خلال الجمع بين الهندسة السريعة الفعالة والحوكمة المركزية والتحكم في التكاليف، يمكن للشركات إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. يأتي التحسين الحقيقي من الجمع بين التصميم السريع الذكي والأطر التشغيلية القوية.
عندما تدير الفرق والإدارات المطالبات بشكل مستقل، فإن عدم الكفاءة ومشكلات الرقابة أمر لا مفر منه. يحل Prompts.ai هذا من خلال تقديم منصة واحدة تربط مستخدمي المؤسسات بأكثر من 35 نموذجًا رائدًا للذكاء الاصطناعي - مثل GPT-4 و Claude و LLama و الجوزاء - كل ذلك من خلال واجهة واحدة.
«Prompts.ai يربط مستخدمي المؤسسات بأفضل نماذج لغة الذكاء الاصطناعي مثل GPT-4 وكلود ولاما وجيميني عبر واجهة واحدة. قم بتبسيط سير العمل وفرض الحوكمة على نطاق واسع.»
يزيل هذا النظام المركزي متاعب التوفيق بين الاشتراكات والواجهات المنفصلة. من خلال توحيد كيفية إنشاء المطالبات وإدارتها عبر المؤسسة، تكتسب الفرق رؤية كاملة لعمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يسمح المستودع الموحد لجميع المطالبات للمستخدمين بتتبع التغييرات ومقارنة الأداء عبر الإصدارات والحفاظ على مصدر موثوق للحقيقة لاستراتيجيات سريعة فعالة. لا يضمن هذا النهج الاتساق فحسب، بل يجعل أيضًا عملية تأهيل المستخدمين الجدد أسرع - مما يتيح لهم الوصول إلى المطالبات المصممة بخبرة والتي تقلل من وقت الإعداد وتحسن الجودة عبر عمليات سير العمل. ومع وجود كل شيء في مكان واحد، يمكن للمؤسسات أيضًا مراقبة التكاليف بدقة وتعزيز التعاون بشكل أفضل بين الفرق.
الإدارة السريعة المركزية ليست سوى الخطوة الأولى. إن الحفاظ على تكاليف الذكاء الاصطناعي تحت السيطرة أمر مهم بنفس القدر، خاصة مع وجود فرق ونماذج متعددة. وبدون الإشراف المناسب، يمكن لنفقات الذكاء الاصطناعي أن تخرج بسرعة عن نطاق السيطرة. يعالج Prompts.ai هذا من خلال دمج العمليات المالية (FinOps) في النظام الأساسي، مما يوفر تتبعًا في الوقت الفعلي لكل رمز مستخدم عبر النماذج والفرق. تسمح هذه الشفافية للمؤسسات برؤية أين تذهب ميزانية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بالضبط واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تخصيص الموارد.
يحدد التتبع الدقيق للمنصة المطالبات أو النماذج أو الفرق التي تدفع أعلى التكاليف، مما يتيح الإنفاق الأكثر ذكاءً. بالإضافة إلى ذلك، يضمن نظام TOKN الائتماني للدفع أولاً بأول أن تدفع الشركات فقط مقابل ما تستخدمه، مما يساعد على تقليل نفقات برامج الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. تعمل ميزات مثل حدود الإنفاق وتنبيهات الميزانية وتوصيات النماذج الفعالة من حيث التكلفة على تسهيل إدارة التكاليف مع زيادة عائد الاستثمار إلى أقصى حد. من خلال ربط الإنفاق على الذكاء الاصطناعي مباشرة بنتائج الأعمال، يمكن للمؤسسات تحديد الاستثمارات التي تقدم أكبر قيمة.
إن إنشاء مطالبات فعالة ليس مجرد مهمة فنية - إنه جهد تعاوني. يتضمن Prompts.ai أدوات مصممة لتعزيز مشاركة المعرفة وتوحيد أفضل الممارسات عبر الفرق. تعمل ميزات المجتمع المتكاملة وبرنامج شهادة المهندس الفوري على تمكين الفرق من مشاركة الاستراتيجيات الناجحة ودفع اعتماد الذكاء الاصطناعي والحفاظ على الجودة المتسقة. تعمل هذه البيئة التعاونية على تسريع التعلم وتقليل الجهود الزائدة وتعزيز التحسين المستمر.
