Цепочки промптов

Цепочка подсказок - это сложная техника, используемая для выполнения сложных рабочих процессов путем разбиения их на последовательность взаимосвязанных входных данных для моделей искусственного интеллекта (ИИ). Вместо того чтобы полагаться на одну монолитную инструкцию для выполнения многогранной задачи, этот метод структурирует процесс таким образом. процесс таким образом, что выход одного этапа служит входом для следующего. Такой модульный подход значительно повышает надежность и интерпретируемость Большие языковые модели (БЯМ), позволяя разработчикам создавать надежные приложения, способные рассуждать, планировать и выполнять многоэтапных операций.

Как работает объединение промптов в цепочки (Prompt Chaining)

Основным принципом оперативной цепочки является декомпозиция задач, когда сложная цель разбивается на управляемые подзадачи. Каждое звено цепочки фокусируется на определенной функции, например очистке данных, извлечении информации или принятии решений. а затем передает результаты дальше. Этот итеративный процесс позволяет проводить промежуточную проверку, гарантируя, что ошибки выявляются на ранней стадии, а не распространяются по всему комплексу ответных мер.

Эта методология является основой для создания ИИ-агентов, которые могут взаимодействовать с внешними инструментами или API. Специализированные фреймворки, такие как LangChain возникли для облегчения этой оркестровки, управляя потоком данных между моделью ИИ, векторными базами данных и другими программными компонентами. Благодаря Поддерживая состояние этих взаимодействий, оперативная цепочка позволяет создавать динамические системы, которые могут адаптироваться к пользовательского ввода и изменяющихся данных.

Применение в реальном мире

Цепочка подсказок особенно эффективна при комбинировании обработки естественного языка (NLP) с другими модальностями или специализированными источниками данных.

1. Интеллектуальное обслуживание клиентов: Система поддержки может использовать первоначальную текстовая классификация чтобы классифицировать запрос пользователя. Если проблема идентифицируется как "техническая", рабочий процесс запускает процедуру Поиск-дополнение-генерация (RAG) шаг. Система выполняет поиск соответствующих статей в базе технических знаний, а последующий запрос дает команду LLM синтезировать полученную информацию в удобный для пользователя ответ.
2. Визуальный контроль качества: В В производстве рабочий процесс может объединять в цепочку текстовые и визуальные модели. Пользователь может предоставить текстовое описание дефекта (например, "царапина на поверхности"). Это описание анализируется для настройки модель компьютерного зрения (CV), например Ultralytics YOLO11. Модель технического зрения выполняет обнаружение объектов на конвейере, и Результаты обнаружения передаются в конечную подсказку для создания автоматизированного проверка качества отчет.

Пример кода

Следующие Python фрагмент демонстрирует простую цепную связь. Он использует вывод модели обнаружения объектов YOLO11 для создания подсказки на естественном языке для гипотетического следующего шага.

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)

Цепочки промптов в сравнении со смежными концепциями

Полезно отличать prompt chaining от других терминов в машинного обучения:

• Prompt Engineering: Это более широкая дисциплина, связанная с разработкой оптимальных входных данных для управления поведением модели. Цепочка подсказок - это особый архитектурный паттерн в рамках проектирования подсказок, который фокусируется на последовательном выполнении.
• Побуждение к цепочке мыслей: Эта техника побуждает модель рассуждать "шаг за шагом" в рамках одного цикла "подсказка - ответ". цикла. В отличие от этого, цепочка подсказок включает в себя несколько отдельных вызовов, часто передающих данные между различными моделями или программными инструментами.
• Оперативный тюнинг: A метод оптимизации модели Обновление "мягких подсказок" (обучаемых параметров) в процессе обучения. Цепочка подсказок - это стратегия, использующая стандартные стандартные подсказки на естественном языке без изменения веса.

Используя цепочку подсказок, разработчики могут преодолеть ограничения контекста и узкие места в рассуждениях, присущие отдельным моделей. Эта техника незаменима для создания агентного ИИ систем, объединяющих зрение, язык и логику для решения сложных динамических задач в области робототехники и автоматизации.