Nou Generator de prompt AI — scrie prompturi mai bune pentru ChatGPT, Claude și Gemini →

Ce este Selecția Demonstrativă k-NN: Alegerea Dinamică a Exemplelor Few-Shot?

Utilizarea similitudinii semantice k-NN pentru a injecta cele mai relevante exemple Few-Shot în funcție de interogare.

Denumire completă

similar_examples = vector_index.search(query_embedding, k=3)

În loc de exemple Few-Shot statice fixate în system prompt, selecția k-NN interoghează o bază vectorială pentru a selecta cele mai similare exemple pentru fiecare prompt primit.

Exemplu de flux k-NN

# Găsește cele mai apropiate 3 exemple din arhiva de rezolvări
query_vec = get_embedding(user_prompt)
matches = index.search(query_vec, top_k=3)

# Construiește promptul dinamic
dynamic_few_shot = "

".join([f"Exemplu:
Q: {m.q}
A: {m.a}" for m in matches])
final_prompt = f"{dynamic_few_shot}

Q: {user_prompt}
A:"

Crește relevanța contextuală și scade numărul de tokeni irosiți cu exemple irelevante.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Discuții: Selecția Demonstrativă k-NN: Alegerea Dinamică a Exemplelor Few-Shot

Ai o întrebare despre Selecția Demonstrativă k-NN: Alegerea Dinamică a Exemplelor Few-Shot sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.