تم دمج الحوكمة بسلاسة في جميع الخطط، بدءًا من 89 دولارًا لكل عضو شهريًا للاشتراكات السنوية. تضمن أدوات الامتثال المضمنة أن تفاعلات الذكاء الاصطناعي تلبي المعايير التنظيمية والتنظيمية. يمكن للفرق إنشاء عمليات سير عمل الموافقة والحفاظ على مسارات التدقيق وتنفيذ ضوابط الوصول لتأمين العمليات مع تشجيع الابتكار.
«إضفاء النظام على تبني الذكاء الاصطناعي الفوضوي مع الحوكمة المركزية.»
تعمل قابلية تطوير المنصة على التخلص من مخاطر الصوامع، مما يسمح للشركات بإضافة نماذج ومستخدمين وفرق جديدة بسهولة مع نمو مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. وهذا يضمن بقاء أدوات الحوكمة والتعاون فعالة، بغض النظر عن مدى توسع المنظمة. مع هذه الميزات، لا تصبح الهندسة السريعة قابلة للتطوير فحسب، بل أيضًا ميزة استراتيجية للمؤسسات التي تتطلع إلى الريادة في ابتكار الذكاء الاصطناعي.
إن تحسين المطالبات ليس بالمهمة الفردية - إنها عملية مستمرة تتطلب الاختبار والقياس والتعديل بعناية. بدون خطة تقييم منظمة، حتى المطالبات المصممة جيدًا يمكن أن تصبح قديمة أو تفوت فرصًا لأداء أفضل. من خلال اعتماد نهج منظم للتقييم الفوري، يمكنك ضمان أن تظل تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بك متسقة وفعالة ومتوافقة مع أهداف الأعمال المتطورة.
ابدأ بتحديد شكل النجاح بوضوح. الأهداف الغامضة لن تنجح؛ بدلاً من ذلك، استهدف أهدافًا محددة مثل «إنشاء تحليل دقيق للمشاعر» أو «إنتاج وثائق فنية كاملة». يجب أن تكون مقاييس النجاح محددة وقابلة للقياس وقابلة للتحقيق وذات صلة. على سبيل المثال، أنثروبييضع نهج تحليل المشاعر معايير دقيقة: درجة F1 لا تقل عن 0.85، ومخرجات غير سامة بنسبة 99.5٪، و90٪ من الأخطاء التي تسبب مضايقات بسيطة فقط، و 95٪ من الردود التي يتم تسليمها في أقل من 200 مللي ثانية.
يجب أن تعكس المقاييس التي تختارها حالة الاستخدام الفريدة الخاصة بك. على سبيل المثال:
لوضع أهداف واقعية، والبحث في معايير الصناعة، ومراجعة التجارب السابقة، والتشاور مع دراسات الذكاء الاصطناعي المنشورة. يضمن هذا النهج القائم على البيانات أن تكون أهدافك طموحة وقابلة للتحقيق، مما يمنح فريقك اتجاهًا واضحًا. بمجرد إنشاء المقاييس الخاصة بك، قارن بين الإصدارات السريعة المختلفة لتحديد الإصدار الأكثر فعالية.
يساعدك اختبار إصدارات متعددة من المطالبة على تحديد أفضل نهج لاحتياجاتك. في الواقع، أبلغت الفرق التي تتبنى الاختبار الفوري المنظم عن خفض دورات التحسين بنسبة تصل إلى 75٪. احتفظ بسجلات تفصيلية لكل اختبار، بما في ذلك الإصدار الفوري والنموذج المستخدم ومقاييس الأداء والسياق. تدعم هذه الوثائق اتخاذ قرارات أفضل.
