Tutoriel de chaînage rapide: Qu'est-ce que le chaînage rapide et comment l'utiliser?

Meubles toujours assemblés sans instructions? Le résultat est généralement désordonné. Les grands modèles de langue (LLM) sont confrontés à un défi similaire avec des tâches complexes. Bien que puissants, ils luttent souvent avec le raisonnement en plusieurs étapes. Une seule invite peut donner des réponses vagues ou incomplètes, sans contexte nécessaire.

la solution? Chaîne d'invite .

Le chaînage rapide décompose les tâches complexes en invites plus petites et gérables. Chaque invite s'appuie sur la précédente, guidant le LLM à travers un processus de raisonnement structuré. Cela conduit à des résultats plus précis et complets. Ce tutoriel, qui fait partie de la série "Insidering: From Zero to Hero", explique comment.

Comprendre le chaînage rapide

Le chaînage de l'invite utilise la sortie d'une invite LLM comme entrée pour la suivante. Cela crée une séquence d'invites interconnectées, chacune abordant un aspect spécifique du problème. Cette approche structurée améliore les performances, la fiabilité et la clarté de ses réponses.

Avantages du chaînage rapide:

avantage Description Exemple

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.

Complexité réduite décompose les tâches complexes en sous-tâches plus petites et gérables. Génération d'un document de recherche étape par étape (contour, sections, conclusion). Précision améliorée guide le raisonnement du LLM, fournissant plus de contexte pour des réponses précises. Diagnostic d'un problème technique en identifiant les symptômes et en suggérant des correctifs. Explicabilité améliorée augmente la transparence dans le processus de prise de décision du LLM. Expliquer une décision juridique en décrivant les lois et en les appliquant à une affaire. table>

Implémentation de chaînage rapide

La mise en œuvre du chaînage rapide implique une approche structurée:

1. Identifiez les sous-tâches: briser la tâche complexe en sous-tâches plus petites et distinctes. Par exemple, la rédaction d'un rapport sur le changement climatique pourrait impliquer la recherche de données, le résumé des résultats, l'analyse des impacts et la proposition de solutions.

2. Invites de conception: Créer des invites claires et concises pour chaque sous-tâche. La sortie d'une invite doit servir d'entrée pour la suivante. Exemple d'invites pour le rapport sur le changement climatique:

   • "Résumer les tendances clés des changements de température mondiale au cours du siècle dernier."
   • "Énumérer les principales études scientifiques discutant des causes de ces changements."
   • "Résumer l'impact du changement climatique sur les écosystèmes marins basés sur ces études."
   • "Proposer trois stratégies d'atténuation pour les écosystèmes marins."

3. Exécution de la chaîne: Exécuter les invites séquentiellement, alimentant la sortie de l'une dans la suivante.

4. Gestion des erreurs: Implémentez les vérifications pour vérifier la qualité de sortie et inclure des invites de secours pour gérer les résultats inattendus.

Implémentation Python

Cette section fournit une implémentation Python à l'aide de l'API OpenAI. (Remarque: remplacez "your-api-key-here" par votre clé API réelle.)

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)

Techniques de chaînage rapides

Plusieurs techniques existent:

• Chaîne séquentielle: Une séquence linéaire d'invites. (L'exemple Python ci-dessus utilise cela.)
• Chaînage conditionnel: introduit la ramification basée sur la sortie LLM.
• Chaîne en boucle: crée des boucles pour les tâches itératives.

Applications pratiques

Le chaînage rapide trouve une utilisation dans:

• Document Question Réponction: Résumé des documents et répondant aux questions en fonction de ces résumés.
• Génération de texte avec vérification des faits: Générer du texte puis vérifier sa précision.
• Génération de code avec débogage: générer du code, le tester et le débogage en fonction des résultats des tests.
• Tâches de raisonnement en plusieurs étapes: Résolution de problèmes nécessitant plusieurs étapes de raisonnement.

meilleures pratiques

• Conception de l'invite: Utilisez des invites claires, concises et bien structurées.
• Expérimentation: Essayez différentes méthodes de chaînage et surveillez les performances.
• Raffinement itératif: Affiner les invites en fonction des commentaires et des résultats.
• Gestion des erreurs: Implémentez les mécanismes de gestion des erreurs robustes.
• Surveillance et journalisation: Suivre les performances de l'invite et identifier les domaines d'amélioration.

Conclusion

Le chaînage rapide améliore considérablement les capacités LLM pour les tâches complexes. En suivant les meilleures pratiques, vous pouvez créer des chaînes rapides robustes et efficaces pour un large éventail d'applications.

faqs (résumé brièvement)

• Frameworks: Langchain, Pytorch et TensorFlow peuvent aider à un chaînage rapide.
• Alternatives: Fonction, distillation de connaissances, intégration des fonctions et raffinement itératif sont des alternatives.
• Intégration en temps réel: Oui, le chaînage rapide peut être intégré dans les applications en temps réel.
• Défis de production: Gestion des dépendances, la latence, les erreurs et l'évolutivité sont des défis clés.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!