Microservice architecture
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生成式人工智能应用开发 - 从Cynefin视角看
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
文章讨论了生成式人工智能应用开发的复杂性，强调提示工程的重要性。开发者需通过实验优化提示，以适应不同的语言模型。此外，现代企业需要快速、可持续的应用架构，以支持DevOps和团队拓扑，提高敏捷性和竞争力。
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关键要点
- 生成式人工智能应用开发的关键在于提示工程，需要通过实验来优化提示以获得期望的行为。
- 不同的语言模型（LLM）可能对同一提示的反应不同，因此开发者需要进行大量实验。
- 生成式人工智能开发被视为复杂领域，因因果关系通常只能在事后了解。
- 现代企业需要快速、可持续的应用架构，以支持DevOps和团队拓扑，提高敏捷性和竞争力。
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延伸问答
生成式人工智能应用开发中，提示工程的重要性是什么？
提示工程在生成式人工智能应用开发中至关重要，因为它涉及精心设计提示以获得期望的行为，这通常需要大量实验和迭代。
为什么生成式人工智能开发被视为复杂领域？
生成式人工智能开发被视为复杂领域，因为因果关系通常只能在事后了解，且需要大量实验来找到有效的解决方案。
不同的语言模型对同一提示的反应有什么不同？
不同的语言模型可能对同一提示的反应不同，因此开发者需要进行大量实验来优化提示以适应特定的模型。
现代企业在生成式人工智能应用开发中需要什么样的架构？
现代企业需要快速、可持续的应用架构，以支持DevOps和团队拓扑，从而提高敏捷性和竞争力。
生成式人工智能开发中，实验的作用是什么？
实验在生成式人工智能开发中起着关键作用，因为它帮助开发者找到最佳提示和解决方案，以应对模型的随机行为。
Cynefin框架如何帮助理解生成式人工智能开发的复杂性？
Cynefin框架帮助理解生成式人工智能开发的复杂性，通过将问题分类为清晰、复杂等领域，指导开发者在复杂环境中进行有效的决策。
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