Prompt Engineering & AI

LLM matnni qanday bo‘laklarga (token) bo‘lishi, kontekst oynasi nima ekanligi va sampling parametrlari (temperature, top-p) orqali modelni barqaror boshqarish sirlari.

Noaniq promptlarni vazifa, kontekst, format va chegaralar bilan aniq, barqaror natija beruvchi promptlarga aylantirishni o‘rganasiz.

Modelga muayyan kasb, tajriba yoki nuqtai nazar berish orqali javob uslubi va terminologiyasini maqsadga moslashtirishni o'rganasiz.

Javob formatini (jadval, ro'yxat, shablon, kalit-qiymat struktura) aniq belgilash orqali natijani bashorat qilinadigan va qayta ishlash uchun qulay qilishni o'rganasiz.

Modelga misol bermasdan, faqat aniq ko‘rsatma orqali vazifani bajartirish texnikasini va uning chegaralarini o‘rganasiz.

Modelga bir nechta kirish-chiqish namunasi ko‘rsatib, murakkab yoki o‘ziga xos naqshlarni aniqroq bajartirish va sifatli misollarni qanday tanlashni o‘rganasiz.

Few-shot promptingdagi eng keng tarqalgan xatolarni — misollar nomuvofiqligi va sifatsiz misollarni — aniqlash va tuzatishni o‘rganasiz.

Modelga murakkab, ko‘p bosqichli vazifalarda fikrlash jarayonini bosqichma-bosqich ko‘rsatib berishni so‘rash orqali aniqlikni oshirishni o‘rganasiz.

CoT'ni ishga tushiruvchi "step by step" iborasini va bir necha mustaqil yechim orasidan eng ishonchlisini tanlash usuli self-consistency'ni o'rganasiz.

Bir nechta muqobil yechim yo'lini parallel generatsiya qilib, mezonlar asosida baholab, eng maqbulini tanlash usuli Tree-of-Thought'ni o'rganasiz.

System prompt (umumiy rol, qoidalar, xavfsizlik cheklovlari) va user prompt (aniq so'rov) orasidagi farqni va ularning vazifalarini o'rganasiz.

Rol, maqsad, ton, doira va format elementlaridan iborat to'liq, izchil system prompt yozish tamoyillarini o'rganasiz.

System promptda aniq, o'lchanadigan cheklovlar va taqiqlarni muqobil harakatlar bilan birga belgilashni o'rganasiz.

Modeldan dastur tomonidan avtomatik o'qiladigan, aniq sxemaga ega JSON/XML formatdagi javoblarni ishonchli tarzda olishni o'rganasiz.

Modelga tashqi funksiyalarni chaqirish (function calling/tool use) va API darajasida qat'iy sxemaga rioya qiluvchi structured output asoslarini o'rganasiz.

Murakkab vazifalarni bir nechta ketma-ket, aniq maqsadli promptlarga (prompt chaining) bo'lib, sifatni oshirishni o'rganasiz.

Modelga o'z yoki oldingi bosqich natijasini aniq mezonlar bo'yicha tanqidiy baholatib, tuzatib, sifatni oshirish usuli self-critique'ni o'rganasiz.

Prompt kutilgan natijani bermaganda, muammoni noaniqlik, format, misollar yoki fikrlash zanjiri toifalari bo'yicha tizimli diagnostika qilishni o'rganasiz.

Prompt versiyalarini ob'ektiv, xilma-xil test holatlarida solishtirib, tizimli iteratsiya orqali barqaror yaxshilashni o'rganasiz.

Juda uzun hujjatlar bilan ishlashda muhim ko'rsatmalarni to'g'ri joylashtirish, chunking va prompt chaining strategiyalarini o'rganasiz.

Modelga mavjud vositalarni (kalkulyator, qidiruv va h.k.) aniq nom, tavsif va parametrlar bilan taqdim etib, to'g'ri vosita tanlovini ta'minlashni o'rganasiz.

Fikrlash (Thought), harakat (Action) va kuzatish (Observation) bosqichlarini takrorlab, moslashuvchan agentlar quruvchi ReAct naqshini o'rganasiz.

Murakkab vazifalarni mutaxassislashgan, aniq rolga ega bir nechta agent orasida taqsimlash va ular orasidagi tuzilgan muloqot formatini o'rganasiz.

Modelga tashqi manbadan olingan aniq ma'lumotni kontekst sifatida berib, faqat shu manba asosida (RAG) ishonchli javob oldirishni o'rganasiz.

Modelning ishonchli ko'rinuvchi, lekin noto'g'ri ma'lumot (hallyutsinatsiya) berish xavfini manba ko'rsatish, ishonch darajasi va 'bilmayman' imkoniyati orqali kamaytirishni o'rganasiz.

Dasturlash tili, funksiya talablari, chegara holatlar va debug uchun to'liq kod/xato tavsifini aniq ko'rsatib, sifatli kod olishni o'rganasiz.

Auditoriya, brend ovozi, maqsad va CTA'ni aniq ko'rsatib, jozibali marketing matni va bir nechta A/B test uchun variantlar yaratishni o'rganasiz.

Tuzilgan ma'lumotlardan aniq savollar, CoT va 'faqat berilgan ma'lumot asosida' ko'rsatmasi orqali ishonchli, hallyutsinatsiyasiz tahliliy xulosalar olishni o'rganasiz.

Kursda o'rganilgan barcha texnikalarni (rol, format, CoT, system prompt, chaining, tool-use, RAG) birlashtirib, real, barqaror AI tizimi qurish metodologiyasini o'rganasiz.