Коммуникация с ИИ

Человечество должно притормозить в своей гонке за удовольствиями.

LLM создаёт новый тип коммуникационного получателя. Модель чувствительна к контексту, примерам и формату, но не разделяет человеческую ситуацию автоматически и может уверенно продолжить неверную предпосылку.

Поэтому работа с ИИ усиливает базовые принципы книги: ясная цель, достаточный контекст, явные ограничения, наблюдаемый формат и независимая обратная связь.

Главы

• LLM как получатель сообщения
• Эффективный промптинг
• Проверка, RAG и инструменты
• Документация для людей и ИИ

Результат раздела

Читатель сможет выбирать между промптом, поиском, RAG и инструментом; строить контракт задачи; ограничивать чувствительные данные; проверять утверждения и проектировать документы, которые хорошо индексируются и людьми, и машинами.

Разделение функций

Для одной AI-задачи выпиши отдельно: что модель генерирует, откуда берутся факты, какой инструмент действует и чем результат проверяется. Не позволяй одному полю молча выполнять все четыре функции.

• Документация для людей и ИИ

  Как писать структурированные источники, пригодные для поиска, RAG, агентов и обычного чтения.

• Эффективный промптинг

  Как формулировать задачи для LLM через цель, контекст, ограничения, примеры и проверку.

• LLM как получатель сообщения

  Что меняется, когда адресат строит ответ статистически и не разделяет человеческий контекст по умолчанию.

• Проверка, RAG и инструменты

  Как заземлять ответы в источниках, давать модели действия и строить независимый контур качества.

Нашли неточность? Выделите фрагмент текста — рядом появится жучок.