與LLM合作你應該要知道的事

介紹

隨著大型語言模型（LLMs）越來越多地融入軟體開發工作流程，工程師需要了解如何有效地使用這些強大的工具。本文專注於軟體工程師開始使用大型語言模型的基本概念和最佳實踐，幫助您避免常見的陷阱並最大化生產力。我們將探討提示工程、結果驗證和實際實施策略的關鍵原則。

技術概述

使用大型語言模型需要理解幾個基本概念：

1. 提示工程
2. 1. LLMs 根據您的提示的質量和結構作出反應
   2. 清晰、具體的指令會產生更好的結果
   3. 上下文很重要：提供相關的背景資料
2. 令牌管理
3. 1. 每個 LLM 對輸入/輸出的令牌有上限
   2. 更長的上下文不一定意味著更好的結果
   3. 學會將大型任務分解為可管理的部分
3. 模型特徵
4. 1. 不同的模型有不同的優勢
   2. 指令遵循模型與通用模型
   3. 溫度設置會影響輸出的創造性/一致性

實際實施

基本前提

• 訪問 LLM API（例如，OpenAI、Anthropic）
• 理解 API 的速率限制和成本
• 常見任務的基本提示模板

實施步驟

1. 結構化您的提示

def create_engineering_prompt(task, context, constraints):
    return f"""
    任務: {task}
    上下文: {context}
    約束條件: {constraints}
    預期輸出格式: [指定格式]
    """

1. 驗證結果

def validate_llm_response(response):
    # 檢查是否有虛假信息
    if contains_inconsistencies(response):
        return False

    # 驗證輸出格式
    if not matches_expected_format(response):
        return False

    return True

最佳實踐

• 始終將 LLM 輸出與已知事實進行驗證
• 為 API 故障實施重試機制
• 對提示模板使用版本控制
• 記錄互動以改善品質

實際應用

1. 代碼審查助手
2. 1. 分析代碼中的潛在的問題
   2. 建議改進和替代方案
   3. 解釋複雜的代碼模式
2. 文檔生成
3. 1. 創建 API 文檔
   2. 生成代碼註釋
   3. 撰寫技術規範
3. 開發工作流程
4. 1. 將複雜任務分解
   2. 生成測試案例
   3. 調試協助

結論

有效運用大型語言模型需要了解它們的能力和限制。專注於撰寫清晰的提示、驗證輸出，並將大型語言模型謹慎地整合到您的開發工作流程中。隨著經驗的積累，您將對何時以及如何最有效地利用這些工具發展出更好的直覺。

進一步閱讀

1. 高級提示工程技術
2. 1. 思維鏈提示
   2. 少量學習策略
   3. 提示模板和模式
2. LLM 整合模式
3. 1. API 整合最佳實踐
   2. 錯誤處理和韌性
   3. 成本優化策略
3. LLM 驅動的開發工具
4. 1. 構建客製化開發工具
   2. IDE 整合
   3. 自動化工作流程

參考資料

1. OpenAI API 文檔
2. Anthropic Claude 文檔
3. LangChain 文檔
4. 提示工程指南

更多關於我

• 個人網站
• 我的經歷
• 關於我的鏈接