Цепочка подсказок

Цепочка подсказок - это мощная техника, используемая для управления сложными задачами путем разбиения их на серию более мелких, взаимосвязанных подсказок для модели искусственного интеллекта (ИИ). Вместо того чтобы полагаться на одну массивную подсказку для решения многоэтапной задачи, создается цепочка, в которой выход одной подсказки становится входом для следующей. Такой модульный подход повышает надежность, прозрачность и общую производительность систем ИИ, особенно больших языковых моделей (LLM). Он позволяет создавать сложные рабочие процессы, которые могут включать логику, внешние инструменты и даже несколько различных моделей ИИ.

Как работает цепочка подсказок

По своей сути цепочка подсказок организует последовательность обращений к одной или нескольким моделям ИИ. Процесс протекает по логическому принципу: начальная подсказка отправляется модели, ее ответ обрабатывается, из него извлекается ключевая информация и используется для построения следующей подсказки в последовательности. Этот цикл продолжается до тех пор, пока не будет достигнута конечная цель. Эта методология необходима для создания агентов ИИ, которые могут рассуждать и действовать.

Такой подход позволяет декомпозировать задачи, когда каждый шаг в цепочке оптимизирован под конкретную подзадачу. Например, одна подсказка может быть предназначена для извлечения информации, следующая - для обобщения данных, а последняя - для создания креативного текста. Такие фреймворки, как LangChain, специально разработаны для упрощения разработки таких цепочек путем управления состоянием, подсказками и интеграцией внешних инструментов.

Применение в реальном мире

Цепочки подсказок универсальны и имеют множество практических применений в машинном обучении (ML) и автоматизации рабочих процессов.

1. Автоматизированный агент поддержки клиентов: Пользователь отправляет сложный билет в службу поддержки.

   • Задание 1 (Классификация): LLM анализирует сообщение пользователя, чтобы классифицировать проблему (например, "биллинг", "технический", "доступ к счету").
   • Опция 2 (Поиск данных): Основываясь на классификации "технический", система выполняет шаг Retrieval-Augmented Generation (RAG). В новом запросе ИИ предлагается выполнить поиск соответствующих документов в базе технических знаний.
   • Задание 3 (генерация ответа): Полученные документы попадают в финальную подсказку, которая поручает LLM синтезировать информацию и сгенерировать четкое пошаговое решение для пользователя. Узнайте больше о механизме работы систем RAG.

2. Создание мультимодального контента: Маркетолог хочет создать кампанию в социальных сетях для нового продукта.

   • Задание 1 (Генерация текста): Маркетолог предоставляет подробную информацию о продукте, а в подсказке просит магистранта придумать пять запоминающихся маркетинговых слоганов.
   • Задание 2 (Генерация изображений): Выбранный слоган затем используется в качестве исходного материала для нового задания, направленного на преобразование текста в изображение с помощью модели Stable Diffusion для создания соответствующего визуального образа.
   • Задание 3 (Анализ зрения): На следующем этапе можно использовать модель компьютерного зрения, например модель Ultralytics YOLO, обученную на заказ, чтобы убедиться, что созданное изображение соответствует рекомендациям бренда (например, убедиться в наличии правильного логотипа). Управление и развертывание таких моделей может осуществляться с помощью таких платформ, как Ultralytics HUB.

Цепочка подсказок по сравнению со смежными понятиями

Полезно отличать цепочку подсказок от похожих техник:

• Prompt Engineering: Это широкая практика разработки эффективных подсказок. Цепочка подсказок - это одна из конкретных техник в рамках проектирования подсказок, которая фокусируется на последовательном структурировании нескольких подсказок.

• Побуждение к цепочке мыслей (CoT): Цель CoT - улучшить рассуждения LLM в рамках одной подсказки, попросив его "думать шаг за шагом". В отличие от этого, цепочка подсказок разбивает задачу на несколько отдельных шагов, которые могут включать различные модели или инструменты на каждом шаге.

• Поколение с дополненным извлечением (RAG): RAG - это техника, при которой ИИ получает информацию из внешнего источника перед генерацией ответа. RAG часто используется как один из конкретных шагов в более крупной цепочке подсказок, а не как сам механизм цепочки.

• Обогащение подсказок: Это автоматическое добавление контекста к первоначальному запросу пользователя перед его отправкой в ИИ. Он улучшает одну подсказку, а не организует последовательную обработку нескольких взаимосвязанных подсказок.

• Оперативный тюнинг: Метод эффективной тонкой настройки параметров (PEFT), который обучает "мягким подсказкам"(вкраплениям) во время обучения модели. Это техника настройки модели, отличная от структуры выполнения подсказок в цепочке.

Цепочка подсказок - это мощный метод структурирования взаимодействия с продвинутыми моделями ИИ, такими как LLM, и даже их интеграции с другими системами ИИ, в том числе с теми, которые используются для классификации изображений или сегментации экземпляров. Это делает сложные задачи более управляемыми и повышает надежность результатов в различных приложениях машинного обучения, от базовой аналитики данных до сложных мультимодальных систем ИИ. Развертывание специализированных моделей, которые могут составлять компоненты таких цепочек, облегчается благодаря сквозным платформам. Вы можете изучить разнообразные задачи компьютерного зрения, которые могут быть интегрированы в эти передовые рабочие процессы.