프롬프트 체이닝

프롬프트 체인은 복잡한 워크플로우를 상호 연결된 입력의 순서로 나누어 실행하는 데 사용되는 정교한 기술입니다. 상호 연결된 입력의 시퀀스로 인공 지능(AI) 모델. 이 방법은 다면적인 작업을 수행하기 위해 하나의 모놀리식 명령어에 의존하는 대신 프로세스를 구조화하여 한 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 사용되도록 합니다. 이 모듈식 접근 방식은 다음을 크게 향상시킵니다. 신뢰성과 해석 가능성을 크게 향상시킵니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 신뢰성과 해석성을 크게 향상시켜 개발자가 개발자는 추론, 계획, 실행이 가능한 강력한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 강력한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

프롬프트 체이닝 작동 방식

프롬프트 체인의 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 작업 분해, 즉 복잡한 목표를 관리 가능한 하위 작업으로 나누는 것입니다. 체인의 각 링크는 데이터 정리, 정보 추출 또는 의사 결정과 같은 특정 기능에 중점을 둡니다. 데이터 정리, 정보 추출 또는 의사 결정 등 결과를 전달하기 전에 특정 기능에 집중합니다. 이 반복적인 프로세스를 통해 중간 검증이 가능하므로 다음과 같은 이점이 있습니다. 오류가 복잡한 응답을 통해 전파되지 않고 조기에 발견됩니다.

이 방법론은 다음을 만들기 위한 기본입니다. 외부 도구 또는 API와 상호 작용할 수 있는 AI 에이전트를 만드는 데 기초가 됩니다. 이러한 오케스트레이션을 용이하게 하기 위해 LangChain과 같은 전문 프레임워크가 이 오케스트레이션을 용이하게 하고 AI 모델 간의 데이터 흐름을 관리하기 위해 등장했습니다, 벡터 데이터베이스 및 기타 소프트웨어 구성 요소 간의 데이터 흐름을 관리합니다. 이로써 프롬프트 체인은 이러한 상호 작용 전반에 걸쳐 상태를 유지함으로써 사용자 입력과 변화하는 데이터에 적응할 수 있는 동적 시스템을 만들 수 있습니다. 사용자 입력 및 데이터 변경에 적응할 수 있는 동적 시스템을 만들 수 있습니다.

실제 애플리케이션

프롬프트 체인은 특히 자연어 처리와 자연어 처리(NLP) 를 다른 양식이나 전문 데이터 소스와 결합할 때 특히 효과적입니다.

1. 지능형 고객 서비스: 지원 시스템에서 이니셜을 사용할 수 있습니다. 텍스트 분류 프롬프트를 사용하여 사용자의 문의를 분류할 수 있습니다. 문제가 '기술적'인 것으로 확인되면 워크플로우에서 검색 증강 생성(RAG) 단계가 시작됩니다. 시스템이 기술 지식창고에서 관련 문서를 검색하고, 후속 프롬프트가 표시되어 LLM이 검색된 정보를 사용자 친화적인 답변으로 합성하도록 지시합니다.
2. 시각적 품질 관리: 제조 제조 분야에서 워크플로는 텍스트와 비전 모델을 연결할 수 있습니다. 사용자가 결함에 대한 텍스트 설명을 제공할 수 있습니다(예: "표면의 스크래치"). 이 설명은 구문 분석되어 컴퓨터 비전(CV) 모델을 구성하기 위해 Ultralytics YOLO11. 비전 모델은 다음을 수행합니다. 조립 라인 피드에서 물체 감지를 수행합니다. 감지 결과는 최종 프롬프트에 피드백되어 자동화된 품질 검사 보고서를 생성합니다.

코드 예제

다음 Python 스니펫은 간단한 체인 링크를 보여줍니다. 이 스니펫은 YOLO11 개체 감지 모델의 출력을 사용하여 가상의 다음 단계에 대한 자연어 프롬프트를 구성합니다.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Step 1: Run inference on an image
# The output contains detected objects which will fuel the next link in the chain
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Step 2: Process results to create input for the next link
# We extract class names to form a descriptive sentence
detected_objects = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]
next_prompt = f"I found these objects: {', '.join(detected_objects)}. Describe the scene."

# The 'next_prompt' variable is now ready to be sent to an LLM
print(next_prompt)

프롬프트 체이닝 vs. 관련 개념

프롬프트 체인을 다른 용어와 구별하는 것이 도움이 됩니다. 머신 러닝 환경의 다른 용어와 구별하는 것이 도움이 됩니다:

• 프롬프트 엔지니어링: 모델 동작을 안내하기 위한 최적의 입력을 설계하는 광범위한 분야입니다. 프롬프트 체인은 프롬프트 엔지니어링의 특정 프롬프트 엔지니어링의 특정 아키텍처 패턴으로, 순차적 실행에 중점을 둡니다.
• 생각의 연쇄 프롬프트: 이 기법은 모델이 단일 프롬프트 응답 주기 내에서 "단계별로" 추론하도록 장려합니다. 주기 내에서 "단계적으로" 추론하도록 유도합니다. 이와 대조적으로 프롬프트 연쇄는 여러 개의 별개의 호출을 포함하며, 종종 서로 다른 모델이나 소프트웨어 도구 간에 서로 다른 모델 또는 소프트웨어 도구 간에 데이터를 전달합니다.
• 프롬프트 튜닝: A 모델 최적화 방법 학습 중에 "소프트 프롬프트"(학습 가능한 매개변수)를 업데이트하는 방법입니다. 프롬프트 연쇄는 추론 시간 전략으로, 모델의 표준 표준 자연어 입력을 사용하는 추론 시간 전략입니다. 가중치.

개발자는 프롬프트 체인을 활용하여 독립형 모델의 컨텍스트 제한과 추론 병목 현상을 극복할 수 있습니다. 모델의 컨텍스트 한계와 추론 병목 현상을 극복할 수 있습니다. 이 기술은 다음을 구축하는 데 필수적입니다. 에이전트 AI 비전, 언어, 논리를 통합하여 복잡하고 동적인 문제를 해결하는 에이전트 AI 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 로봇 공학 및 자동화