How to Use AI to Write DAX Measures: 5 Powerful Prompts for Power BI Writing DAX can sometimes feel less like writing a formula and more like solving a puzzle. You may know exactly what you want to …
Nguồn: https://medium.com/@jamilqpr/how-to-use-ai-to-write-dax-measures-5-powerful-prompts-for-power-bi-1bb792935ad6. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Bối cảnh của prompt engineering bắt nguồn từ sự phát triển của GPT-3 khi các nhà nghiên cứu nhận thấy hiệu suất mô hình phụ thuộc lớn vào cách thiết kế prompt. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 cần hướng dẫn rõ ràng để phát huy khả năng, dẫn đến các kỹ thuật như chain-of-thought và few-shot learning xuất hiện. Hệ quả là prompt engineering trở thành lĩnh vực riêng biệt với nghiên cứu như "Automatic Prompt Engineering with Language Models" cho phép tự động tối ưu prompt. Điều đáng học là việc hiểu rõ prompt engineering không chỉ là kỹ năng tạm thời mà là nền tảng tương tác hiệu quả với các hệ thống AI như GPT-4 và Claude 3 trong tương lai.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu sự tiến hóa của prompt engineering từ GPT-3 đến tự động hóa, cải thiện hiệu quả làm việc với AI.
Đang tải bình luận…
Tạo ra AI đáng tin cậy cần nhiều hơn kỹ thuật Prompt Engineering. Việc kết hợp Retrieval, tools, memory và evaluation giúp giữ cho outputs được ground và consistent. Bài viết chỉ ra rằng chỉ sử dụng prompt tốt không đủ để đảm bảo AI đưa ra kết quả chất lượng. Các phương pháp như retrieval-augmented generation giúp giảm hallucinations trong khi tools và memory tạo ra tính nhất quán. Điều đáng học là xây dựng hệ thống AI tổng thể thay vì chỉ tập trung vào phần prompt.
Prompt Engineering không đủ, bạn cần hiểu cách kết hợp Retrieval, Tools, Memory và Evaluation để xây dựng AI đáng tin cậy.
Chain of Thought và Tree of Thoughts là hai framework prompting cho language model suy nghĩ trước khi trả lời. Chain of Thought tạo ra một chuỗi tuyến tính duy nhất với chi phí thấp và tốc độ nhanh, nhưng không thể phục hồi nếu một bước đầu tiên sai. Tree of Thoughts tạo ra nhiều nhánh suy luận ứng cử ở mỗi bước, đánh giá chúng và quay lui từ điểm chết, trở nên mạnh mẽ hơn với vấn đề mơ hồ hoặc rủi ro cao nhưng tốn nhiều model call hơn, đôi khi hàng trăm cho một vấn đề. Đối với AI agents, Chain of Thought là mặc định cho các quyết định thông thường, trong khi Tree of Thoughts dành cho vấn đề khó như khám phá nhiều chiến lược triển khai hoặc lập trình đường đi. Quyết định giữa chúng phụ thuộc vào đường giải pháp có rõ ràng, chi phí của sai lầm sớm và giới hạn tài nguyên, với hầu hết hệ thống agent sản xuất sử dụng cả hai.
Chain of Thought và Tree of Thoughts giúp lập trình viên lựa chọn framework phù hợp cho AI agents dựa trên độ phức tạp vấn đề và chi phí tài nguyên.
Các nhà cung cấp LLM hàng đầu như Anthropic, OpenAI và Google hiện trả về các chuỗi suy luận (chain-of-thought) dưới dạng khối dữ liệu được mã hoá cho khách hàng thay vì lưu giữ ở phía máy chủ. Các khối mã hoá này có thể hoán đổi lẫn nhau giữa các phiên, người dùng và mô hình trong cùng một nhà cung cấp, cho phép kẻ tấn công chèn một trace được mã hoá từ mô hình mạnh vào mô hình yếu và buộc mô hình yếu giải mã và xuất ra bản rõ. Kết quả là các nhà nghiên cứu đã trích xuất được suy luận riêng của ba công ty trên, đồng thời thu được 367 artefacts thông tin cá
Nghiên cứu tiết lộ lỗ hổng kiến trúc nghiêm trọng trong bảo vệ chain-of-thought reasoning của các LLM hàng đầu, đe dọa an ninh dữ liệu và quyền riêng tư của người dùng.
