프롬프트 엔지니어링의 상징 체인은 무엇입니까? - 분석 Vidhya

상징 방법의 체인이있는 프롬프트 엔지니어링 : 포괄적 인 가이드

GPT-3 또는 GPT-4와 같은 대형 언어 모델 (LLM)으로 작업하면 종종 정교한 프롬프트 엔지니어링의 이점이 있습니다. 상징 메소드의 체인은 AI와의 상호 작용을 향상시키기위한 구조화 된 접근법을 제공하여보다 상세하고 구성된 출력을 가능하게합니다. 이 안내서는 방법의 개념, 구현, 혜택, 과제 및 고급 응용 프로그램을 탐구합니다.

주요 개념

심볼 기술 구조의 체인은 다단계 프로세스를 통해 AI를 안내하기 위해 일련의 상징적 표현을 사용하여 프롬프트합니다. 이를 통해보다 정확한 제어를 가능하게하고 복잡한 추론 작업을 용이하게합니다. 핵심 아이디어는 복잡한 작업을 더 작고 관리 가능한 하위 작업으로 분류하는 것입니다. 이 기호는 AI의인지 과정을 안내하는 프롬프트 내에서 검문소 역할을합니다.

핵심 구성 요소

• 기호 : 프로세스 내 각 단계 또는 개념에 대한 고유 식별자.
• 지침 : 하위 작업을 지정하는 각 기호와 관련된 명확한 지시문.
• 컨텍스트 : 각 단계와 관련된 배경 정보 또는 제약 조건.
• 출력 자리 표시 자 : AI가 응답을 삽입하는 지정된 영역.

실제 구현 (Python 및 OpenAI API)

이 섹션에서는 OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 Python 구현을 보여주기 위해 Symbol Method의 체인을 사용하여 스토리를 생성합니다. (참고 : 실제 API 키로 "Your open-API-Key" 교체하십시오.)

 ! PIP 설치 OpenAi -Upgrade

OS 가져 오기
OpenAi 가져 오기
IPYTHON.DISPLAY 가져 오기 디스플레이, MarkDown, Image as Ipimage
PIL 가져 오기 이미지, ImageDraw, ImageFont에서
TextWrap 가져 오기

os.environ [ "Openai_api_key"] = "Open-Api-Key"
클라이언트 = OpenAi.openai ()

Story_chain = {
    "ω": {
        "교육": "공상 과학 소설 이야기를위한 기본 전제를 ​​생성하십시오.",
        "컨텍스트": "우주 탐사 또는 고급 기술과 관련된 독특한 개념을 생각하십시오.",
        "출력": "" "
    },
    "δ": {
        "명령": "전제를 기반으로 주인공을 개발하십시오.",
        "문맥": "그들의 배경, 동기 및 도전을 고려하십시오.",
        "출력": "" "
    },
    "φ": {
        "명령": "플롯 개요 만들기",
        "컨텍스트": "시작, 중간 및 끝을 포함 시키십시오. 갈등과 결의를 도입하십시오.",
        "출력": "" "
    },
    "ψ": {
        "명령": "오프닝 단락을 작성하십시오.",
        "컨텍스트": "톤을 설정하고 이야기의 주요 요소를 소개합니다.",
        "출력": "" "
    }
}

def generate_story_element (프롬프트) :
    응답 = client.chatcompletion.create (
        model = "gpt-3.5-turbo",
        메시지 = [
            { "역할": "System", "Content": "당신은 창의적인 작문 보조원입니다. Markdown에서 귀하의 응답을 형식화하십시오."},
            { "역할": "사용자", "컨텐츠": 프롬프트 "마크 다운 형식으로 응답 제공"}
        ]]
    ))
    return response.choices [0] .message.content.strip ()

# ... (이미지 생성 기능은 동일하게 유지됩니다) ...

# ... (코드의 나머지는 업데이트 된 OpenAI API 호출에 적응하여 크게 동일하게 유지됩니다) ...

출력 및 코드 설명

코드는 story_chain 통해 반복되어 각 기호에 대한 지침 및 컨텍스트를 기반으로 스토리 요소를 생성합니다. 출력은 일련의 마크 다운 섹션으로, 각 단계는 스토리 제작 과정의 단계에 해당하며 각 단계를 시각화하는 생성 된 이미지와 함께 일련의 마크 다운 섹션이 될 것입니다. 최종 스토리 요소는 편집되어 표시됩니다. (OpenAI API 응답의 동적 특성으로 인해 정확한 출력은 사전 결정될 수 없으며 다를 것입니다.)

기호 체인의 장점

• 구조적 추론 : AI에서 체계적인 사고를 촉진하여 복잡한 작업을 무너 뜨립니다.
• 향상된 제어 : 각 단계에서 AI의 출력에 대한 세밀한 제어 기능을 제공합니다.
• 컨텍스트 보존 : 여러 단계에서 컨텍스트를 유지하여 일관성을 보장합니다.
• 유연성 및 적응성 : 다양한 작업과 복잡성을 수용하도록 쉽게 수정합니다.
• 디버깅 향상 : 프로세스에서 오류를 식별하고 수정하는 것을 단순화합니다.

고급 응용 프로그램

• 중첩 체인 : 하위 체인을 나타내는 기호로 계층 적 작업 구조를 만듭니다.
• 조건부 분기 : 중간 출력을 기반으로 동적 체인을 생성하기위한 조건부 로직 구현.
• 재귀 사슬 : 반복적 인 개선을 위해 자신을 부르는 체인 설계.
• 다중 에이전트 시스템 : 특수한 전문 지식을 갖춘 다른 AI 에이전트를 나타내는 기호를 사용합니다.

도전과 고려 사항

• 프롬프트 길이 : 복잡한 체인은 일부 AI 모델의 토큰 한계를 초과 할 수 있습니다.
• 기호 해석 : 명확하고 모호하지 않은 기호 정의가 중요합니다.
• 오류 전파 : 초기 단계의 오류는 이후 단계에서 증폭 될 수 있습니다.
• 과도한 엔지니어링 : 과도한 구조화는 AI 창의성을 방해 할 수 있습니다.

결론

상징 방법의 체인은 복잡한 AI 상호 작용을 관리하기위한 강력한 신속한 엔지니어링 기술입니다. 작업을 상징적 인 단계로 분류함으로써 AI의 출력에서보다 구조화 된 추론, 정확한 제어 및 개선 된 일관성을 가능하게합니다. 도전이 존재하지만, 특히 AI 기능이 계속 발전함에 따라이 방법의 이점은 중요합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1 : 심볼 기술의 체인은 무엇입니까? 다중 단계 추론을 통해 AI 응답을 안내하기 위해 일련의 상징적 표현을 사용하여 프롬프트를 구조화하는 방법.

Q2 : 전통적인 프롬프트 엔지니어링과 어떻게 다릅니 까? 복잡한 작업을 작고 상징적 인 단계로 나누어 복잡한 작업에 대한보다 체계적이고 통제 된 접근 방식을 제공합니다.

Q3 : 주요 구성 요소는 무엇입니까? 기호, 지침, 컨텍스트 및 출력 자리 표시 자.

Q4 : AI 모델과 함께 사용할 수 있습니까? 많은 LLM에 적용 할 수 있지만 토큰 한도를 고려해야합니다.

Q5 : 일부 고급 응용 프로그램은 무엇입니까? 중첩 사슬, 조건부 가지, 재귀 체인 및 다중 에이전트 시스템.

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