Aracılığıyla paylaş

Azure'da Microsoft Copilot için etkili istemler yazma

  • Makale

İstem mühendisliği, Azure'da Microsoft Copilot (önizleme) gibi büyük dil modellerinden (LLM) en iyi ve en doğru yanıtları elde eden istemler tasarlama işlemidir. Bu modeller daha karmaşık hale geldikçe, etkili istemlerin nasıl oluşturulacağını anlamak daha da önemli hale gelir.

Bu makalede, Azure'da Microsoft Copilot için etkili istemler oluşturmak üzere istem mühendisliğinin nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır.

Önemli

Azure'da Microsoft Copilot (önizleme) şu anda ÖNİzLEME aşamasındadır. Beta veya önizleme aşamasında olan ya da başka bir şekilde henüz genel kullanıma sunulmamış olan Azure özelliklerinde geçerli olan yasal koşullar için bkz. Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları.

İstem mühendisliği nedir?

hızlı mühendislik, Azure'da Copilot gibi yapay zeka modelleri için stratejik girişler oluşturmayı ve hassas, ilgili ve değerli sonuçlar sunma becerilerini geliştirmeyi içerir. Bu modeller, eğitim verilerinden desen tanımaya dayanır ve kullanıcı hedeflerine ilişkin gerçek dünya anlayışı veya farkındalığı yoktur. Belirli bağlamları, örnekleri, kısıtlamaları ve yönergeleri istemlere ekleyerek yanıt kalitesini önemli ölçüde yükseltebilirsiniz.

İyi istemli mühendislik uygulamaları, Azure'ın kod oluşturma, öneriler, belge alma ve gezinti potansiyelinde daha fazla Copilot'un kilidini açmanıza yardımcı olur. İstemlerinizi düşünceli bir şekilde üreterek, ilgisiz öneriler görme olasılığını azaltabilirsiniz. İstem mühendisliği, yanıtları iyileştirmeye ve görevleri daha verimli bir şekilde tamamlamaya yardımcı olan önemli bir tekniktir. Harika istemler yazmaya zaman ayırarak verimli kod geliştirmeyi teşvik eder, maliyeti düşürür ve net yönergeler ve beklentiler sağlayarak hataları en aza indirir.

Daha iyi istemler yazmak için İpuçları

Azure'daki Microsoft Copilot zihninizi okuyamıyor. Anlamlı yardım almak için kılavuzluk edin: Yanıtları çok uzunsa daha kısa yanıtlar isteyin, yanıtlar çok temelse karmaşık ayrıntılar isteyin ve aklınızdaki biçimi belirtin. Ayrıntılı yönergeler yazmak ve istemlerinizi geliştirmek için zaman ayırarak aradığınızı almanıza yardımcı olur.

Etkili istemlerin nasıl yazılacağı göz önünde bulundurulduğunda aşağıdaki ipuçları yararlı olabilir.

Net ve özel olun

Net bir amaç ile başlayın. Örneğin, "Performansı denetle" derseniz, Azure'daki Microsoft Copilot ne demek istediğinizi anlamayacaktır. Bunun yerine, "Son 24 saat içindeki Azure SQL Veritabanı performansını denetleyin" gibi istemlerle daha açık olun.

Kod oluşturma için dili ve istenen sonucu belirtin. Örneğin:

  • Temsil eden bir YAML dosyası oluşturun...
  • CLI betiği oluştur...
  • Bana almak için bir Kusto sorgusu verin...
  • Terraform oluşturarak iş yükümü dağıtmama yardımcı olun...

Beklentileri belirleme

Kullandığınız sözcükler, Azure'ın yanıtlarında Microsoft Copilot'ın şekillenmesine yardımcı olur. Biraz farklı fiiller farklı sonuçlar döndürebilir, bu nedenle isteklerinizi ifade etmenin en iyi yollarını göz önünde bulundurun. Örneğin:

  • Üst düzey bilgiler için Nasıl yapılır veya Kılavuz oluşturma gibi tümcecikleri kullanın.
  • Eyleme dönüştürülebilir yanıtlar için Oluştur, Dağıt veya Durdur gibi sözcükleri kullanın.
  • Bilgileri getirmek ve sohbetinizde görüntülemek için Getir, Listele veya Al gibi terimleri kullanın.
  • Görünümünüzü değiştirmek veya yeni bir sayfaya gitmek için Göster, Beni götür veya Git gibi tümcecikleri deneyin.

Ayrıca, yeni başlayan veya uzman olmanız fark etmez, önerileri anlamanıza uyarlamak için uzmanlık düzeyinizden de bahsedebilirsiniz.

Senaryonuz hakkında bağlam ekleme

Daha hassas yardım almak veya ilgilendiğiniz teknolojileri netleştirmek için hedeflerinizi ve bir görevi neden yerine getirdiğinizden ayrıntılı olarak yararlanın. Örneğin, Yalnızca Azure işlevini dağıtın demek yerine, IoT cihazlarından yeni bir kaynakla verileri işlemek için Azure işlevini dağıtma gibi son hedefinizi ayrıntılı olarak açıklayın.

İsteklerinizi ayırma

Karmaşık sorunlar veya görevler için isteğinizi daha küçük, yönetilebilir parçalara ayırın. Örneğin: İlk olarak, şu anda çalışan sanal makineleri belirleyin. Çalışan bir sorgunuz olduktan sonra bunları durdurun. Daha büyük bir senaryonun farklı bölümleri için ayrı istemler kullanmayı da deneyebilirsiniz.

Kodunuzu özelleştirme

İsteğe bağlı kod oluşturma isteğinde bulunurken bilinen parametreleri, kaynak adlarını ve konumları belirtin. Bunu yaptığınızda, Azure'daki Microsoft Copilot bu değerlerle kod oluşturur, böylece bunları kendiniz güncelleştirmeniz gerekmez. Örneğin, Depolama hesabı oluşturmak için BANA CLI betiği ver demek yerine, EastUS bölgesindeki TestRG kaynak grubunda Depolama 1234 adlı bir depolama hesabı oluşturmak için CLI betiği ver diyebilirsiniz.

Azure terminolojisini kullanma

Mümkün olduğunda kaynaklar, hizmetler ve görevler için Azure'a özgü terimleri kullanın. Azure'daki Copilot, Azure'ın hangi bölümlerinden bahsettiğinizi bilmiyorsa amacınızı anlamayabilir. Hangi terimi kullanacağınızdan emin değilseniz Azure'da Copilot'a senaryonuzla ilgili genel bilgileri sorabilir ve ardından isteminizde sağladığı terimleri kullanabilirsiniz.

Geri bildirim döngüsünü kullanma

Aradığınız yanıtı alamıyorsanız, istemlerinizi iyileştirmeye yardımcı olmak için önceki yanıtı kullanarak yeniden deneyin. Örneğin, Azure'da Copilot'dan size önceki bir yanıt hakkında daha fazla bilgi etmesini veya bir yönü hakkında daha fazla açıklama yapmasını isteyebilirsiniz. Oluşturulan kod için bir yönü değiştirmek veya başka bir adım eklemek isteyebilirsiniz. Neyin en iyi şekilde çalıştığını görmek için deneme yapmaktan çekinmeyin.

Azure'da Microsoft Copilot'un sağladığı tüm yanıtlar hakkında geri bildirimde bulunmak için başparmak yukarı/aşağı denetimini kullanın. Bu geri bildirim, Zaman içinde Azure deneyiminde Copilot deneyimini geliştirebilmemiz için beklentilerinizi anlamamıza yardımcı olur.

Sonraki adımlar