හොඳ **Spec Coding** (Specification-Driven Programming) එකක මූලික අරමුණ වන්නේ "නොපැහැදිලි අදහස්" "නිවැරදි, සත්යාපනය කළ හැකි, ක්රියාත්මක කළ හැකි ගිවිසුමක්" බවට පරිවර්තනය කිරීමයි. එය හුදෙක් ලේඛනයක් ලිවීම නොව, මිනිසුන් සහ AI (හෝ මිනිසුන් අතර) **අපැහැදිලි භාෂාවක් නොමැති සන්නිවේදන භාෂාවක්** ස්ථාපිත කිරී…
Vibe Coding හි “හැඟීම/වාතාවරණය මත පදනම් වූ” ආකෘතිය ඉක්මන් මූලාකෘතිකරණය සහ නිර්මාණාත්මක ගවේෂණ සඳහා ඉතා හොඳ වුවත්, පාලනයකින් තොරව භාවිතා කළහොත් සාමාන්ය අන්තරායන් කිහිපයකට වැටීමට පහසුය. පහත දැක්වෙන්නේ **කේත ගුණාත්මකභාවය, නඩත්තු කිරීමේ හැකියාව, ආරක්ෂාව, අවශ්යතා පරිණාමය, කණ්ඩායම් සහයෝගීතාව** යන මාන පහක…
මෙය බොහෝ ක්රමලේඛකයින් මුහුණ දෙන ගැටලුවකි. **Vibe Coding** සහ **Spec Coding** යනු විශාල භාෂා ආකෘතිය (LLM) භාවිතා කර ක්රමලේඛනය කිරීමේදී ඇති සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් වැඩ රටා දෙකකි. ඒවායේ මූලික වෙනස: **AI ට ඔබ ලබා දෙන “ආදානය” අපැහැදිලි හැඟීමක්ද, නැතහොත් නිශ්චිත නිර්දේශයක්ද** යන්නයි. --- ## 1. ආහාර පිසීමේ …
Query ද්වේෂසහගත එන්නත් කිරීම (ද්වේෂසහගත Prompt එන්නත් කිරීම / ප්රතිසාධන විෂ කිරීම) යනු RAG පද්ධතිය සැබෑ ලෝකයේ යෙදවීමේදී ඉතා යථාර්ථවාදී ආරක්ෂක තර්ජනයකි. ප්රහාරකයන් ප්රවේශමෙන් සකස් කළ ආදානයන් භාවිතා කරමින්, ආකෘතිය සංවේදී තොරතුරු කාන්දු කිරීමට, සීමාවන් මඟහරවා ගැනීමට, අනපේක්ෂිත උපදෙස් ක්රියාත්මක කිර…
Prompt ප්රශස්තිකරණය (Prompt Engineering/Optimization) යනු විශාල භාෂා ආකෘතියක් "කීකරු" කරවා ගැනීමේ ප්රධාන කුසලතාවයකි. විශේෂයෙන්ම RAG පද්ධතිවලදී, ආකෘතිය ලබාගත් අන්තර්ගතය විශ්වාසවන්තව භාවිතා කරන්නේද, මායාවන් මඟහරින්නේද, සහ නිමැවුම් ආකෘතිය නිවැරදිව අනුගමනය කරන්නේද යන්න තීරණය කරයි. --- ## 1. Prompt ප…
RAG ප්රශස්තිකරණය යනු තනි අදියරක සකස් කිරීමක් නොව, **සම්පූර්ණ දාමයක ප්රශස්තිකරණය**කි. පහතින් මම **දත්ත දර්ශක පැත්ත, ප්රතිසාධන පැත්ත, උත්පාදන පැත්ත, ඇගයීම් පැත්ත** යන මාන හතරෙන් ක්රමානුකූල ප්රශස්තිකරණ උපාය මාර්ග ලබා දෙන අතර, සම්මුඛ පරීක්ෂණයේදී සඳහන් කළ හැකි ප්රායෝගික අත්දැකීම් ද අමුණමි. --- ##…
## Embedding ඇත්තටම කළේ කුමක්ද? — තාක්ෂණික සාරයේ සිට සම්මුඛ පරීක්ෂණ පිළිතුර දක්වා ### 1. තාක්ෂණික සාරය: වචනයකින් හරය පෙන්වීම **Embedding හි මූලික කාර්යය වන්නේ, විසන්ධිත ව්යුහාත්මක නොවන දත්ත (පෙළ, රූප ආදිය) අඛණ්ඩ, අඩු මානයකින් යුත් දෛශික අවකාශයකට සිතියම් ගැසීම වන අතර, එමඟින් අර්ථාන්විතව සමාන වස්තූන…
නිරවද්යතාව දැනුම ප්රශ්න පිළිතුරු පද්ධතියක මූලික ජීවන රේඛාවයි, විශේෂයෙන් ඔබ එය බරපතල අවස්ථාවන්හි (වෛද්ය, නීතිමය, ආයතනික සහාය වැනි) යෙදීමට උත්සාහ කරන විට. මගේ මතය සාරාංශගත කළ හැක්කේ: **නිරවද්යතාව බහුමාන සංකල්පයක් වන අතර, එක් අංකයක් පමණක් බැලීම නොව, පද්ධති හැකියාව, කාර්ය දුෂ්කරතාවය සහ දෝෂ විඳදරාගැන…