في ما يلي مثال على كيفية تتبع الإصدارات السريعة ومقارنتها:
عند تقييم النتائج، لا تركز فقط على الدقة. ضع في اعتبارك المقايضات مثل السرعة والتكلفة. على سبيل المثال، قد لا تتناسب المطالبة التي تحقق دقة 95% ولكنها تستغرق وقتًا طويلاً في المعالجة مع المهام ذات الحجم الكبير. على العكس من ذلك، يمكن أن تكون المطالبة الأقل دقة والأقل تكلفة بكثير مثالية للمشاريع الحساسة للميزانية.
من الضروري أيضًا اختبار المطالبات عبر السيناريوهات المختلفة والحالات المتطورة. قد تتعثر المطالبة التي تتفوق في المهام الروتينية مع المدخلات غير العادية أو المعقدة. قم بتوثيق هذه القيود لتوجيه التحسينات المستقبلية. بعد تحديد المتغيرات الأفضل أداءً، قم بدمج تعليقات المستخدمين لتحسينها بشكل أكبر.
يجب أن يكون التحسين الفوري جهدًا مستمرًا وليس مهمة عرضية. تقوم المؤسسات الناجحة بتضمين حلقات التغذية الراجعة في عمليات سير العمل الخاصة بها، مما يضمن التحسين المستمر. ابدأ بتحليل استجابات النموذج لمطالبك الأولية. حدد الأنماط - حيث ينجح الإخراج وأين يفشل - واضبطه وفقًا لذلك. غالبًا ما تؤدي إضافة السياق أو تعديل الصياغة أو تبسيط الطلبات إلى مكاسب ملحوظة.
تفاعل مع المستخدمين النهائيين للحصول على رؤى إضافية. غالبًا ما يلاحظون المشكلات التي قد تتجاهلها الفرق الفنية، مما يوفر إرشادات قيمة للتحسين. تسلط تعليقات المستخدمين الضوء على ما يصلح وما يحتاج إلى تحسين، وتعزيز التعاون وتحقيق نتائج أفضل. قم بإنشاء قنوات واضحة للتعليقات، مثل النماذج أو عمليات تسجيل الوصول العادية أو أنظمة التصنيف.
قم بتحديث المطالبات بانتظام للحفاظ على توافقها مع احتياجات العمل. خلال هذه المراجعات، قم بدمج تعليقات المستخدمين وتحليل بيانات الأداء واختبار الأفكار الجديدة. يمكن للأدوات الآلية تسريع هذه العملية، خاصة بالنسبة للمهام المعقدة التي تتطلب دقة عالية. ومع ذلك، يظل الحكم البشري أمرًا بالغ الأهمية لتقييم المخرجات الدقيقة وضمان توافقها مع أهداف العمل.
تضع الهندسة السريعة الأساس لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي ليست قابلة للتطوير فحسب، بل قادرة أيضًا على تقديم نتائج ذات مغزى للمؤسسات. تؤكد الاستراتيجيات المشتركة في هذا الدليل على كيفية إنشاء تدفقات عمل على مستوى المؤسسة تعمل باستمرار مع الحفاظ على التكاليف تحت السيطرة والالتزام بمعايير الحوكمة.
في قلب الهندسة السريعة الفعالة توجد ثلاثة مبادئ توجيهية: الوضوح، سياق الكلام، و التناسق. هذه بمثابة الأساس لصياغة المطالبات التي تتوافق مع أهداف محددة. عندما تقترن هذه المبادئ بتقنيات متقدمة مثل تحفيز سلسلة الأفكار والتحسين التكراري، فإنها تمكن المؤسسات من إنشاء مطالبات تتكيف مع احتياجات الأعمال المتغيرة. تتفوق المطالبات المهيكلة، المصممة خصيصًا للمهمة والمدعومة بأمثلة ذات صلة، باستمرار على تلك العامة.
يتطلب توسيع نطاق سير عمل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات أكثر من مجرد مطالبات جيدة التصميم. تعد الإدارة السريعة المركزية وتتبع التكاليف في الوقت الفعلي والحوكمة التعاونية ضرورية لتحقيق الكفاءة على نطاق واسع. غالبًا ما ترى المنظمات التي تتبنى أنظمة منظمة لإدارة المطالبات مكاسب ملحوظة في كل من الكفاءة التشغيلية والامتثال التنظيمي. تصبح ميزات مثل التحكم في الإصدار وتتبع الأداء ومسارات التدقيق أمرًا لا غنى عنه مع توسع اعتماد الذكاء الاصطناعي عبر الفرق والإدارات.
