AIQueryLang
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人工智能咨询语言（AiqueryLang）是一种强大但简单的工具，可与AI系统合作。从业务分析到个人生产力，AI已成为许多领域不可或缺的一部分，但是发挥其全部潜力通常需要技术经验。 AiqueryLang的目标是使所有人都可以访问这些功能，已经是开发人员，数据分析师或对AI感到好奇的人。
AiqueryLang通过提供咨询AI系统的结构化但直观的形式，缩小了AI和自然人类相互作用的技术接口之间的差距。将他视为一种通用语言，可以与AI交谈。
让我们从一个易于理解的例子开始。假设您希望AI为您总结文档。在AiqueryLang中，您可以写：
# Definición de la tarea
Tarea: Resumen
Objetivo: Proporcionar un resumen conciso de un documento.
# Documento de entrada
Entrada:
Documento = "ruta/al/documento.txt"
# Solicitud de resumen
Consulta: "Resume los puntos principales en 100 palabras o menos."
# Formato de salida
Salida:
Formato = "Texto"
就这样！ Aiquerylang程序是直接且易于阅读的，这有助于定义任务而不必担心技术行话。
人工智能彻底改变了许多行业，但是对于大多数用户来说，发挥其全部潜力仍然令人惊讶。因为？答案在于与AI系统交互的当前方法的局限性。我们将探索这些挑战，并理解为什么像AiqueryLang这样的工具是必不可少的。
当今与AI系统的互动取决于用自然语言编写应用程序。尽管它是灵活的，但这种方法容易出现不良的解释。写作的微小变化可以产生完全不同的输出，这使得很难获得一致的结果。
使用AI有效地需要深入的技术知识，无论是了解API，调整参数还是对不同的应用程序进行实验。对于非技术用户，这种复杂性代表了一个重大的障碍。
大多数用户依靠试用和错误来完善应用程序并获得所需的结果。这种迭代过程不仅很慢，而且令人沮丧，尤其是当AI响应不可预测时。
当任务意味着分析数据，提取信息或处理多媒体内容时，请求工程变得更加具有挑战性。有效地管理这些任务需要一种结构化且可重复的方法。
IA输出通常与其他工作系统或流量直接兼容。开发人员必须编写个性化代码以进行集成，增加复杂性并延迟过程。
AiqueryLang通过提供与AI系统互动的结构化，一致且可重复的形式来解决这些挑战。在编写应用程序时消除猜想，并将与AI的互动转换为可靠，有效的过程。在这里，我们解释为什么它很重要：
AiqueryLang确保同一条目始终产生相同的出口。这种确定性行为消除了惊喜，并促进了对关键任务的AI系统的信心。
通过简化语法并专注于可读性，AiqueryLang使非技术用户可以访问AI。您无需成为程序员即可有效使用AiqueryLang。
AiqueryLang程序可重复使用且可参数化，这意味着它们可以集成到更大的系统中或与他人共享。例如，一个Aiquerylang程序来分析股票市场的感觉，可以在多个数据集中使用，以最少的调整。
借助AiqueryLang，可以将诸如分析聊天记录或处理图像的高级任务分解为明确的步骤。这节省了时间，并减少了获得确切结果的必要努力。
AiqueryLang的结构化输出可以轻松地集成到其他程序或系统中。在控制面板中喂食数据或激活自动化动作，AiqueryLang在没有问题的情况下适应了现有的工作流程。
总而言之，AiqueryLang允许用户通过将复杂性转化为清晰度和生产力挫败感来解开AI的真正潜力。
AiqueryLang不仅仅是一种工具：这是我们与AI互动的方式的范式转变。通过引入结构和一致性，AiqueryLang直接解决了使用AI系统时用户面临的挑战。让我们加深它的主要优势：
在自然语言提示中，意图可能是模棱两可的。 AiqueryLang通过明确定义任务的结构化指令消除了这种歧义。例如：
Consulta: "Calcular la puntuación de sentimiento para cada símbolo de acción mencionado."
这种明确的指示可确保AI准确地了解预期的内容，从而减少错误和混乱。
AiqueryLang通过逻辑和可管理的步骤分解了高级任务。用户可以定义其步骤 - 逐步目标，而不是创建复杂的应用程序。例如，分析股票股票的聊天记录，他们的感受成为一系列明确的指示：
Analizar: Tarea = "Extraer símbolos de acciones"
Refinar: Enfoque = "Análisis de sentimiento por símbolo de acción"
这种模块化方法甚至使复杂的任务更容易访问。
AiqueryLang的重要特征之一是其参数化程序的能力。这意味着您可以为常见任务创建可重复使用的模板。例如，分析客户反馈的程序可以参数化以接受不同的数据集：
Entrada: ConjuntoDeDatos = {ruta_a_datos}
Consulta: "Resume el sentimiento de los clientes en el conjunto de datos."
