ДаліНаступний посібник
Пояснення системних підказок
ШІ мови
Мова AI GUIDE
Ланцюжок підказок розбиває завдання на фіксовану послідовність менших підказок, де вихідні дані кожного кроку стають вхідними даними наступного кроку: наприклад, видобути, потім проаналізувати, а потім створити чернетку.
Це робить роботу LLM більш надійною та легшою для налагодження, ніж одне гігантське підказка. Він також залишається більш передбачуваним, ніж автономний агент, оскільки розробник визначає кроки, а не модель.
Єдине мега-підказка просить модель зробити все одночасно: прочитати джерело, отримати факти, міркувати про них, дотримуватися правил стилю та відформатувати відповідь. Кожен додатковий запит змагається за увагу. Коли результат неправильний, ви не можете визначити, яка частина вийшла з ладу. Оперативний ланцюжок розбиває роботу на етапи, і кожен етап має одне чітке завдання. Типовий ланцюжок складається з трьох кроків: 1. Витягніть відповідні цитати з документа. 2. Дайте відповідь на запитання, використовуючи лише ці цитати. 3. Звірте відповідь із цитатами та перепишіть для аудиторії. Звичайний код може перевіряти виходи між кроками. Він може аналізувати JSON, підтверджувати наявність обов’язкового поля або зупиняти ланцюжок, якщо класифікатор повертає низьку надійність. Есе Anthropic «Створення ефективних агентів» від грудня 2024 року називає ці перевірки «воротами». Він описує ланцюжок підказок як робочий процес, який замінює додаткову затримку на більшу точність, оскільки кожен виклик стає легшим завданням. Ланцюги та агенти відрізняються тим, хто контролює шлях. У ланцюжку розробник жорстко кодує послідовність. В агенті модель вирішує під час виконання, який інструмент викликати наступним і коли це буде зроблено. Ланцюги дешевше тестувати, легше пояснити, і вони виходять з ладу в передбачуваних місцях. Агенти влаштовують відкриті проблеми, кроки яких невідомі заздалегідь. Багато виробничих систем є ланцюжками, а не агентами, іноді з розгалуженнями (маршрутами) або кроками, які виконуються паралельно. Поширені три неправильні уявлення: - Зв'язування завжди коштує дорожче. Насправді невеликі цілеспрямовані підказки можуть використовувати дешевші моделі для простих кроків. - Більше кроків завжди краще. Кожна передача може призвести до втрати інформації або складних помилок. - Для з’єднання потрібен каркас. Такі бібліотеки, як LangChain, пропонують помічники, але ланцюжок — це лише кілька викликів функцій, які передають рядки або JSON.
Мовні робочі процеси можуть рухатися швидше без шкоди для узгодженості.
Це розширює доступ до різних мов і стилів спілкування.
Команди можуть витрачати більше часу на оцінювання, поки автоматизація справляється з повторенням.
Фреймворки все частіше представляють ланцюжки як явні графіки кроків. Це полегшує додавання розгалужень, повторних спроб і точок, де людина переглядає результат. Оскільки моделі обробляють довші контексти та краще виконують складні інструкції, деякі ланцюжки, які існують лише для обходу обмежень моделі, можуть знову об’єднуватися в окремі виклики. Інші залишаться, тому що вони пропонують пункти перевірки, перевірки відповідності та контроль витрат, чого не може зробити один дзвінок. Поле зупиняється на практичній золотій середині: використовуйте фіксовані ланцюжки, де кроки відомі, і зберігайте автономію агента для завдань, які справді її потребують.
Юридичний колектив опрацьовує договори за три дзвінки. Перший витягує положення в JSON, другий позначає положення, які відрізняються від стандартного шаблону, а третій записує звичайний англійський підсумок лише позначених елементів.
Маркетинговий робочий процес спочатку створює структуру блогу. Перевірка коду підтверджує, що схема охоплює необхідні ключові слова, а потім кожен розділ пишеться в окремому виклику, щоб статті залишалися послідовними.
Інструмент підтримки спочатку класифікує вхідну електронну пошту як платіж, помилку або скасування. Потім він надсилає електронний лист до спеціального запиту категорії з долученим текстом потрібної політики, який є ланцюжком із розгалуженням.
Дослідник підсумовує 20 статей по черзі, а потім передає 20 резюме до останньої підказки, яка порівнює їхні методи. Це запобігає перевантаженню будь-якого окремого виклику контекстом.
Галюциновані факти можуть непомітно входити у звіти, допоміжні потоки або результати досліджень.
Делікатність підказок може створити суперечливі результати для подібних запитів.
Конфіденційні текстові дані можуть бути розкриті, якщо контроль доступу слабкий.
Визначте вихідний формат, тон і стандарти якості перед розгортанням.
Якщо точність має значення, зв’яжіться з надійними джерелами.
Тримайте контрольну точку перевірки людьми для отримання високих ставок.
Відстежуйте моделі збоїв і регулярно перенавчайте підказки або робочі процеси.
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
Ланцюжок підказок розбиває завдання на фіксовану послідовність менших підказок, де вихідні дані кожного кроку стають вхідними даними наступного кроку: наприклад, видобути, потім проаналізувати, а потім створити чернетку. Це робить роботу LLM більш надійною та легшою для налагодження, ніж одне гігантське підказка. Він також залишається більш передбачуваним, ніж автономний агент, оскільки розробник визначає кроки, а не модель.
Зв’язування розбиває завдання на впорядковані етапи, і кожен етап передає свої результати як вхідні дані наступного етапу.
Ключова різниця – хто контролює шлях. Ланцюжок слідує за послідовністю, яку написав розробник. Агент вибирає свої дії під час роботи.
Шлюзи — це перевірки звичайного коду, такі як перевірка JSON або оцінка достовірності, які вирішують, чи продовжується ланцюжок.
Кожен дзвінок стає легшим завданням, що підвищує точність, але виконання кількох дзвінків поспіль займає більше часу.
0,95, помножене на себе чотири рази, становить приблизно 0,81. Ось чому поєднання помилок і гейтів мають значення.
Продовжуйте вчитися
Інші посібники, вибрані для цієї теми
ДаліНаступний посібник
Пояснення системних підказок
ШІ мови