4 метода оперативной инженерии, которые вы ОБЯЗАТЕЛЬНО должны знать! (RAG, CoT, ReAct, DSP с пояс...

Описание: 🚀 Слышали о RAG, Chain of Thought, ReAct или DSP?
Это 4 мощных метода оперативной инженерии, которые ведущие инженеры ИИ, исследователи машинного обучения и разработчики GenAI используют для получения более интеллектуальных, быстрых и точных результатов с помощью больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, Claude и Gemini.

🎯 В этом коротком 60-секундном видео вы узнаете:
✅ Что означает каждый метод — на примерах из реальной жизни
✅ Когда использовать RAG, а когда ReAct для получения обоснованных и надежных ответов
✅ Как Chain of Thought (CoT) стимулирует мышление (пошагово)
✅ Почему Directional Stimulus Prompting (DSP) помогает получать точные ответы
✅ Как сочетать эти методы для продвинутых рабочих процессов ИИ и автоматизации

👨‍💻 Независимо от того, являетесь ли вы новичком в ИИ, специалистом по анализу данных или начинающим инженером Prompt, это краткое руководство поможет вам повысить уровень навыков для мира ИИ.

🔥 Почему это важно:
Инженеры Prompt пользуются высоким спросом во всем мире, и освоение этих 4 методов даст вам преимущество на рынке труда в сфере ИИ.

📌 Вот описание:

🧠 #1 — RAG (Retrieval Augmented Generation)

Перестаньте полагаться на устаревшие знания LLM — используйте проверенные источники данных для обоснования ответов ИИ.

Пример использования: Загрузка финансовых отчётов в закрытую векторную базу данных → получение точных квартальных доходов, а не устаревших догадок из интернета.

🔍 #2 — Chain of Thought (CoT)

Научите модель мыслить пошагово — как 8-летний ребёнок разбирает проблему.

Пример использования: Составление резюме юридического документа → разбор контекста, положений и вердиктов.

🤖 #3 — ReAct (Reaction + Act)

Когда данные недоступны в одном месте — рассуждайте и извлекайте данные из открытых и закрытых источников.

Пример использования: Запросите ИИ сравнить данные о продажах из вашей CRM-системы с последними рыночными тенденциями в интернете.

🧭 #4 — DSP (Directional Stimulus Prompting)

Направляйте LLM, используя ключевые слова или контекстные подсказки, для получения целевых результатов.

Пример использования: спросите «основные моменты годового отчёта для отдела разработки программного обеспечения» → пропустите нерелевантные ответы.

🎓 Готовы создавать реальные проекты ИИ, используя эти методы?

Присоединяйтесь к челленджу #LearnWithEduarn
✅ Практические курсы по ИИ
✅ Реальные наборы данных
✅ Поддержка наставника + сертификация
🌐 Зарегистрируйтесь прямо сейчас на сайте www.eduarn.com

📌 Не забудьте поставить лайк, поделиться и подписаться на еженедельные короткие статьи об ИИ!
🔔 #LearnWithEduarn #AIJobs #PromptEngineering #RAG #COT #ReAct #DSP #GenAI #Eduarn #aitraining #PromptEngineering #GenerativeAI #RAG #ChainOfThought #ReAct #DSP #AIJobs #LearnAI #eduarn #LLM #PromptEngineer #ChatGPT #VectorDB #OpenAI #ClaudeAI #TechCareers #ArtificialIntelligence #AI2025 #AItraining #LLMprompting #cloudai #datainfra #mlops #devops #techshorts

инженерия с подсказками, что такое RAG AI, цепочка мыслей AI, инжиниринг с подсказками React, подсказки направленного стимула, руководство по Genai, примеры подсказок AI, объяснение инжиниринга с подсказками, AI для начинающих, изучение Genai, eduarn AI Курс, обучение ИИ в Индии, работа в Genai, навыки работы с подсказками для ИИ, как писать подсказки для ИИ, проектирование подсказок 2025, онлайн-курсы по ИИ для начинающих, онлайн-курс по ИИ, онлайн-обучение по ИИ, нулевая подсказка, короткая подсказка, генерация дополненной реальности, ChartGPT, ИИ