Khám phá chuỗi nhắc nhở: một kỹ thuật AI từng bước giúp tăng cường độ chính xác, khả năng kiểm soát và độ chính xác cho các tác vụ phức tạp với Mô hình ngôn ngữ lớn.
Chuỗi nhắc nhở là một kỹ thuật mạnh mẽ được sử dụng để quản lý các tác vụ phức tạp bằng cách chia nhỏ chúng thành một chuỗi các nhắc nhở nhỏ hơn, được kết nối với nhau cho một mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) . Thay vì dựa vào một nhắc nhở lớn duy nhất để giải quyết một vấn đề nhiều bước, một chuỗi được tạo ra, trong đó đầu ra từ một nhắc nhở trở thành đầu vào cho nhắc nhở tiếp theo. Phương pháp tiếp cận theo mô-đun này cải thiện độ tin cậy, tính minh bạch và hiệu suất tổng thể của các hệ thống AI, đặc biệt là các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) . Nó cho phép xây dựng các quy trình làm việc phức tạp có thể liên quan đến logic, các công cụ bên ngoài và thậm chí nhiều mô hình AI khác nhau.
Về cơ bản, chuỗi lệnh nhắc nhở (prompt chaining) sắp xếp một chuỗi các lệnh gọi đến một hoặc nhiều mô hình AI. Quá trình này tuân theo một luồng logic: một lệnh nhắc nhở ban đầu được gửi đến mô hình, phản hồi của nó được xử lý, và thông tin chính từ phản hồi đó được trích xuất và sử dụng để xây dựng lệnh nhắc nhở tiếp theo trong chuỗi. Chu trình này tiếp tục cho đến khi đạt được mục tiêu cuối cùng. Phương pháp này rất cần thiết để xây dựng các tác nhân AI có khả năng suy luận và hành động .
Phương pháp này cho phép phân tích tác vụ , trong đó mỗi bước trong chuỗi được tối ưu hóa cho một tác vụ con cụ thể. Ví dụ, một lời nhắc có thể được thiết kế để trích xuất thông tin, lời nhắc tiếp theo để tóm tắt dữ liệu và lời nhắc cuối cùng để tạo văn bản sáng tạo. Các nền tảng như LangChain được thiết kế đặc biệt để đơn giản hóa việc phát triển các chuỗi này bằng cách quản lý trạng thái , lời nhắc và tích hợp các công cụ bên ngoài.
Chuỗi nhắc nhở rất linh hoạt và có nhiều ứng dụng thực tế trong học máy (ML) và tự động hóa quy trình làm việc .
Nhân viên hỗ trợ khách hàng tự động : Người dùng gửi phiếu hỗ trợ phức tạp.
Tạo nội dung đa phương thức : Một nhà tiếp thị muốn tạo chiến dịch truyền thông xã hội cho một sản phẩm mới.
Sẽ rất hữu ích khi phân biệt chuỗi nhắc nhở với các kỹ thuật tương tự:
Kỹ thuật nhắc nhở : Đây là phương pháp thiết kế các lời nhắc hiệu quả. Chuỗi lời nhắc là một kỹ thuật cụ thể trong kỹ thuật nhắc nhở, tập trung vào việc sắp xếp nhiều lời nhắc theo trình tự.
Gợi ý theo chuỗi suy nghĩ (CoT) : CoT nhằm mục đích cải thiện khả năng lập luận của LLM trong một gợi ý duy nhất bằng cách yêu cầu họ "suy nghĩ từng bước". Ngược lại, chuỗi gợi ý chia nhỏ nhiệm vụ thành nhiều bước gợi ý riêng biệt , có thể liên quan đến các mô hình hoặc công cụ khác nhau ở mỗi bước .
Tạo tăng cường truy xuất (RAG) : RAG là một kỹ thuật trong đó AI truy xuất thông tin từ nguồn bên ngoài trước khi tạo ra phản hồi. RAG thường được sử dụng như một bước cụ thể trong một chuỗi nhắc nhở lớn hơn, chứ không phải là cơ chế kết nối.
Làm giàu lời nhắc : Tính năng này bao gồm việc tự động thêm ngữ cảnh vào lời nhắc ban đầu của người dùng trước khi gửi đến AI. Nó cải thiện một lời nhắc duy nhất thay vì sắp xếp quá trình xử lý tuần tự của nhiều lời nhắc được kết nối với nhau.
Điều chỉnh nhắc nhở : Một phương pháp tinh chỉnh hiệu quả tham số (PEFT) học "lời nhắc mềm" ( nhúng ) trong quá trình huấn luyện mô hình . Đây là một kỹ thuật tùy chỉnh mô hình, khác với cấu trúc thực thi thời gian chạy của chuỗi nhắc nhở.
Chuỗi nhắc nhở là một phương pháp mạnh mẽ để cấu trúc hóa các tương tác với các mô hình AI tiên tiến như LLM và thậm chí tích hợp chúng với các hệ thống AI khác, bao gồm cả những hệ thống được sử dụng để phân loại hình ảnh hoặc phân đoạn thực thể . Điều này giúp các tác vụ phức tạp dễ quản lý hơn và cải thiện độ tin cậy của kết quả trong nhiều ứng dụng học máy , từ phân tích dữ liệu cơ bản đến các hệ thống AI đa phương thức phức tạp. Việc triển khai các mô hình chuyên biệt có thể tạo thành các thành phần của chuỗi như vậy được tạo điều kiện thuận lợi bởi các nền tảng đầu cuối. Bạn có thể khám phá nhiều tác vụ thị giác máy tính có thể được tích hợp vào các quy trình làm việc tiên tiến này.
