Concatenamento di prompt

Il concatenamento di prompt è una tecnica potente utilizzata per gestire compiti complessi suddividendoli in una serie di prompt più piccoli e interconnessi per un modello di intelligenza artificiale (AI). Invece di affidarsi a un singolo, enorme prompt per risolvere un problema a più fasi, si crea una catena in cui l'output di un prompt diventa l'input per il successivo. Questo approccio modulare migliora l'affidabilità, la trasparenza e le prestazioni complessive dei sistemi di IA, in particolare dei Large Language Models (LLM). Permette di costruire flussi di lavoro sofisticati che possono coinvolgere la logica, strumenti esterni e persino più modelli di IA diversi.

Come funziona il concatenamento dei prompt

Nel suo nucleo, il concatenamento dei prompt orchestra una sequenza di chiamate a uno o più modelli di intelligenza artificiale. Il processo segue un flusso logico: un prompt iniziale viene inviato al modello, la sua risposta viene elaborata e le informazioni chiave di tale risposta vengono estratte e utilizzate per costruire il prompt successivo nella sequenza. Questo ciclo continua fino al raggiungimento dell'obiettivo finale. Questa metodologia è essenziale per costruire agenti di intelligenza artificiale in grado di ragionare e agire.

Questo approccio consente la decomposizione dei compiti, dove ogni fase della catena è ottimizzata per uno specifico sottocompito. Per esempio, un prompt potrebbe essere progettato per l'estrazione di informazioni, il successivo per la sintesi dei dati e l'ultimo per la generazione di testo creativo. Framework come LangChain sono progettati specificamente per semplificare lo sviluppo di queste catene, gestendo lo stato, i prompt e l'integrazione di strumenti esterni.

Applicazioni del mondo reale

Il concatenamento dei prompt è versatile e ha molte applicazioni pratiche nell'apprendimento automatico (ML) e nell'automazione dei flussi di lavoro.

1. Agente di assistenza clienti automatizzato: Un utente invia un ticket di assistenza complesso.

   • Prompt 1 (Classificazione): Un LLM analizza il messaggio dell'utente per classificare il problema (ad esempio, "fatturazione", "tecnica", "accesso al conto").
   • Prompt 2 (Recupero dati): In base alla classificazione "tecnica", il sistema esegue una fase di Retrieval-Augmented Generation (RAG). Un nuovo prompt chiede all'intelligenza artificiale di cercare documenti pertinenti in una base di conoscenze tecniche.
   • Prompt 3 (generazione della risposta): I documenti recuperati vengono inseriti in un prompt finale che istruisce il LLM a sintetizzare le informazioni e a generare una soluzione chiara, passo dopo passo, per l'utente. Per saperne di più sui meccanismi dei sistemi RAG.

2. Creazione di contenuti multimodali: Un marketer vuole creare una campagna sui social media per un nuovo prodotto.

   • Prompt 1 (Generazione di testi): L'operatore commerciale fornisce i dettagli del prodotto e un prompt chiede a un LLM di generare cinque slogan di marketing accattivanti.
   • Prompt 2 (Generazione di immagini): Lo slogan scelto viene poi utilizzato come seme per un nuovo prompt diretto a un modello testo-immagine come Stable Diffusion per creare un'immagine corrispondente.
   • Prompt 3 (Analisi della visione): Un modello di visione computerizzata, come un modello YOLO addestrato su misura da Ultralytics, potrebbe essere utilizzato in una fase successiva per garantire che l'immagine generata sia conforme alle linee guida del marchio (ad esempio, confermando la presenza del logo corretto). Tali modelli possono essere gestiti e distribuiti tramite piattaforme come Ultralytics HUB.

Concatenamento di prompt e concetti correlati

È utile distinguere il prompt chaining da tecniche simili:

• Ingegneria tempestiva: Si tratta dell'ampia pratica di progettazione di prompt efficaci. Il concatenamento dei prompt è una tecnica specifica dell'ingegneria dei prompt che si concentra sulla strutturazione di più prompt in sequenza.

• Prompt a catena di pensiero (CoT): Il CoT mira a migliorare il ragionamento di un LLM all'interno di un singolo prompt, chiedendogli di "pensare passo dopo passo". Al contrario, il concatenamento dei prompt suddivide il compito in più fasi distinte, che possono coinvolgere modelli o strumenti diversi per ogni fase.

• Generazione aumentata dal recupero (RAG): La RAG è una tecnica in cui un'intelligenza artificiale recupera informazioni da una fonte esterna prima di generare una risposta. Il RAG è spesso usato come un passo specifico all'interno di una catena di richieste più ampia, non come il meccanismo di concatenazione stesso.

• Arricchimento dei promemoria: Si tratta di aggiungere automaticamente un contesto al prompt iniziale dell'utente prima che venga inviato all'intelligenza artificiale. Migliora un singolo prompt piuttosto che orchestrare l'elaborazione sequenziale di più prompt interconnessi.

• Sintonizzazione del prompt: Un metodo di messa a punto efficiente dei parametri (PEFT) che apprende "suggerimenti morbidi"(embeddings) durante l'addestramento del modello. Si tratta di una tecnica di personalizzazione del modello, distinta dalla struttura di esecuzione runtime del prompt chaining.

Il concatenamento dei prompt è un metodo potente per strutturare le interazioni con modelli di IA avanzati come gli LLM e per integrarli con altri sistemi di IA, compresi quelli utilizzati per la classificazione delle immagini o la segmentazione delle istanze. Questo rende i compiti complessi più gestibili e migliora l'affidabilità dei risultati in varie applicazioni di apprendimento automatico, dall'analisi dei dati di base a sofisticati sistemi di IA multimodali. L'implementazione di modelli specializzati che possono costituire componenti di tali catene è facilitata da piattaforme end-to-end. È possibile esplorare una serie di attività di computer vision che possono essere integrate in questi flussi di lavoro avanzati.