הוראות מותאמות אישית

💡TL;DR

Notemd מאפשר לכם לעקוף את ההוראה הבסיסית LLM עבור כל סוג משימה. הוראות מותאמות אישית מעניקות לכם שליטה על מה שהמודל מעדיף: ניתן להגביל את חילוץ הרעיונות לתחום מסוים, לשנות את סגנון הקישורים, או לשנות את טון התרגום. משתני הוראה כמו {{content}} ו-{{concept}} מוחלפים בזמן ביצוע. מאפיין תחום הלמידה הממוקד מוסיף את תחום הלימוד שלכם בראש הטקסט כדי להגביל אוטומטית את תוצאות החילוץ.

זהו חלק מהObsidian מדריך ניהול ידע AI.

סקירה

ההוראות המובנות של Notemd נכתבו לעבודה בידע בשימוש כללי. הן עובדות היטב בין תחומים שונים, אך הן גם משאירות מקום לשיפורים ספציפיים לתחום. הוראות מותאמות אישית מאפשרות לכם להגיד ל-LLM בדיוק איך לפעול עבור השימוש שלכם – בין אם זה אומר לחלץ רק מונחים רפואיים, לקשר רק ישויות מוגדרות, או לתרגם בסגנון רשמי.

הוראות מותאמות אישית אינן מחליפות את הוראת המערכת כולה. הן מעקבות או משלימות את החלק של ההוראות הספציפיות למשימה תוך שמירה על פורמט הפלט המבני (למשל, שורות CONCEPT:, תחביר קישורי wiki) ש-Notemd מסתמך עליו לצורך פענוח.

אופן הפעולה

ארכיטקטורת ההוראות

כל משימה Notemd עוקבת אחר אותה מבנה הוראות:

[System role: You are a helpful assistant...]
[Domain constraint: Relevant Fields: [{domain}]]   <-- focused learning (optional)
[Custom task prompt]                                <-- your override (optional)
[Output format instructions]                        <-- always preserved
[Content: {{content}}]                              <-- runtime substitution

1. הוראת המערכת הבסיסית -- קובעת את דמות העוזר. אינה ניתנת לעקיפה.
2. תחום הלמידה הממוקד -- מוסיף Relevant Fields: [medicine / law / computer science / ...] בראש הטקסט כדי להגביל את ההיקף. זהו מתג בהגדרות, ולא הוראה גולמית.
3. הוראת המשימה המותאמת -- מחליפה את ההוראות הבסיסיות של המשימה (למשל, אילו סוגי רעיונות לחלץ, באיזו עוצמה ליצור קישורים).
4. פורמט הפלט -- חוקים מבניים (שורות CONCEPT:, פורמט קישורי wiki). תמיד מוסף על ידי Notemd כדי להבטיח ניתנות פענוח.
5. תוכן -- טקסט ההערה האמיתי, המוחלף בזמן ביצוע באמצעות {{content}}.

משתני הוראה

המשתנים מוחלפים בזמן ביצוע. המשתנים הזמינים משתנים לפי המשימה:

Variable	משימות	הוחלף ב-
{{content}}	כולם	טקסט ההערה או הבחירה
{{concept}}	תבנית הערת רעיון	שם הרעיון שהופק
{{description}}	תבנית הערת רעיון	תיאור הרעיון שנוצר על ידי LLM
{{backlinks}}	תבנית הערת רעיון	רשימת ההערות המקוריות עם לינקים
{{date}}	תבנית הערת רעיון	תאריך היום (YYYY-MM-DD)
{{language}}	תרגום	שפת הפלט היעד
{{source}}	תבנית הערת רעיון	שם הקובץ של ההערה המקורית

תחום למידה ממוקד

התכונה של למידה ממוקדת היא דרך מהירה להגביל את התחום. במקום לכתוב הוראה מותאמת אישית שמציינת את התחום שלכם, יש להגדיר focusedLearningDomain בהגדרות:

Settings → Advanced → Focused Learning Domain
Example: "medicine" or "computer science" or "Chinese philosophy"

זה מוסיף את Relevant Fields: [medicine] להוראת החילוץ, מה שגורם ל-LLM להעדיף רעיונות הקשורים לתחום ולדכא רעיונות כלליים. זה קל יותר מהוראה מותאמת אישית מלאה ופועל בכל משימות החילוץ.

