Schnellverkettung Tutorial: Was ist schnell und wie kann man es benutzen?

jemals Möbel ohne Anweisungen zusammengestellt? Das Ergebnis ist normalerweise unordentlich. Große Sprachmodelle (LLMs) stehen vor einer ähnlichen Herausforderung bei komplexen Aufgaben. Während sie mächtig sind, haben sie oft mit mehrstufigen Argumentation zu kämpfen. Eine einzelne Eingabeaufforderung kann vage oder unvollständige Antworten liefern, ohne den erforderlichen Kontext.

Die Lösung? Eingabeaufforderung .

Umkämpfe Verkettung bricht komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Aufforderungen an. Jede Eingabeaufforderung baut auf dem vorherigen auf und führt das LLM durch einen strukturierten Argumentationsprozess. Dies führt zu genaueren und umfassenderen Ergebnissen. In diesem Tutorial, Teil der Serie "prompt Engineering: von Null zu Hero", wird erklärt, wie.

Verständnis der Eingabeaufforderung

Eingabeaufforderungketten verwendet die Ausgabe einer LLM -Eingabeaufforderung als Eingabe für die nächste. Dies erzeugt eine Folge von miteinander verbundenen Eingabeaufforderungen, die jeweils einen bestimmten Aspekt des Problems ansprechen. Dieser strukturierte Ansatz verbessert die LLM -Leistung, Zuverlässigkeit und die Klarheit seiner Antworten.

Vorteile der Eingabeaufforderung:

Benefit Beschreibung Beispiel

Benefit	Description	Example
Reduced Complexity	Breaks down complex tasks into smaller, manageable subtasks.	Generating a research paper step-by-step (outline, sections, conclusion).
Improved Accuracy	Guides the LLM's reasoning, providing more context for precise responses.	Diagnosing a technical issue by identifying symptoms and suggesting fixes.
Enhanced Explainability	Increases transparency in the LLM's decision-making process.	Explaining a legal decision by outlining laws and applying them to a case.

reduzierte Komplexität zerlegt komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Unteraufgaben. schrittweise Forschungsarbeit (Umriss, Abschnitte, Schlussfolgerung). Verbesserte Genauigkeit leitet die Argumentation des LLM und liefert mehr Kontext für genaue Antworten. diagnostizieren ein technisches Problem, indem Symptome identifiziert und Fixes vorgeschlagen werden. Verbesserte Erklärung erhöht die Transparenz im Entscheidungsprozess des LLM. Erklären einer rechtlichen Entscheidung, indem sie Gesetze skizzieren und auf einen Fall anwenden.

Implementierung der Eingabeaufforderung

Implementierung der schnellen Verkettung beinhaltet einen strukturierten Ansatz:

1. Unteraufnahmen identifizieren: Die komplexe Aufgabe in kleinere, unterschiedliche Unteraufgaben unterteilen. Zum Beispiel kann das Schreiben eines Berichts über den Klimawandel die Erforschung von Daten, das Zusammenfassen der Ergebnisse, die Analyse von Auswirkungen und das Vorschlag von Lösungen beinhalten.

2. Designeingabeaufforderungen: Klare, präzise Eingabeaufforderungen für jede Subtask erstellen. Die Ausgabe einer Eingabeaufforderung sollte als Eingabe für die nächste dienen. Beispielaufforderungen für den Klimawandelbericht:

   • "Fassen Sie wichtige Trends der globalen Temperaturänderungen im letzten Jahrhundert zusammen."
   • "Listen Sie wichtige wissenschaftliche Studien auf, in denen die Ursachen dieser Veränderungen diskutiert werden."
   • "Fassen Sie die Auswirkungen des Klimawandels auf Meeresökosysteme basierend auf diesen Studien zusammen."
   • "Schlagen Sie drei Minderungsstrategien für Meeresökosysteme vor."