Bài viết bắt đầu từ quan niệm phổ biến “Nhanh hơn nếu tôi tự làm” và chỉ ra rằng đây là một đo lường, nhưng câu hỏi thực sự là chúng ta đang đo lường gì. Tác giả giải thích rằng khi đo lường chỉ bằng thời gian hoàn thành công việc cá nhân, chúng ta bỏ qua các chi phí ẩn như việc tạo ra kiến thức cô lập, giảm khả năng chia sẻ và tăngภาระ bảo trì sau này. Anh ấy minh họa qua một ví dụ về một engineer dành thời gian sửa một bug nhỏ mà không comunica với đội, dẫn đến việc cùng một lỗi được sửa lại nhiều lần trong các thành phần khác nhau do thiếu tài liệu chung. Kết quả là, mặc dù thời gian ban đầu ngắn hơn, tổng thời gian phát triển và hỗ trợ tăng lên đáng kể, đồng thời chất lượng mã giảm do thiếu review và kiểm tra đồng nghiệp. Bài học chính là cần đo lường không chỉ tốc độ mà còn tác động đến kiến thức chung, độ bền và khả năng mở rộng, từ đó quyết định khi nào nên delegating hoặc đầu tư vào tự động hóa, chia sẻ kiến thức và code review.
Bài này giúp lập trình viên nhận ra sai lầm khi tự làm mọi thứ thay vì hợp tác để nâng cao hiệu quả và chất lượng công việc.
Bài viết bắt đầu bằng việc đặt ra mục tiêu của việc thiết kế vòng lặp trong hệ thống phần mềm hiệu suất cao. Nó phân tích nguyên nhân kỹ thuật khi các vòng lặp được viết mà không tính đến truy cập bộ nhớ, dự đoán nhánh và chi phí gọi hàm, dẫn đến sự suy giảm throughput lên tới hàng chục phần trăm trên các nền tảng như x86-64 hoặc ARM. Hệ quả là không chỉ lãng phí tài nguyên CPU mà còn làm tăng độ phức tạp bảo trì khi đội phát triển phải dựa vào giả định thay vì đo lường thực tế. Bài viết nhấn mạnh kỷ luật không ủy phán quyết định cho công cụ hoặc thư viện mà tự mình đo lường, profile và điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực nghiệm. Điều đáng học là áp dụng quy trình lặp lại: định nghĩa mục tiêu, đo lường baseline, thay đổi một biến mỗi lần và xác nhận cải thiện trước khi tiếp tục, giúp vòng lặp trở thành một thành phần có thể dự đoán và mở rộng.
Bài viết giúp lập trình viên nắm vững kỹ thuật thiết kế vòng lặp hiệu quả và phát triển tư duy phản biện khi giải quyết vấn đề.
Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh việc không ủy thác hoàn toàn quyết định cho các công cụ tự động mà phải duy trì sự kiểm soát và đánh giá chủ động.
Là người viết code hàng ngày, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các vòng lặp hiệu quả và tránh những thói quen sai lầm như tự động hóa quyết định sai lầm, giúp code trở nên rõ ràng, bảo trì dễ dàng và hiệu suất cao hơn.
ChatGPT, chatbot AI nổi tiếng cho phép người dùng trò chuyện với nhiều nhân vật và chủ đề, đang gặp sự cố kết nối trên toàn thế giới.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các hệ thống AI như ChatGPT hoạt động và gặp phải vấn đề kỹ thuật, giúp họ dự đoán và giải quyết các rủi ro trong thiết kế hệ thống phân tán và độ ổn định của dịch vụ cloud hiệu quả hơn.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thử