Martin Fowler(@martinfowler)
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TL;DR · AI 摘要
Martin Fowler 提出通过 LLM 自动获取上下文的创新方法。
核心要点
- LLM 可用于自动收集大量上下文信息
- 减少人工编写上下文的工作量
- 提高 LLM 使用效率和准确性
结构提纲
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思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- LLM 上下文获取新方法
- 问题
- 人工编写上下文效率低
- 解决方案
- LLM 自我访谈
- 优势
- 提升效率
- 减少人工工作量
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
当需要为 LLM 提供大量上下文时，我可以自己写，也可以让 LLM 来采访我。
这种方法可以减少人工编写上下文的时间成本。
LLM 能够通过对话形式高效获取所需信息。
#LLM#工程实践
打开原文When I need to feed an LLM a lot of context, I can write it myself, or I can get an LLM to interview me for it.
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