<div dir="rtl" lang="he">

# תרגילים - שיעור 0.1: מודל מנטלי לעבודה עם LLMs

## מידע כללי
- **שיעור:** 0.1 - מודל מנטלי לעבודה עם LLMs
- **קורס:** AI Dev
- **סוג השיעור:** עיוני-מעשי (2 שעות)

---

## תרגיל 1: ספירת Tokens (עבודה אישית - 10 דקות)

### הנחיות:
גשו לאתר **platform.openai.com/tokenizer** (כלי חינמי, לא צריך חשבון).

**א.** כתבו את המשפטים הבאים וספרו Tokens:

| טקסט | כמות Tokens שציפיתם | כמות Tokens בפועל |
|------|----------------------|-------------------|
| "Hello, how are you today?" | | |
| "שלום, מה שלומך היום?" | | |
| `def calculate_roi(revenue, cost): return (revenue - cost) / cost` | | |
| משפט ארוך לבחירתכם (לפחות 20 מילים) | | |

**ב.** שאלות להרהור:
1. כמה Tokens בממוצע מייצגת מילה עברית לעומת מילה אנגלית?
2. אם Context Window הוא 200,000 Tokens ומילה עברית = 3 Tokens, כמה מילים בעברית מכיל?
3. System Prompt של 500 מילים בעברית שנשלח 1,000 פעם ביום — כמה Tokens קלט זה ביום?

---

## תרגיל 2: ניסוי Temperature (עבודה אישית - 10 דקות)

### הנחיות:
פתחו את Claude או ChatGPT. שלחו את אותה בקשה שלוש פעמים.

**הבקשה:** "תן לי כותרת יצירתית לפוסט בלינקדאין על הנושא: יתרונות עבודה מרחוק"

**א.** שימו לב לתשובות:
- האם הן זהות? דומות? שונות?
- למה לדעתכם?

**ב.** עכשיו שנו את ההנחיה:
- שלחו: "תן לי **בדיוק** כותרת אחת, קצרה, לפוסט בלינקדאין על יתרונות עבודה מרחוק"
- שלחו אותה שלוש פעמים שוב
- האם התשובות עקביות יותר? למה?

**הלקח:** ניסוח הפרומפט משפיע על הוריאנס של התוצאה, גם בלי לשנות את ה-Temperature ישירות.

---

## תרגיל 3: כתיבת Tool Definition (עבודה אישית - 15 דקות)

### הנחיות:
כתבו הגדרת Tool לכל אחת מהפונקציות הבאות. לכל Tool: שם, תיאור, ופרמטרים.

**Tool 1:** פונקציה שמחפשת לקוח לפי מספר טלפון ב-CRM ומחזירה שם, דוא"ל, וסטטוס הזמנה אחרונה.

```
שם:
תיאור:
פרמטרים:
```

**Tool 2:** פונקציה ששולחת הודעת WhatsApp ללקוח.

```
שם:
תיאור:
פרמטרים:
```

**Tool 3:** פונקציה שיוצרת חשבונית ב-Google Drive ומחזירה קישור.

```
שם:
תיאור:
פרמטרים:
```

### שאלה להרהור:
מה ההבדל בין "שולח הודעה ללקוח" ל-"שולח הודעת WhatsApp ללקוח עם שם הלקוח ומספר הזמנה כפרמטרים חובה"? למה התיאור המדויק יותר חשוב?

---

## תרגיל 4: שרטוט Agent Loop (עבודה בזוגות - 15 דקות)

### תרחיש:
סוכן AI שמטפל בבקשת שירות לקוחות. לקוח שלח: "ההזמנה שלי מספר 4521 עדיין לא הגיעה, הזמנתי לפני 10 ימים"

**א.** שרטטו את ה-Agent Loop שיטפל בזה. לכל שלב ציינו:
- מה ה-LLM חושב/מחליט
- אם קורא לכלי: איזה כלי ועם אילו פרמטרים
- מה קורה אחרי שמקבל תשובה

**ב.** אילו Toolים יצטרך הסוכן? רשמו לפחות שלושה.

**ג.** מה עלול לגרום לסוכן לרוץ ב"לולאה אינסופית"? איך מונעים את זה?

---

## תרגיל 5: Context Window בפרקטיקה (דיון כיתתי - 10 דקות)

### תרחיש:
אתם בונים צ'אטבוט תמיכה עבור חברת תוכנה. לצ'אטבוט יש:
- System Prompt עם הנחיות (~500 מילים)
- קטלוג מוצרים שלם (~50,000 מילים)
- היסטוריית שיחה (~200 הודעות אחרונות)

**א.** חשבו: כמה Tokens בערך זה דורש? (השתמשו בכלל האצבע: מילה עברית = 3 Tokens)

**ב.** Claude Sonnet 4.6 תומך ב-200,000 Tokens. האם הכל נכנס? מה הבעיה?

**ג.** הציעו שתי אסטרטגיות לנהל את ה-Context בצורה חכמה יותר:

| אסטרטגיה | יתרון | חיסרון |
|-----------|--------|---------|
| 1. | | |
| 2. | | |

### תשובה לדוגמה לשיקול ד:

**חישוב גס:**
- System Prompt: 500 × 3 = 1,500 Tokens
- קטלוג מוצרים: 50,000 × 3 = 150,000 Tokens
- היסטוריה: 200 הודעות × 100 מילים × 3 = 60,000 Tokens
- סה"כ: ~211,500 Tokens — **גדול מ-200,000!**

**אסטרטגיות אפשריות:**
1. **RAG על קטלוג המוצרים** — במקום להכניס את הכל, חפשו רק את המוצרים הרלוונטיים לשאלה הנוכחית ✓
2. **סיכום היסטוריה** — שמרו רק 20 הודעות אחרונות + סיכום של מה שהיה קודם ✓

---

## תרגיל 6: משימת בית (10 דקות)

### הנחיות:
קחו כלי AI שאתם משתמשים בו (ChatGPT, Claude, Copilot, וכו') ובצעו ניסוי:

1. שאלו אותו משהו שהוא **לא יכול לדעת** בלי גישה לאינטרנט (מחיר מנייה עכשיו, מזג אוויר, תוצאת משחק אתמול)
2. שימו לב לתגובה: האם הוא מודה שאינו יודע? האם הוא ממציא?
3. אם יש לכלי גישה ל-Tools (כמו Search ב-ChatGPT) — הפעילו אותה ושאלו שוב
4. השוו: איך שונה הביטחון של התגובה?

**הגשה:** שתי שורות על מה גיליתם. להביא לשיעור הבא.

</div>
