Цепочки промптов

Цепочка подсказок — это передовой архитектурный паттерн в разработке искусственного интеллекта (ИИ), при котором сложная задача разбивается на последовательность более мелких, управляемых подзадач. В этом рабочем процессе результат одного шага — часто генерируемый большой языковой моделью (LLM) или системой компьютерного зрения — служит входными данными для следующего шага. В отличие от единого монолитного промпта, который пытается решить многогранную проблему сразу, цепочка позволяет разработчикам создавать более надежные, тестируемые и функциональные приложения. Этот модульный подход необходим для создания сложных ИИ-агентов, которые могут рассуждать, просматривать веб-страницы или взаимодействовать с физической средой.

Механика цепочек

По сути, быстрое цепочное соединение устраняет ограничения контекстных окон и возможностей рассуждения в Foundation Models. Когда модель должна выполнить слишком много различных операций в рамках одного запроса (например, «Проанализируй это изображение, извлеки текст, переведи его на испанский и отформатируй как счет в формате JSON»), вероятность ошибки увеличивается. Разбивая задачу на последовательные операции, разработчики могут проверять точность каждого этапа.

Эффективные цепочки часто используют «клей-код», написанный на языке Python или управляемый библиотеками оркестрации, такими как LangChain, для обработки преобразования данных между этапами. Это позволяет интегрировать разрозненные технологии, например, сочетать зрительную остроту обнаружения объектов с лингвистической беглостью генеративных текстовых моделей.

Применение в реальном мире

Цепочки подсказок особенно эффективны при преодолении разрыва между различными формами данных, позволяя мультимодальным моделям функционировать в динамичных промышленных и коммерческих условиях.

1. Автоматизированная визуальная отчетность: в интеллектуальном производстве система контроля качества может объединить модель визуального распознавания с LLM. Сначала высокоскоростная модель, такая как Ultralytics , сканирует компоненты на сборочной линии. Структурированный вывод (например, «Класс: Dented_Can, Доверие: 0,92») преобразуется в текстовую строку. Затем этот текст передается в языковую модель с подсказкой типа «Составьте запрос на техническое обслуживание на основе этого дефекта», что приводит к созданию понятного для человека электронного письма для менеджера цеха.
2. Контекстно-зависимая поддержка клиентов: интеллектуальные чат-боты часто используют цепочки для навигации по сложным запросам пользователей . Первое звено в цепочке может использовать обработку естественного языка (NLP) для classify намерений classify . Если намерение носит технический характер, система запускает рабочий процесс RAG (Retrieval-Augmented Generation) : она генерирует вложения для запроса, ищет документацию в векторной базе данных и, наконец, запрашивает LLM, чтобы синтезировать найденные фрагменты в полезный ответ.

Пример кода «от изображения к языку»

Следующий пример демонстрирует первое «звено» в цепочке: использование компьютерного зрения (CV) для генерации структурированных данных , которые служат контекстом для последующего подсказки.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (natively end-to-end and highly efficient)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Step 1: Run inference to 'see' the environment
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Step 2: Format visual detections into a natural language string
det_names = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]
prompt_context = f"The scene contains: {', '.join(det_names)}. Please describe the likely activity."

# The 'prompt_context' variable is now ready to be sent to an LLM API
print(prompt_context)

Различение смежных понятий

Для реализации эффективных архитектур машинного обучения (ML) полезно различать цепочку подсказок от схожих терминов в сфере искусственного интеллекта:

• Vs. Подсказка «Цепочка мыслей»: Цепочка мыслей (CoT) — это техника, используемая в рамках одной подсказки, чтобы побудить модель «показать свою работу» (например, «Думай шаг за шагом»). Цепочка подсказок включает в себя несколько отдельных вызовов API, где входные данные для шага B зависят от выходных данных шага A.
• Vs. Программирование подсказок: Программирование подсказок — это более широкая дисциплина, связанная с оптимизацией текстовых вводов для получения лучшей производительности модели. Цепочка — это специфический инженерный паттерн, который фокусируется на последовательном потоке операций и логическом управлении.
• Vs. Настройка подсказок: Настройка подсказок — это метод оптимизации модели , который обновляет обучаемые параметры (мягкие подсказки) во время фазы обучения. Цепочка подсказок формируется полностью во время вывода в реальном времени и не изменяет веса модели.

Используя быструю цепочку, команды могут создавать надежные приложения, которые объединяют логику, извлечение данных и распознавание действий. Для управления наборами данных и обучения моделей зрения, которые питают эти цепочки, Ultralytics предлагает централизованное решение для аннотации, обучения и развертывания.