3. Kettenausführung: Ausgaben nacheinander ausführen, und füttern Sie die Ausgabe von einem in das nächste.

4. Fehlerbehandlung: Implementieren Sie Überprüfungen, um die Ausgangsqualität zu überprüfen und Fallback -Eingabeaufforderungen zu berücksichtigen, um unerwartete Ergebnisse zu verarbeiten.

Python -Implementierung

Dieser Abschnitt enthält eine Python -Implementierung mithilfe der OpenAI -API. (Hinweis: Ersetzen Sie "your-api-key-here" durch Ihren tatsächlichen API -Schlüssel.)

import openai
import os

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key-here'

client = openai.OpenAI()

def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                      {"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0,
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        return None

def prompt_chain(initial_prompt, follow_up_prompts):
    result = get_completion(initial_prompt)
    if result is None: return "Initial prompt failed."
    print(f"Initial output:\n{result}\n")
    for i, prompt in enumerate(follow_up_prompts, 1):
        full_prompt = f"{prompt}\n\nPrevious output: {result}"
        result = get_completion(full_prompt)
        if result is None: return f"Prompt {i} failed."
        print(f"Step {i} output:\n{result}\n")
    return result

initial_prompt = "Summarize key trends in global temperature changes over the past century."
follow_up_prompts = [
    "Based on those trends, list major scientific studies on the causes.",
    "Summarize those studies' findings on the impact of climate change on marine ecosystems.",
    "Propose three strategies to mitigate climate change's impact on marine ecosystems."
]

final_result = prompt_chain(initial_prompt, follow_up_prompts)
print("Final Result:\n", final_result)

Eingabeaufforderungskettungstechniken

Es gibt mehrere Techniken:

• Sequentielle Verkettung: Eine lineare Sequenz von Eingaben. (Das obige Python -Beispiel verwendet dies.)
• Bedingte Verkettung: Einführt die Verzweigung basierend auf der LLM -Ausgabe.
• Schleifenketten: Erstellt Schleifen für iterative Aufgaben.

Praktische Anwendungen

Eingabeaufentwicklungsverkettung findet in:

verwendet:

• Dokumentfragestellung Beantwortung:
Zusammenfassen Dokumente und Beantwortung von Fragen basierend auf diesen Zusammenfassungen.
• Textgenerierung mit Faktenüberprüfung:
Text generieren und dann seine Genauigkeit überprüfen.
• Codegenerierung mit Debugging:
Code generieren, testen und debuggen basierend auf den Testergebnissen.
• Multi-Step-Argumentationsaufgaben:
Probleme lösen, die mehrere Argumentationsschritte erfordern.

Best Practices

• Eingabeaufforderung:
Verwenden Sie klare, präzise und gut strukturierte Eingabeaufforderungen.
• Experimentieren:
Versuchen Sie verschiedene Kettenmethoden und überwachen Sie die Leistung.
• iterative Verfeinerung:
Aufforderungen an der Feedback und den Ergebnissen verfeinern.
• Fehlerbehandlung:
Implementieren Sie robuste Fehlerbehandlungsmechanismen.
• Überwachung und Protokollierung:
Verfolgen Sie die Eingabeaufforderung und identifizieren Sie Verbesserungsbereiche.

Schlussfolgerung

Einheitlich werden die LLM -Funktionen für komplexe Aufgaben erheblich verbessert. Wenn Sie Best Practices befolgen, können Sie robuste und effektive Schnellketten für eine Vielzahl von Anwendungen erstellen.

faqs (kurz zusammengefasst)

• Frameworks: Langchain, Pytorch und TensorFlow können beim schnellen Abketten helfen.
• Alternativen: Feinabstimmung, Wissensdestillation, Funktionsintegration und iterative Verfeinerung sind Alternativen.
• Echtzeit-Integration: Ja, eine schnelle Verkettung kann in Echtzeitanwendungen integriert werden.
• Produktionsprobleme: Verwalten von Abhängigkeiten, Latenz, Fehlern und Skalierbarkeit sind wichtige Herausforderungen.

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