Optimieren Sie die Verwendung von JSON in Generative AI LLM Prompts

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung
2. Hintergrundinformationen über die Verwendung von JSON-Daten in LLN-Prompts
3. Probleme bei der Verwendung von unstrukturierten JSON-Daten
4. Verbesserung der Struktur von JSON-Daten für kosteneffiziente Prompts
5. Vorteile der Verwendung von jsonnet zur Vorlagen- und Transformationssteuerung
6. Bereinigung und Anreicherung von JSON-Daten für bessere Ergebnisse
7. Vorstellung von vertex AI und Generative AI Studio
8. Anleitung zur Einrichtung von vertex AI und Generative AI Studio
9. Vorher und Nachher: Die Auswirkungen der Transformation von JSON-Daten auf große Sprachmodell-Prompts
10. Kostenoptimierung durch effektive JSON-Datenstrukturierung
11. Zusammenfassung und Fazit

Probleme bei der Verwendung von unstrukturierten JSON-Daten in LLN-Prompts

Die Nutzung von JSON-Daten in großen Sprachmodellen (LLN-Prompts) kann zu ineffizienten Ergebnissen und erhöhten Kosten führen. Dieses Video behandelt die Probleme, die durch die unzureichende Strukturierung von JSON-Daten entstehen, und stellt Methoden vor, um die JSON-Datenstruktur dafür zu optimieren. Durch die Verwendung von Vertex AI und Generative AI Studio sowie der Transformationstechniken von jsonnet können wir eine bessere Strukturierung der Daten erreichen und somit kosteneffiziente und präzise LLN-Prompts generieren.

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