Microservice architecture
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生成式人工智能应用开发——Cynefin视角
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文讨论了开发生成式人工智能应用程序的复杂性，包括设计提示、实验和迭代的重要性，以及不同版本之间提示的有效性差异。生成式人工智能应用程序开发需要大量实验和随机性。
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关键要点
- 生成式人工智能应用程序开发需要大量的实验和迭代。
- 提示工程是开发生成式人工智能应用程序的关键部分，需精心设计以获得期望的行为。
- 不同版本的语言模型（LLM）之间的提示有效性可能存在差异。
- Cynefin框架将生成式人工智能应用程序开发视为复杂领域。
- 在复杂领域中，因果关系只能在事后了解，解决方案需要大量实验。
- 生成式人工智能开发面临随机性，增加了开发的难度。
- 例如，Faramir电话号码解析器的提示需要大量实验才能正确工作，但在不同的LLM上表现不一。
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