Tutorial Chaining Prompt: Apakah Chaining Prompt dan Cara Menggunakannya?

Perdana yang pernah dipasang tanpa arahan? Hasilnya biasanya tidak kemas. Model bahasa besar (LLM) menghadapi cabaran yang sama dengan tugas -tugas yang kompleks. Walaupun berkuasa, mereka sering berjuang dengan penalaran pelbagai langkah. Satu petikan mungkin menghasilkan jawapan yang samar -samar atau tidak lengkap, kekurangan konteks yang diperlukan.

penyelesaiannya?

prompt chaining .

Chaining Prompt memecahkan tugas -tugas kompleks ke dalam petunjuk yang lebih kecil dan terkawal. Setiap prompt dibina pada yang sebelumnya, membimbing LLM melalui proses penalaran berstruktur. Ini membawa kepada hasil yang lebih tepat dan komprehensif. Tutorial ini, sebahagian daripada siri "Kejuruteraan Prompt: Dari Zero ke Hero", menerangkan bagaimana.

Memahami Chaining Prompt

Prompt Chaining menggunakan output satu llm prompt sebagai input untuk seterusnya. Ini mewujudkan urutan yang saling berkaitan, masing -masing menangani aspek tertentu masalah. Pendekatan berstruktur ini meningkatkan prestasi LLM, kebolehpercayaan, dan kejelasan jawapannya.

Manfaat Chaining Prompt: Benefit Penerangan Contoh Kerumitan yang dikurangkan

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.

Memecahkan tugas kompleks ke dalam subtask yang lebih kecil dan terkawal. Menjana kertas penyelidikan langkah demi langkah (garis besar, bahagian, kesimpulan). Ketepatan yang lebih baik membimbing penalaran LLM, memberikan lebih banyak konteks untuk respons yang tepat. mendiagnosis isu teknikal dengan mengenal pasti gejala dan mencadangkan pembetulan. Keterangan yang dipertingkatkan Meningkatkan ketelusan dalam proses membuat keputusan LLM. menerangkan keputusan undang -undang dengan menggariskan undang -undang dan menerapkannya kepada kes.

Melaksanakan Chaining Prompt

Melaksanakan Chaining Prompt melibatkan pendekatan berstruktur:

1. Kenal pasti subtasks: memecahkan tugas kompleks menjadi subtask yang lebih kecil dan berbeza. Sebagai contoh, menulis laporan mengenai perubahan iklim mungkin melibatkan penyelidikan data, meringkaskan penemuan, menganalisis kesan, dan mencadangkan penyelesaian.

2. Reka bentuk Reka bentuk: Buat gambaran ringkas, ringkas untuk setiap subtask. Output satu prompt harus berfungsi sebagai input untuk seterusnya. Contoh meminta laporan perubahan iklim:

   • "meringkaskan trend utama dalam perubahan suhu global sejak abad yang lalu."
   • "Senaraikan kajian saintifik utama membincangkan punca perubahan ini."
   • "meringkaskan kesan perubahan iklim terhadap ekosistem marin berdasarkan kajian tersebut."
   • "mencadangkan tiga strategi mitigasi untuk ekosistem marin."

3. Pelaksanaan rantai: Jalankan arahan secara berurutan, memberi makan output satu ke dalam seterusnya.

4. pengendalian ralat: Melaksanakan cek untuk mengesahkan kualiti output dan termasuk sandaran sandaran untuk mengendalikan hasil yang tidak dijangka.

Pelaksanaan Python

Bahagian ini menyediakan pelaksanaan python menggunakan API OpenAI. (Nota: ganti "your-api-key-here" dengan kunci API sebenar anda.)

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)

Teknik Chaining Prompt

Beberapa teknik wujud:

• Chaining berurutan: urutan linear petikan. (Contoh python di atas menggunakan ini.)
• chaining bersyarat: memperkenalkan cawangan berdasarkan output LLM.
• Chaining Looping: Mewujudkan gelung untuk tugas -tugas berulang.

Aplikasi praktikal

cawangan cepat mencari penggunaan dalam:

• Soalan dokumen Menjawab: Meringkaskan dokumen dan menjawab soalan berdasarkan ringkasan tersebut.
• Generasi teks dengan pengesahan fakta: Menjana teks dan kemudian mengesahkan ketepatannya.
• Generasi kod dengan debugging: Penjanaan kod, mengujinya, dan debugging berdasarkan hasil ujian.
• tugas-tugas penalaran multi-langkah: menyelesaikan masalah yang memerlukan pelbagai langkah penalaran.

Amalan Terbaik

• Reka bentuk prompt: Gunakan petikan yang jelas, ringkas, dan berstruktur.
• Eksperimen: Cuba kaedah chaining yang berbeza dan memantau prestasi.
• Refinement Iterative: Memperbaiki arahan berdasarkan maklum balas dan hasil.
• pengendalian ralat: Melaksanakan mekanisme pengendalian ralat yang mantap.
• Pemantauan dan Pembalakan: Jejak Prestasi Prompt dan Kenal pasti kawasan untuk penambahbaikan.

Kesimpulan

Chaining Prompt dengan ketara meningkatkan keupayaan LLM untuk tugas -tugas yang kompleks. Dengan mengikuti amalan terbaik, anda boleh membuat rantaian segera yang mantap dan berkesan untuk pelbagai aplikasi.

FAQS (ringkas diringkaskan)

Rangka Kerja:
• Langchain, Pytorch, dan Tensorflow dapat membantu dengan Chaining Prompt. Alternatif:
Penalaan halus, penyulingan pengetahuan, integrasi fungsi, dan penghalusan berulang adalah alternatif.
• Integrasi masa nyata:
Ya, Chaining Prompt boleh diintegrasikan ke dalam aplikasi masa nyata.
• Cabaran Pengeluaran:
Menguruskan kebergantungan, latensi, kesilapan, dan skalabilitas adalah cabaran utama.

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Chaining Prompt: Apakah Chaining Prompt dan Cara Menggunakannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!