تلعب عملية التقييم والصقل دورًا محوريًا في ضمان النجاح على المدى الطويل. تحافظ حلقات الاختبار والتغذية الراجعة المستمرة على فعالية المطالبات مع تطور النماذج وتغير أولويات العمل. تحقق الفرق التي تحدد مقاييس الأداء الواضحة وتحافظ على دورات التحسين المنتظمة نتائج أفضل بكثير من تلك التي تتعامل مع الإنشاء الفوري كجهد لمرة واحدة. إن عملية التحسين المستمرة هذه تعزز التقدم المستدام والابتكار.
للتفوق في الهندسة السريعة، فإن امتلاك البنية التحتية المناسبة أمر غير قابل للتفاوض. توضح المنصات مثل prompts.ai كيف يمكن للأدوات المركزية تحويل الخبرة الفردية إلى نجاح على مستوى المؤسسة. من خلال دمج الحوكمة وتبسيط الإدارة السريعة، يمكن للشركات تركيز طاقتها على قيادة الابتكار بدلاً من تجاوز العقبات التشغيلية.
تمتلك الهندسة السريعة القدرة على خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي - أحيانًا بما يصل إلى 98% - من خلال تحسين كيفية تنظيم المطالبات واستخدامها. من خلال صياغة مطالبات أكثر كفاءة، يمكنك تقليل عدد الرموز المميزة المستهلكة في كل من الطلبات والاستجابات بشكل كبير، وهو ما يُترجم مباشرة إلى وفورات في نماذج التسعير القائمة على الرموز.
تتضمن بعض الأساليب الفعالة ما يلي: القضاء على الكلمات غير الضرورية، تصميم المطالبات المعيارية لإعادة توظيف أقسام الاستعلامات، و استخدام التخزين المؤقت لتجاوز المعالجة المتكررة. لا تساعد هذه الأساليب في تقليل النفقات فحسب، بل تضمن أيضًا بقاء جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي متسقة - أو حتى تتحسن - مع جعل سير العمل أكثر سلاسة وأكثر اقتصادا.
أثبتت ميزة «بضع لقطات» أنها مفيدة بشكل خاص للتعامل مع المهام المعقدة في إعدادات المؤسسة. من خلال تقديم الذكاء الاصطناعي مع عدد قليل من الأمثلة، يمكّن هذا النهج النموذج من التعرف على الأنماط وفهم السياق والمواءمة بشكل أكثر دقة مع المتطلبات المحددة.
يؤدي تقديم الأمثلة إلى تحسين جودة المخرجات، خاصة بالنسبة للمهام التي تتضمن تدفقات عمل دقيقة أو فنية. كما أنه يقلل من الحاجة إلى مجموعات بيانات واسعة النطاق، ويسرع إنجاز المهام، ويسمح بمزيد من القدرة على التكيف عند إدارة العمليات المعقدة أو المتخصصة للغاية.
تعمل المنصات المركزية مثل Prompts.ai على تبسيط سير عمل الذكاء الاصطناعي من خلال تنظيم المطالبات في المستودعات المشتركة. يسمح هذا الإعداد بـ التحكم في الإصدار، يضمن الاتساق نوعية، ويدعم الالتزام المعايير. ونتيجة لذلك، يمكن للفرق التعاون بشكل أكثر فعالية، وتجنب الجهود الزائدة، والالتزام بسياسات الحوكمة الأساسية التي تعطي الأولوية للمتطلبات الأمنية والتنظيمية.
تم تصميم هذه المنصات للتعامل معها القابلية للتطوير والعرض قابلية التدقيق، مما يجعل من السهل الإشراف على المطالبات عبر الفرق الكبيرة والمشاريع المعقدة. من خلال توحيد سير العمل، يمكن للمؤسسات تبسيط عملياتها القائمة على الذكاء الاصطناعي والعمل بكفاءة أكبر.
