Prompt Engineering to proces, kt贸ry 艂膮czy projektowanie prompt贸w (instrukcji) dla du偶ych modeli j臋zykowych (LLM) z programowaniem i automatyzacj膮. Wymaga odpowiedniego zarz膮dzania danymi i precyzyjnego formu艂owania instrukcji, aby model m贸g艂 efektywnie wykonywa膰 zadania.
Integracja LLM z Logik膮 Aplikacji
Wyzwania i Ograniczenia:
- Nie stosuj LLM w krytycznych obszarach aplikacji:
- Niezweryfikowane dane wej艣ciowe: Je艣li nie masz kontroli nad danymi, kt贸re wprowadza u偶ytkownik, mo偶e to prowadzi膰 do b艂臋d贸w.
- Brak nadzoru cz艂owieka: Generowanie tre艣ci bez ostatecznej weryfikacji przez cz艂owieka mo偶e by膰 ryzykowne.
- Z艂o偶one zadania bez weryfikacji: LLM mog膮 si臋 myli膰 przy skomplikowanych zadaniach.
- Krytyczne procesy: Systemy wymagaj膮ce precyzji i niezawodno艣ci nie powinny polega膰 wy艂膮cznie na LLM.
- Koszty: Integracja z LLM mo偶e by膰 kosztowna, dlatego warto to rozwa偶y膰.
- Zalety LLM:
- Wsparcie w czasoch艂onnych zadaniach: Na przyk艂ad, GPT-4 mo偶e szybko poprawi膰 tekst, a cz艂owiek tylko go zweryfikuje.
- Skuteczno艣膰 w trudnych zadaniach: LLM dobrze radz膮 sobie z zadaniami, kt贸rych spos贸b realizacji trudno jest precyzyjnie opisa膰 kodem.
Organizacja i Dostosowanie Danych
Organizacja danych:
- Rozproszenie danych:
- Dane s膮 cz臋sto przechowywane w r贸偶nych formatach (HTML, PDF, DOCX, XLSX) i miejscach (bazy danych).
- Trzeba je zebra膰 w jednym miejscu lub zapewni膰 do nich bezpo艣redni dost臋p.
- Kategoryzacja i podzia艂 danych:
- Dane musz膮 by膰 dobrze zorganizowane, podzielone na mniejsze fragmenty i opisane metadanymi.
- Tworzenie podsumowa艅 dokument贸w i wzbogacanie danych przy u偶yciu LLM i zewn臋trznych 藕r贸de艂.
Dostosowanie danych:
- Kontekstualizacja:
- Model musi mie膰 dostarczony kontekst, aby m贸g艂 prawid艂owo przetwarza膰 informacje.
- Optymalizacja:
- Dostosowanie d艂ugo艣ci danych w celu zmniejszenia liczby token贸w (co zmniejsza koszty).
Techniki Sterowania Zachowaniem Modelu
Dynamiczny kontekst:
- Budowanie kontekstu:
- Tworzenie kontekstu wa偶nego dla ca艂ej konwersacji, a nie tylko dla pojedynczego zapytania.
- Kompresja informacji:
- Tworzenie podsumowa艅 lub dzielenie zada艅 na mniejsze cz臋艣ci.
Guardrails (Mechanizmy ochronne):
- Zabezpieczenia:
- Mechanizmy kontroluj膮ce zachowanie modelu, aby unika膰 niepo偶膮danych aktywno艣ci.
Praktyczne Zastosowanie Techniki Projektowania Prompt贸w
Chain of Thought (艁a艅cuch my艣li):
- Wyja艣nienie rozumowania:
- Model generuje odpowiedzi z wyja艣nieniem swojego rozumowania, co zwi臋ksza dok艂adno艣膰 odpowiedzi.
Testowanie i Monitorowanie
- Automatyczne testy:
- Weryfikowanie dzia艂ania prompt贸w za pomoc膮 test贸w automatycznych.
- Narz臋dzia takie jak Eval, Promptfoo i LangSmith do monitorowania interakcji z LLM.
- Monitorowanie aplikacji:
- Obserwowanie przep艂ywu danych i powi膮zanie zapyta艅 z konkretnymi u偶ytkownikami.
Kluczowe Koncepty do Zapami臋tania
- Dynamiczny kontekst: Tworzenie kontekstu wa偶nego dla ca艂ej konwersacji.
- Guardrails: Mechanizmy ochronne kontroluj膮ce zachowanie modelu.
- Chain of Thought: Technika zwi臋kszaj膮ca zdolno艣膰 do logicznego my艣lenia modelu.
- Automatyczne testowanie: Utrzymanie stabilno艣ci prompt贸w poprzez testy i monitorowanie.
Prompt Engineering to z艂o偶ony proces, kt贸ry wymaga precyzyjnego zarz膮dzania danymi, stosowania odpowiednich technik projektowania prompt贸w oraz monitorowania i testowania interakcji z modelami LLM. Celem jest efektywne wykorzystanie LLM do wspierania i optymalizowania r贸偶nych zada艅 w aplikacjach.