这有助于将AiqueryLang程序集成到大型系统中，从而实现自动化和可扩展性。
AiqueryLang的结构化输出（例如表格或与JSON相似的列表）旨在在没有其他工具和平台问题的情况下操作。例如，感觉分析结果可以直接提供给商业智能小组，从而节省了数据处理的时间和精力。
AI的传统提示缺乏处理故障的机制。 AiqueryLang通过诸如Fallback等指令解决此问题，该指令允许用户定义替代行为，以防万一某物失败：
Fallback: "Proporcionar un resumen en texto plano si el análisis falla."
即使在极端情况下，这也可以保证稳健可靠的性能。
最后，AiqueryLang使所有人都可以使用AI。通过消除对技术知识的需求，它使各个领域的用户能够利用AI的需求。您已经是数据科学家或小型企业家，AiqueryLang提供了成功的必要工具。
AiqueryLang不仅是一种咨询语言：它是人与人工智能之间的桥梁。将复杂的任务转换为简单且可重复使用的程序，任何人都可以使用，适应和集成到他们的工作流程中。
AiqueryLang被设计为简单，直观和连贯，使用户可以有效，高效地与AI系统进行交互。以下是主要指令及其语法的摘要，以及示例以说明其使用。
| 指示 | 描述 | 例子 |
|---|---|---|
| 任务 | 定义程序的一般目标或您要执行的操作。 | Tarea: Análisis de Sentimiento |
| 入口 | 指定将在过程中使用的数据。它可以是文件，URL或数据集。 | Entrada: Imagen = "ruta/a/imagen.jpg" |
| 咨询 | 请求特定的操作或详细信息。它用于定义AI的期望。 | Consulta: "¿Cuál es el sentimiento de la imagen?" |
| 出口 | 定义预期结果的格式和细节。它可以是文本，表，列表等。 | Salida: Formato = "Texto" |
| 分析 | 表示应在任务中执行特定分析，例如信息或分类。 | Analizar: Tarea = "Extraer símbolos de acciones de texto" |
| 精炼 | 修改或完善先前的分析或咨询以获得更详细或集中的结果。 | Refinar: Enfoque = "Analizar sentimiento por símbolo de acción" |
| 范围 | 它允许定义可以在程序的不同部分重复使用或修改的值或变量。 | Parámetro: Umbral = 0.75 |
| 倒退 | 如果任务或咨询失败，它提供了替代行动。 | Fallback: "Proporcionar un resumen en texto plano si el análisis de sentimiento falla." |
| 重复 | 表示应在某些条件下或在特定数量的迭代中重复任务或咨询。 | Repetir: Tarea = "Extraer datos de todas las páginas del conjunto de documentos" |
| 健康）状况 | 定义必须满足执行任务或咨询的逻辑条件。 | Condición: Si "Tarea" es "Análisis de Sentimiento", entonces ejecutar "Consulta: Resumir" |
文字中的考场分析
此示例显示了如何配置程序以在文本数据集中执行感觉分析：
# Definir la tarea
Tarea: Análisis de Sentimiento
# Especificar los datos de entrada
Entrada: ConjuntoDeDatos = "ruta/a/dataset.txt"
# Solicitar la acción de análisis
Consulta: "Determina el sentimiento de cada comentario en el conjunto de datos"
# Definir el formato de salida
Salida: Formato = "Tabla"
在这种情况下，AiqueryLang将获取文本文件并分析每个评论的感觉，并以表格格式提供结果。
动作符号的感觉分析
为了进行更具体的分析，例如在聊天中识别有关动作符号的评论感觉：
# Definir la tarea
Tarea: Análisis de Sentimiento por Símbolos de Acciones
# Especificar los datos de entrada
Entrada: Chat = "ruta/a/chat.txt"
# Análisis específico
Analizar: Tarea = "Extraer símbolos de acciones"
Refinar: Enfoque = "Análisis de sentimiento por símbolo de acción"
# Solicitar la consulta
Consulta: "¿Cuál es el sentimiento asociado con el símbolo de acción 'AAPL'?"
后备错误管理
如果无法完成咨询，则可以使用Fallback指令来提供另一种响应：
# Definir la tarea
Tarea: Análisis de Imagen
# Especificar los datos de entrada
Entrada: Imagen = "ruta/a/imagen.jpg"
# Solicitar el análisis
Consulta: "¿Cuál es el objeto principal en la imagen?"
# Definir la acción de fallback en caso de error
Fallback: "Si no se puede identificar el objeto, proporcionar una descripción básica de la imagen."
与条件的重复任务
要在某些条件下重复执行任务，该指令用于Repetir ：
# Definir la tarea
Tarea: Recolectar Datos
# Especificar los parámetros
Parámetro: Páginas = 5
# Repetir la tarea para cada página
Repetir: Tarea = "Recolectar datos de la página"
Condición: Si "Página" <= Páginas
AiqueryLang使用逻辑且清晰的结构，即使对于没有技术经验的人来说，也有助于创建程序。主要指令用于定义任务，咨询和结果，而诸如Fallback ， Repetir和Condición类的指令允许处理异常和迭代，从而提供了对过程的全部控制。
