SıradakiSonraki rehber
Sistem İstemlerinin Açıklaması
Dil Yapay Zeka
Dil AI KILAVUZU
Bilgi istemi zincirleme, bir görevi daha küçük istemlerden oluşan sabit bir diziye böler; burada her adımın çıktısı bir sonraki adımın girdisi olur: örneğin çıkar, sonra analiz et, sonra taslak.
Bu, LLM'nin daha güvenilir çalışmasını ve hata ayıklamanın tek bir dev istemden daha kolay olmasını sağlar. Ayrıca, model yerine adımlara geliştirici karar verdiği için otonom aracıya göre daha öngörülebilir olmaya devam ediyor.
Tek bir mega komut, modelden her şeyi aynı anda yapmasını ister: kaynağı okuyun, gerçekleri çıkarın, bunlar hakkında mantık yürütün, stil kurallarına uyun ve yanıtı biçimlendirin. Her ekstra talep dikkat çekmek için yarışır. Çıktı yanlış olduğunda hangi parçanın arızalı olduğunu anlayamazsınız. İstemi zincirleme, işi aşamalara ayırır ve her aşamanın net bir işi vardır. Tipik bir zincirin üç adımı vardır: 1. İlgili alıntıları bir belgeden çıkarın. 2. Soruyu yalnızca bu alıntıları kullanarak yanıtlayın. 3. Cevabı alıntılara göre kontrol edin ve dinleyiciler için yeniden yazın. Sıradan kod, adımlar arasındaki çıktıları kontrol edebilir. JSON'u ayrıştırabilir, gerekli bir alanın mevcut olduğunu doğrulayabilir veya bir sınıflandırıcı düşük güven değeri döndürürse zinciri durdurabilir. Anthropic'nin Aralık 2024 tarihli "Etkili Aracılar Oluşturmak" makalesi bu kontrolleri "kapılar" olarak adlandırıyor. Her çağrı daha kolay bir görev haline geldiğinden, istem zincirlemeyi daha yüksek doğruluk için ekstra gecikmeyi değiştiren bir iş akışı olarak tanımlar. Zincirler ve aracılar yolu kimin kontrol ettiğine göre farklılık gösterir. Bir zincirde geliştirici diziyi sabit kodlar. Bir aracıda model, çalışma zamanında bir sonraki hangi aracın çağrılacağına ve bunun ne zaman yapılacağına karar verir. Zincirlerin test edilmesi daha ucuzdur, açıklanması daha kolaydır ve öngörülebilir yerlerde başarısız olur. Etmenler, adımların önceden bilinemediği açık uçlu problemlere uygundur. Çoğu üretim sistemi, bazen dallara (yönlendirme) veya paralel olarak çalışan adımlara sahip, aracılardan ziyade zincirlerdir. Üç yanlış anlama yaygındır: - Zincirleme her zaman daha maliyetlidir. Aslında küçük odaklı istemler, kolay adımlar için daha ucuz modelleri kullanabilir. - Daha fazla adım her zaman daha iyidir. Her aktarım bilgi kaybına neden olabilir veya hataları artırabilir. - Zincirlemenin bir çerçeveye ihtiyacı vardır. LangChain gibi kitaplıklar yardımcılar sunar, ancak zincir, dizeleri veya JSON'u geçen yalnızca birkaç işlev çağrısından oluşur.
Dil iş akışları tutarlılıktan ödün vermeden daha hızlı ilerleyebilir.
Diller ve iletişim tarzları arasında erişimi genişletir.
Otomasyon tekrarlamayı yönetirken ekipler karar vermeye daha fazla zaman ayırabilir.
