Panduan Teknik Pemrosesan Prompt Google

Google baru saja merilis panduan Teknik Prompt Engineering yang ultimate.

Baik Anda teknis atau tidak, ini adalah bacaan wajib jika Anda membangun dengan LLM dan AI.

Saya membacanya akhir pekan ini dan membahas semua yang Anda butuhkan untuk menghasilkan output yang baik secara konsisten.

Pendalaman tentang code prompting sangat cocok untuk vibe-coders dan siapa saja yang menggunakan Cursor, Lovable, Replit, atau bekerja dengan tumpukan no/low-code.

Isi:

Konfigurasi LLM yang tepat Panjang, Suhu, Top-P, Top-K - dan bagaimana mereka bekerja bersama untuk output yang dapat diprediksi.
Teknik prompting Prompting sistem & peran, one-shot & few-shot, chain-of-thought (CoT), tree-of-thought (ToT), dan lain-lain.
Praktik terbaik Menggunakan contoh, output tetap, skema, instruksi yang jelas - semua yang Anda butuhkan untuk konsistensi dan keandalan.

Ini adalah sumber daya yang luar biasa & layak untuk ditandai jika Anda membangun apa pun dengan AI.

Harap dicatat bahwa versi bahasa Indonesia didukung oleh AI dan karena itu mungkin terjadi kesalahan kecil.

Penulis

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA didirikan oleh orang-orang dengan akar yang kuat di dunia akademis, dengan pengalaman kerja di Amerika Serikat, Belanda, Hungaria, Jepang, Korea Selatan, Singapura, dan Vietnam. ABN Asia adalah tempat di mana akademik dan teknologi bertemu dengan peluang. Dengan solusi terdepan kami dan layanan pengembangan perangkat lunak yang kompeten, kami membantu bisnis untuk meningkatkan level dan bersaing di panggung global. Komitmen kami: Lebih Cepat. Lebih Baik. Lebih handal. Dalam kebanyakan kasus: Lebih murah juga.

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda membutuhkan layanan IT, konsultasi digital, solusi perangkat lunak siap pakai, atau jika Anda ingin mengirimkan permintaan proposal (RFP). Anda dapat menghubungi kami di [email protected]. Kami siap membantu Anda dengan semua kebutuhan teknologi Anda.