### RAG යනු කුමක්ද? **RAG** හි පූර්ණ නම **Retrieval-Augmented Generation** වන අතර සිංහලෙන් **ලබාගැනීම්-වර්ධක උත්පාදනය** ලෙස හැඳින්වේ. සරලව කිවහොත් එය **මහා භාෂා ආකෘතියට (LLM) "ඕනෑම වේලාවක පෙරළා බැලිය හැකි යොමු පොතක්" ලබා දීමේ** තාක්ෂණයකි. ඔබට මහා භාෂා ආකෘතිය අතිශය මතක බලයක් සහ පුළුල් දැනුමක් ඇති …
## 1. Skill හි මූලික සංකල්ප Skill යනු **Agent (බුද්ධිමත් ඒජන්තය)** හෝ **AI පද්ධතියක** තුළ ඇතුළත් කරන ලද ක්රියාත්මක කළ හැකි හැකියාවන් සමූහයකි. එය සාමාන්යයෙන් පහත සඳහන් දේ අඩංගු වේ: - **අවුලුවන කොන්දේසි**: කවදා ඇමතිය යුතුද (උදා: පරිශීලක උපදෙස්, පද්ධති සිදුවීම්). - **ආදාන පරාමිතීන්**: ලැබිය යුතු දත…
## AI Agent හි ප්රධාන ක්රමවේද තුන: ReAct, Plan-and-Solve සහ Reflection AI Agent යනු පරිසරය වටහා ගැනීමට, තීරණ ගැනීමට සහ ක්රියා කිරීමට හැකි බුද්ධිමත් ඒකකයකි. එහි ප්රධාන ක්රමවේද තුනක් ඇත: ReAct, Plan-and-Solve සහ Reflection. පහත දී ඒ සෑම එකක්ම හඳුන්වා දී ඇති අතර, ප්රවාහ සටහන් සහ කේත උදාහරණ ද ඇතු…
## මිශ්ර විශේෂඥ ආකෘතිය MOA (Mixture-of-Agents) යනු කුමක්ද? **MOA** යනු **බහු-නියෝජිත සහයෝගීතා ගෘහ නිර්මාණයක්** වන අතර, එහි මූලික අදහස වන්නේ: ස්වාධීන AI ආකෘති කිහිපයක් ("විශේෂඥයින්" හෝ "නියෝජිතයන්" ලෙස හැඳින්වේ) එක් කර, **මාර්ගගත/උපලේඛන යාන්ත්රණයක්** මගින් එක් එක් විශේෂඥයාට එහි වඩාත්ම දක්ෂ උප කාර්…
# නියෝජිත මතක පද්ධති නිර්මාණය: කෙටි කාලීන හා දිගු කාලීන මතක ක්රියාත්මක කිරීමේ විසඳුම් මෙම ලිපිය නියෝජිත මතක පද්ධති නිර්මාණය ගවේෂණය කරන අතර, එය කෙටි කාලීන හා දිගු කාලීන මතක යන කොටස් දෙකකට බෙදා, ඒ සඳහා වන ක්රියාත්මක කිරීමේ විසඳුම් සහ සැලකිලිමත් විය යුතු කරුණු විස්තර කරයි. ## රාමුව සහ ප්රධාන අදහස්…
# නියෝජිත මෙවලම් ඇමතුම සහ සාමාන්ය ශ්රිත ඇමතුම අතර වෙනස සාරාංශය මෙම ලිපිය මූලික වශයෙන් නියෝජිත මෙවලම් ඇමතුම සහ සාමාන්ය ශ්රිත ඇමතුම අතර ඇති ප්රධාන වෙනස්කම් සාකච්ඡා කරන අතර, නියෝජිත මෙවලම් ඇමතුමේ යාන්ත්රණය, වටිනාකම, පොදු අසාර්ථක රටා සහ ඒවාට මුහුණ දීමේ උපාය මාර්ග විස්තරාත්මකව පැහැදිලි කරයි. ## ප…
# AI සම්මුඛ පරීක්ෂණ ප්රශ්නය 2: විශාල භාෂා ආකෘතියක් (LLM) මෙවලම් ඇමතුම් විශ්වාසදායක බව සහතික කරන්නේ කෙසේද විශාල භාෂා ආකෘතියක් (LLM) මෙවලම් ඇමතුම් වලදී විශ්වාසදායක සහ පාලනය කළ හැකි ලෙස ක්රියා කරන බව සහතික කරන්නේ කෙසේද, එය ආකෘතිය "ඒත්තු ගැන්වීමට" ඉඟි වචන මත පමණක් රඳා නොසිට. බහු-ස්ථර සීමා රාමුවක් ක්…
# Function Calling තාක්ෂණික සාරාංශය ## 1. අර්ථ දැක්වීම Function Calling යනු, සංවර්ධකයින්ට JSON schema මගින් විශාල භාෂා ආකෘතියකට (LLM) පවතින බාහිර මෙවලම් (API වැනි) විස්තර කිරීමට ඉඩ සලසන යාන්ත්රණයකි. පරිශීලක ප්රශ්නයට පිළිතුරු දීමට මෙවලමක් ඇමතීමට අවශ්ය බව ආකෘතිය තීරණය කළ විට, එය ව්යුහගත `tool_calls` …
# දෛශික දත්ත සමුදා සම්මුඛ පරීක්ෂණ මාර්ගෝපදේශය සහ තාක්ෂණික විශ්ලේෂණය මෙම ලිපිය දෛශික දත්ත සමුදාවන් පිළිබඳ සම්මුඛ පරීක්ෂණ අත්දැකීම් බෙදාගැනීමක් සහ තාක්ෂණික විශ්ලේෂණයකි. දෛශික දත්ත සමුදාවන්හි මූලික සංකල්ප, තාක්ෂණික මූලධර්ම, තේරීම් යෝජනා සහ යෙදුම් අවස්ථා ක්රමානුකූලව පැහැදිලි කරයි. ## 1. මූලික අර්ථ දැ…