Çerçeveler giderek daha fazla zincirleri adımların açık grafikleri olarak temsil ediyor. Bu, bir kişinin çıktıyı incelediği dalları, yeniden denemeleri ve noktaları eklemeyi kolaylaştırır. Modeller daha uzun bağlamları ele aldıkça ve karmaşık talimatları daha iyi takip ettikçe, yalnızca model sınırlarını aşmak için var olan bazı zincirler tekrar tek çağrılarda birleşebilir. Diğerleri kalacak çünkü bir aramanın sağlayamayacağı denetim noktaları, uygunluk kontrolleri ve maliyet kontrolü sunuyorlar. Alan pratik bir orta zemine oturuyor: adımların bilindiği sabit zincirler kullanın ve gerçekten ihtiyaç duyulan görevler için temsilci özerkliğinden tasarruf edin.
Bir hukuk ekibi sözleşmeleri üç görüşmede ele alır. İlki, cümleleri JSON'a çıkarır, ikincisi standart şablondan farklı olan cümleleri işaretler ve üçüncüsü, yalnızca işaretlenen öğelerin düz İngilizce özetini yazar.
Bir pazarlama iş akışı öncelikle bir blog taslağı oluşturur. Kod kontrolü, taslağın gerekli anahtar kelimeleri kapsadığını doğrular ve ardından makalelerin tutarlı kalması için her bölüm ayrı bir çağrıda yazılır.
Bir destek aracı, gelen bir e-postayı öncelikle fatura, hata veya iptal olarak sınıflandırır. Daha sonra e-postayı, dalları olan bir zincir olan doğru politika metninin eklendiği kategoriye özel bir istemine gönderir.
Bir araştırmacı 20 makaleyi teker teker özetliyor, ardından 20 özeti, yöntemlerini karşılaştıran son bir soruya aktarıyor. Bu, herhangi bir çağrının bağlamla aşırı yüklenmesini önler.
Halüsinasyonlu gerçekler sessizce raporlara, destek akışlarına veya araştırma çıktılarına girebilir.
İstem hassasiyeti, benzer istekler arasında tutarsız sonuçlar yaratabilir.
Erişim kontrolleri zayıfsa hassas metin verileri açığa çıkabilir.
Kullanıma sunmadan önce çıktı formatını, tonunu ve kalite standartlarını tanımlayın.
Doğruluğun önemli olduğu durumlarda güvenilir kaynaklarla zemin müdahaleleri.
Yüksek riskli çıktılar için insan incelemesi kontrol noktası bulundurun.
Arıza modellerini takip edin ve istemleri veya iş akışlarını düzenli olarak yeniden eğitin.
Free newsletter
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Bilgi istemi zincirleme, bir görevi daha küçük istemlerden oluşan sabit bir diziye böler; burada her adımın çıktısı bir sonraki adımın girdisi olur: örneğin çıkar, sonra analiz et, sonra taslak. Bu, LLM'nin daha güvenilir çalışmasını ve hata ayıklamanın tek bir dev istemden daha kolay olmasını sağlar. Ayrıca, model yerine adımlara geliştirici karar verdiği için otonom aracıya göre daha öngörülebilir olmaya devam ediyor.
Zincirleme, bir görevi sıralı aşamalara böler ve her aşama kendi çıktısını bir sonraki aşamanın girdisi olarak iletir.
Yolu kimin kontrol ettiği temel farktır. Bir zincir, geliştiricinin yazdığı bir sırayı takip eder. Bir etmen, çalışırken eylemlerini seçer.
Kapılar, zincirin devam edip etmediğine karar veren, JSON'un veya güven puanının doğrulanması gibi sıradan koddaki kontrollerdir.
Her arama daha kolay bir görev haline gelir ve bu da doğruluğu artırır, ancak birkaç aramayı sırayla yürütmek daha uzun sürer.
0,95'in kendisiyle dört kez çarpılması yaklaşık 0,81 eder. Hataların birleşmesi ve kapıların önemli olmasının nedeni budur.
Öğrenmeye devam et
Bu konu için daha fazla rehber seçildi
SıradakiSonraki rehber
Sistem İstemlerinin Açıklaması
Dil Yapay Zeka