프롬프트 보강

프롬프트 보강은 사용자의 초기 입력을 제출하기 전에 관련 컨텍스트, 데이터, 또는 지침으로 사용자의 초기 입력을 인공 지능(AI) 모델에 제출하기 전에 자동으로 보강하는 프로세스입니다. 이로써 사용자가 누락했을 수 있는 특정 세부 정보를 주입함으로써 이 기술은 다음을 보장합니다. 대규모 언어 모델(LLM) 및 비전 시스템이 포괄적인 쿼리를 수신하여 보다 정확하고 개인화되며 실행 가능한 결과를 도출할 수 있도록 합니다. 이 기술은 지능형 미들웨어 계층으로 작동하여 사용자가 세부적인 프롬프트를 작성하는 전문가가 아니어도 세부적인 프롬프트를 작성하는 전문가가 아니어도

농축의 메커니즘

프롬프트 강화의 핵심 기능은 사용자의 모호할 수 있는 의도와 인공지능이 필요로 하는 정확한 간극을 좁히는 것입니다. 쿼리가 수신되면 시스템은 사용자 기본 설정과 같은 보충 정보를 검색합니다, 과거 데이터 또는 실시간 센서 판독값과 같은 보충 정보를 검색합니다. 지식 그래프 또는 데이터베이스를 검색합니다. 이렇게 검색된 데이터는 프로그래밍 방식으로 형식화되어 원래 쿼리에 추가됩니다.

예를 들어 자연어 처리(NLP), "상태는 무엇입니까?"와 같은 간단한 질문만으로는 모델에 충분하지 않습니다. 보강을 통해 시스템은 사용자의 활성 세션 ID를 식별하고, 벡터 데이터베이스에서 최신 트랜잭션을 조회한 다음 벡터 데이터베이스에서 최신 트랜잭션을 조회하고 프롬프트를 다음과 같이 다시 작성합니다: "사용자(ID: 5521)가 현재 전송 중인 주문 #998에 대해 문의하고 있습니다. 이 추적 데이터를 기반으로 상태 업데이트를 제공하세요. 이 추적 데이터를 기반으로 상태 업데이트를 제공하세요."

실제 애플리케이션

신속한 강화는 다양한 산업 분야에 걸쳐 강력한 강력한 제너레이티브 AI 애플리케이션을 배포하는 데 필수적입니다:

1. 상황 인식 고객 지원: 자동화된 헬프데스크에서는 챗봇은 보강 기능을 사용하여 고객의 구매 기록 및 기술 환경에 액세스합니다. 시스템에서는 사용자에게 기기 버전을 묻는 대신 계정 메타데이터에서 이 정보를 를 검색하여 프롬프트에 삽입합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 즉각적인 디바이스별 즉각적인 문제 해결 단계를 제공함으로써 고객 경험을 크게 개선할 수 있습니다.
2. 동적 컴퓨터 비전 구성: 보안 작업에서 사용자는 간단히 토글할 수 있습니다. "야간 모드" 설정을 토글할 수 있습니다. 프롬프트 강화는 이러한 높은 수준의 의도를 이면에서 구체적인 객체 클래스로 변환합니다. 비전 언어 모델(VLM) 또는 개방형 어휘 감지기의 특정 객체 클래스로 변환합니다. 이 시스템은 프롬프트를 보강하여 '손전등', '수상한 움직임' 또는 "의심스러운 움직임" 또는 "승인되지 않은 사람"을 구체적으로 찾도록 프롬프트를 강화하여 모델이 동적으로 물체 감지 초점을 동적으로 조정할 수 있습니다.

예시: YOLO 동적 수업 강화하기

다음 Python 예제에서는 다음을 사용하여 프롬프트 보강의 개념을 보여줍니다. Ultralytics YOLO. 여기서는 사용자의 간단한 "모드" 선택이 모델이 스캔하는 특정 설명 클래스 목록으로 프로그래밍 방식으로 보강됩니다. 스캔합니다.

from ultralytics import YOLO


def run_enriched_inference(user_mode):
    """Enriches a simple user mode into specific detection prompts."""
    # Load an open-vocabulary YOLO model
    model = YOLO("yolov8s-world.pt")

    # Enrichment Logic: Map simple user intent to detailed class prompts
    context_map = {
        "site_safety": ["hard hat", "safety vest", "gloves"],
        "traffic": ["car", "bus", "traffic light", "pedestrian"],
    }

    # Inject the enriched context into the model
    enriched_classes = context_map.get(user_mode, ["object"])
    model.set_classes(enriched_classes)

    # The model now looks for the specific enriched terms
    # model.predict("site_image.jpg") # Run inference
    print(f"Mode: {user_mode} -> Enriched Prompt: {enriched_classes}")


# Example usage
run_enriched_inference("site_safety")

프롬프트 개선 대 관련 개념

효과적인 머신 러닝 작업(MLOps)을 구현하려면 프롬프트 강화와 유사한 용어를 구분하는 것이 도움이 됩니다:

• 검색 증강 생성(RAG): RAG는 특정 강화 방법입니다. 이는 엄밀히 말해 외부 말뭉치에서 관련 문서를 가져와서 외부 말뭉치에서 관련 문서를 가져와 모델의 응답의 근거로 삼는 메커니즘을 말합니다. 보강은 RAG를 포함하는 더 넓은 개념이지만 다음과 같은 것도 포함합니다. 정적 세션 데이터, 사용자 메타데이터 또는 시스템 시간을 삽입하는 것도 포함하며, 복잡한 의미론적 검색을 수행하지 않고도 시맨틱 검색을 수행하지 않고도
• 프롬프트 엔지니어링: 이것은 효과적인 프롬프트를 디자인하는 수작업 기술입니다. 보강은 프롬프트 엔지니어링 원칙을 런타임에 동적으로 적용하는 자동화된 프로세스입니다. 엔지니어링 원칙을 런타임에 동적으로 적용하는 자동화된 프로세스입니다.
• 프롬프트 튜닝: 이것은 매개변수 효율적 미세 조정(PEFT) 기법으로, 학습 중에 "소프트 프롬프트"(학습 가능한 텐서)를 최적화합니다. 프롬프트 강화 은 전적으로 실시간 추론 중에 이루어지며 모델 가중치를 변경하지 않습니다.
• 소수 정예 학습: 이 은 모델에게 작업을 가르치기 위해 프롬프트 내에서 예제를 제공하는 것입니다. 강화 시스템은 종종 이러한 예제를 작업 유형에 따라 동적으로 주입하여 두 개념을 효과적으로 결합합니다.

최신 AI 시스템에서의 관련성

다음과 같은 모델 Ultralytics YOLO11 및 GPT-4와 같은 모델의 성능이 향상됨에 따라 병목 현상은 종종 입력의 품질로 옮겨갑니다. 즉각적인 강화는 모델을 접지하여 모델을 사실에 근거한 데이터에 기반함으로써 모델을 사실적인 데이터에 기반하여 환각을 완화합니다. 컴퓨터 비전 컴퓨터 비전(CV)에서는 유연한 재교육 없이도 새로운 환경에 즉시 적응할 수 있는 제로 샷 감지 시스템으로, 시스템에 입력되는 텍스트 프롬프트를 텍스트 프롬프트를 수정하기만 하면 됩니다. 이러한 유연성은 확장성이 뛰어난 확장 가능한 멀티 모달 AI 솔루션을 구축하는 데 있어 매우 중요합니다. 확장 가능한 멀티모달 AI 솔루션을 구축하는 데 매우 중요합니다.