Цепляние за подсказки

Как работает цепочка подсказок

Основная идея, лежащая в основе prompt chaining, - декомпозиция задачи. Сложная проблема, которую ИИ может быть трудно точно решить за один шаг, делится на более мелкие, управляемые подзадачи. Каждая подзадача решается определенной подсказкой в цепочке. ИИ обрабатывает первую подсказку, генерирует выход, и этот выход (или его обработанная версия) становится частью входных данных для второй подсказки, и так далее. Этот пошаговый процесс ведет ИИ через задачу, гарантируя, что каждый этап логически опирается на предыдущий. Этот метод отличается от попытки решить всю проблему с помощью одной, часто сложной и менее надежной подсказки. Для реализации таких цепочек обычно используются фреймворки вроде LangChain, упрощающие оркестровку этих многоэтапных процессов. Поток информации между подсказками - это ключ к успеху цепочки.

Преимущества и применение

Оперативное выстраивание цепочек дает несколько преимуществ для разработки сложных систем искусственного интеллекта:

• Повышение точности и надежности: Разбиение задач на части уменьшает сложность на каждом этапе, что приводит к более точным промежуточным и конечным результатам. Такая пошаговая доработка сводит к минимуму вероятность ошибок или галлюцинаций ИИ.
• Улучшенный контроль и отладка: Каждый шаг в цепочке можно отслеживать, оценивать и отлаживать по отдельности, что позволяет легче выявлять и устранять проблемы по сравнению с устранением неполадок в единой монолитной подсказке. Это соответствует лучшим практикам в MLOps.
• Работа со сложностью: Позволяет ИИ решать задачи, требующие нескольких этапов рассуждений, поиска информации или преобразования, которые были бы слишком сложны для одной подсказки. Это очень важно для создания продвинутых агентов ИИ.
• Модульность и возможность повторного использования: Отдельные подсказки или подцепочки потенциально могут быть повторно использованы в разных рабочих процессах, что способствует эффективности разработки. Модульность - один из основных принципов программной инженерии.

Примеры из реального мира:

1. Автоматизация поддержки клиентов: A Чатбот Используй цепочку подсказок для обработки запроса пользователя.
   • Задача 1: Проанализируй запрос пользователя, чтобы определить намерение и ключевые сущности (например, название продукта, тип проблемы).
   • Задание 2: Используй извлеченные сущности для поиска в базе знаний соответствующих статей по устранению неполадок или FAQ.
   • Задание 3: Обобщи полученную информацию, основываясь на конкретной проблеме пользователя.
   • Задача 4: Создай четкий, сопереживающий ответ пользователю, включив в него резюме.
2. Интеграция зрения и языка для составления отчетов: Создание описательного отчета из изображения, полученного система безопасности.
   • Подсказка 1 (вход: изображение): Используй Ultralytics YOLO модель для обнаружения объектов, чтобы определить объекты и их местоположение(ограничительные рамки).
   • Задача 2 (вход: список объектов): Передай список обнаруженных объектов и мест их расположения в LLM для создания описательного текстового резюме сцены.
   • Задание 3 (вход: краткое описание места происшествия + контекст): Используй описание места происшествия и дополнительный контекст (например, время, место), чтобы создать структурированный отчет о происшествии, используя возможности генерации текста. Здесь сочетаются компьютерное зрение и обработка естественного языка (NLP).

Prompt Chaining против Related Concepts

Полезно отличать prompt chaining от похожих техник:

• Инженерия подсказок: Это широкая практика разработки эффективных подсказок для моделей ИИ. Цепочка подсказок - это одна из специфических техник в рамках проектирования подсказок, направленная на последовательное структурирование нескольких подсказок.
• Цепочка мыслей (CoT): Цель CoT - улучшить способность LLM к рассуждениям в рамках одной подсказки, попросив его "думать шаг за шагом". Цепочка подсказок, наоборот, разбивает задачу на несколько отдельных шагов, потенциально задействуя различные модели или инструменты на каждом шаге.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG - это техника, при которой модель ИИ извлекает релевантную информацию из внешнего источника знаний , прежде чем сгенерировать ответ. RAG часто используется как один из конкретных шагов в более крупной цепочке подсказок (например, поиск по базе знаний в примере со службой поддержки). Узнай больше о системах RAG.
• Обогащение подсказок: Это включает в себя автоматическое добавление контекста или деталей к первоначальной подсказке пользователя , прежде чем она будет отправлена ИИ. Хотя он улучшает одну подсказку, он не предполагает последовательной обработки нескольких взаимосвязанных подсказок, как это делает цепочка.
• Настройка подсказок: Параметрически эффективный метод тонкой настройки (PEFT), который предполагает обучение конкретным "мягким подсказкам"(embeddings), а не создание текстовых подсказок. Это техника обучения модели, отличная от структуры выполнения подсказок в цепочке.

Prompt chaining - это мощный метод структурирования взаимодействия с продвинутыми моделями ИИ, такими как LLM, и даже их интеграции с другими системами ИИ, например с теми, которые используются для классификации изображений или сегментации экземпляров. Он делает сложные задачи более выполнимыми и повышает надежность результатов в различных приложениях машинного обучения, от базовой аналитики данных до сложных мультимодальных систем ИИ. Платформы вроде Ultralytics HUB облегчают обучение и развертывание моделей, которые могут стать компонентами таких цепочек.