הגדרה

ערך	ברירת מחדל	השפעה
customAddLinksPrompt	''	לעקוף את הוראת המשימה הרגילה להוספת קישורים
customExtractConceptsPrompt	''	לעקוף את הוראת החילוץ של הרעיונות הרגילה
customResearchPrompt	''	לעקוף את הוראת המחקר + סיכום הרגילה
customTranslatePrompt	''	לעקוף את הוראת התרגום הרגילה
customDiagramPrompt	''	לעקוף את הוראת יצירת הדיאגרמה הרגילה
focusedLearningDomain	''	להוסיף רקע של תחום להוראות החילוץ והקישורים
extractConceptsMinimalTemplate	true	להשתמש בתבנית רשימת רעיונות עם רק שם (זה משפיע על היקף התבנית של {{concept}})
customConceptNoteTemplate	''	לעקוף את תבנית קובץ רשימת הרעיונות עם תמיכה מלאה במשתנים

כאשר שדה ההוראה המותאמת אישית ריק, נעשה שימוש בהוראה הרגילה המובנית.

דוגמה

אתם חוקרים רפואיים שחולצים רעיונות מרשימות של ניסויים קליניים. ההוראה הרגילה חולצת שמות עצם כלליים יחד עם מושגים רפואיים, מה שמסבך את תיק הרעיונות שלכם.

פתרון: להגדיר תחום למידה ממוקד והוראת חילוץ מותאמת אישית.

1. להגדיר focusedLearningDomain ל-medicine
2. להגדיר customExtractConceptsPrompt ל:

Extract only clinically relevant concepts: diseases, drug names,
anatomical terms, measurement endpoints, and statistical methods.
Ignore generic English nouns, brand names, and institutional names.
Prioritize MeSH terminology where applicable.

כעת, כאשר אתם מריצים את "Extract concepts" על רשומה קלינית, ה‑LLM מייצר:

CONCEPT: Randomized Controlled Trial
CONCEPT: Double-Blind Method
CONCEPT: Myocardial Infarction
CONCEPT: Creatine Kinase-MB
CONCEPT: Kaplan-Meier Estimate

במקום ההתנהגות הבסיסית שעלולה גם היא לשלוף מושגים כלליים לא רצויים כמו "hospital" או "month".

טיפים

• התחילו עם תחום הלמידה הממוקד לפני כתיבת בקשה מותאמת מלאה. הוא מכסה 80% ממקרי השימוש עם הגדרה אחת בלבד.
• שמרו על פורמט הפלט – אל תסירו לעולם הוראות פורמט כמו "one per line" או "CONCEPT: prefix" מבקשות מותאמות. המפרש של Notemd תלוי בהן.
• בדקו תחילה עם רשומה אחת – בקשות מותאמות עלולות לגרום להשפעות בלתי צפויות על רוחב השליפה. בדקו על רשומה אחת לפני עיבוד המוני.
• שמרו על בקשות תמציתיות – בקשות מותאמות ארוכות מדי צורכות יותר טוקנים ועלולות להחליש את הריכוז של המודל.

---

צעדים באופק

• Wiki-Links – מה נקשר כאשר אתם מתאימים את הבקשה להוספת קישורים
• Concept Notes – תבניות של רשומות רעיונות והמשתנה {{concept}}
• Batch Processing – יישום בקשות מותאמות על תיקיות שלמות
• Troubleshooting – תיקון בעיות שבהן בקשות מותאמות יוצרות פלט בלתי צפוי