Цепочки промптов

Цепочка промптов — это мощный метод, используемый для управления сложными задачами путем разбиения их на серию более мелких, взаимосвязанных промптов для модели искусственного интеллекта (ИИ). Вместо того чтобы полагаться на один огромный промпт для решения многоэтапной проблемы, создается цепочка, в которой выходные данные одного промпта становятся входными данными для следующего. Этот 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 объединение промптов в цепочки (Prompt Chaining)

По своей сути, цепочка запросов организует последовательность вызовов к одной или нескольким AI-моделям. Процесс следует логическому потоку: начальный запрос отправляется модели, ее ответ обрабатывается, и ключевая информация из этого ответа извлекается и используется для построения следующего запроса в последовательности. Этот цикл продолжается до достижения конечной цели. Эта методология необходима для создания AI-агентов, которые могут рассуждать и действовать.

Этот подход позволяет осуществлять декомпозицию задач, при которой каждый шаг в цепочке оптимизируется для конкретной подзадачи. Например, один запрос может быть разработан для извлечения информации, следующий — для обобщения данных, а последний — для создания креативного текста. Фреймворки, такие как LangChain, специально разработаны для упрощения разработки этих цепочек путем управления состоянием, запросами и интеграцией внешних инструментов.

Применение в реальном мире

Цепочка промптов универсальна и имеет множество практических применений в машинном обучении (ML) и автоматизации рабочих процессов.

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

   • Запрос 1 (Классификация): LLM анализирует сообщение пользователя для классификации проблемы (например, «оплата», «техническая», «доступ к учетной записи»).
   • Запрос 2 (Извлечение данных): На основе классификации «техническая» система выполняет шаг генерации, дополненной извлечением (RAG). Новый запрос просит ИИ выполнить поиск в базе технических знаний для поиска релевантных документов.
   • Запрос 3 (Генерация ответа): Извлеченные документы передаются в заключительный запрос, который инструктирует LLM синтезировать информацию и сгенерировать четкое пошаговое решение для пользователя. Узнайте больше о механике систем RAG.

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

   • Запрос 1 (Генерация текста): Маркетолог предоставляет информацию о продукте, и запрос просит LLM сгенерировать пять запоминающихся маркетинговых слоганов.
   • Запрос 2 (Генерация изображений): Выбранный слоган затем используется в качестве отправной точки для нового запроса, направленного на модель преобразования текста в изображение, такую как Stable Diffusion, для создания соответствующего визуального образа.
   • Запрос 3 (Анализ изображений): Модель компьютерного зрения, такая как специально обученная модель Ultralytics YOLO, может быть использована на последующем этапе для обеспечения соответствия сгенерированного изображения требованиям бренда (например, подтверждение наличия правильного логотипа). Такие модели можно администрировать и развертывать через платформы, такие как Ultralytics HUB.

Цепочки промптов в сравнении со смежными концепциями

Полезно различать связывание промптов и схожие методы:

• Prompt Engineering: Это широкая практика разработки эффективных промптов. Цепочки промптов — это один конкретный метод в рамках prompt engineering, который фокусируется на последовательной структуризации нескольких промптов.

• Prompting с цепочкой рассуждений (Chain-of-Thought, CoT): CoT нацелен на улучшение рассуждений LLM в рамках одного промпта, предлагая ему "думать шаг за шагом". В отличие от этого, объединение промптов в цепочку разбивает задачу на несколько отдельных этапов промптов, которые могут включать различные модели или инструменты на каждом этапе.

• Генерация, дополненная поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG): RAG — это метод, при котором ИИ извлекает информацию из внешнего источника до генерации ответа. RAG часто используется как один конкретный шаг в рамках более крупной цепочки запросов, а не как сам механизм объединения в цепочку.

• Обогащение промптов (Prompt Enrichment): Это включает в себя автоматическое добавление контекста к исходному промпту пользователя до его отправки в ИИ. Это улучшает один промпт, а не организует последовательную обработку нескольких взаимосвязанных промптов.

• Тонкая настройка промптов (Prompt Tuning): Метод тонкой настройки с эффективным использованием параметров (PEFT), который изучает «мягкие промпты» (embeddings) во время обучения модели. Это метод кастомизации модели, отличный от структуры выполнения цепочки промптов во время выполнения.

Цепочка промптов — это мощный метод структурирования взаимодействий с передовыми моделями ИИ, такими как LLM, и даже интеграции их с другими системами ИИ, в том числе используемыми для классификации изображений или сегментации экземпляров. Это упрощает выполнение сложных задач и повышает надежность результатов в различных приложениях машинного обучения, от базовой аналитики данных до сложных мультимодальных систем ИИ. Развертывание специализированных моделей, которые могут формировать компоненты таких цепочек, облегчается сквозными платформами. Вы можете изучить различные задачи компьютерного зрения, которые можно интегрировать в эти расширенные рабочие процессы.