В сфере искусственного интеллекта эффективное использование больших языковых моделей (LLM) во многом зависит от качества проектирования запросов.
В этой статье представлены простые рекомендации по созданию запросов, включая их типы, методы снижения затрат, способы получения кратких и ясных ответов, а также техники для улучшения запросов.
Что представляет собой запрос и проектирование запросов в контексте LLM?
Проще говоря, запрос — это то, что вы передаете ИИ для получения конкретного ответа или результата. Он помогает модели понять ваши потребности и направляет её на генерацию осмысленных ответов.
Проектирование запросов включает в себя формулирование правильных вопросов или инструкций, чтобы добиться наилучших ответов от ИИ.
Типы запросов
При работе с LLM важно понимать различные типы запросов, чтобы лучше направлять ответы модели и достигать более эффективных результатов. Ниже представлены основные типы запросов:
Системные запросы
Системные запросы представляют собой предустановленные инструкции, которые помогают ИИ понимать, как ему действовать. Они могут содержать фоновую информацию, правила или ограничения, чтобы ответы ИИ соответствовали вашим требованиям, задавая тем самым тон и стиль сообщений.
Пользовательские запросы
Пользовательские запросы — это вводимые пользователями команды, вопросы или заявления, которые побуждают ИИ выполнять действия или предоставлять конкретную информацию. Эти запросы играют ключевую роль в получении полезных и точных ответов от ИИ.
Как рассчитать затраты на запросы
При работе с LLM важно учитывать затраты на запросы, которые зависят от количества токенов в вашем вводе и выводе.
Токены представляют собой фрагменты текста, обрабатываемые моделью, и использование меньшего их количества обычно снижает затраты. Для экономии старайтесь делать запросы краткими и ясными, при этом сохраняя достаточно информации для получения точных ответов.
Как получить конкретные ответы
Во многих приложениях, особенно связанных с большими языковыми моделями (LLM), получение кратких и релевантных ответов необходимо для повышения эффективности работы. Вот несколько стратегий, которые помогут вам сделать ответы более лаконичными:
Задавайте прямые вопросы
Формулируйте запросы так, чтобы они были конкретными и по существу. Прямые вопросы помогают модели точно понять, какую информацию вы ищете.
Пример:
Вместо того чтобы спрашивать: «Можешь рассказать о преимуществах сбалансированного питания?»
Спросите: «Каковы три ключевых преимущества сбалансированного питания?»
Укажите желаемую длину ответа
Укажите длину ответа, которую вы хотите получить. Это поможет модели понять объем ответа, который вам нужен.
Пример:
«Предоставь краткий обзор темы в 50 словах или меньше.»
Используйте простые инструкции
Предоставьте простые инструкции по формату и содержанию, которое вы хотите получить. Это может включать в себя указания на то, нужен ли вам список, резюме или краткое объяснение.
Пример:
«Перечисли три преимущества регулярных физических упражнений в виде пунктов.»
«Предоставь одно предложение определения технологии блокчейн.»
Используйте контекстуальные подсказки
Предоставьте контекстуальную информацию, чтобы сузить область ответа модели. Четкий контекст снижает неоднозначность и помогает модели сосредоточиться на наиболее важных аспектах запроса.
Пример:
«В контексте управления бизнесом, какие существуют ключевые стратегии для улучшения продуктивности команды?»
Используйте форматирование JSON (JavaScript Object Notation)
Если возможно, запросите ответы в структурированном формате, таком как JSON. Этот подход обеспечивает упорядоченность и краткость вывода, что упрощает его обработку и использование.
Пример:
«Предоставь ответ в формате JSON с ключами для ‘основные моменты,’ ‘примеры’ и ‘заключение.’»
Используйте специфические запросы
Настройте ваши запросы так, чтобы получать короткие и конкретные ответы, а не открытые. Специфичные запросы помогают модели сосредоточиться на предоставлении лаконичных ответов.
Пример:
«Назовите два ключевых преимущества использования облачных вычислений для малого бизнеса.»
Что такое «Золотой запрос»?
«Золотой запрос» — это идеальный запрос, который последовательно дает высококачественные, релевантные и точные ответы от LLM. Он характеризуется хорошей структурированностью, ясностью и конкретностью.
Обычно для составления и уточнения золотого запроса компании по разработке ИИ проводят множество экспериментов с различными формулировками и форматами, чтобы определить, что работает лучше всего для каждого конкретного случая.
Техники создания запросов
Создание качественных запросов может значительно повысить эффективность вашего ИИ-приложения. Вот несколько основных техник, которые помогут вам достичь этого:
0-Shot Prompting
0-shot prompting предполагает предоставление LLM задачи или вопроса без каких-либо примеров. Модель использует свои существующие знания для формирования ответа. Эта техника эффективна для задач, где достаточно общего понимания модели.
Few-Shot Prompting
Few-shot prompting подразумевает предоставление ИИ нескольких примеров того, что вы ищете. Это помогает модели лучше понять ваши требования и дать более точные ответы. Эта техника особенно полезна для задач, требующих определённых шаблонов и стилей.
Chain-of-Thought Prompting
Chain-of-thought prompting включает руководство ИИ через серию последовательных шагов для достижения окончательного ответа. Эта техника полезна для сложных задач, требующих логического мышления или многократных шагов. Разделение задачи на более мелкие этапы помогает модели предоставлять более ясные и детализированные ответы.
Рамочная структура AUTOMAT
Рамочная структура AUTOMAT представляет собой структурированный подход к проектированию запросов, который способствует созданию более эффективных запросов. Она расшифровывается следующим образом:
- Act as a …
- User Persona & Audience
- Targeted Action
- Output Definition
- Mode / Tonality / Style
- Atypical Cases
- Topic Whitelisting
Представьте это как сценарий для чат-бота. Вы определяете его роль, аудиторию, цели, информацию, которую нужно предоставить, стиль общения, способы обработки сложных ситуаций и темы для обсуждения. Это позволяет LLM точно понять, что от нее требуется, и обеспечивать ответы, которые вы ожидаете.
Заключение
Правильная настройка запросов — ключ к улучшению работы ваших ИИ-разработок и снижению затрат. Понимание различных типов запросов, учет затрат и применение эффективных техник помогут вам получить более точные и полезные ответы от ИИ.
Если вам нужна ПО разработка или вы хотите оптимизировать свои ИИ-приложения с помощью экспертного проектирования запросов, свяжитесь с командой СКЭНД. Мы обсудим, как можем помочь вам достичь четких результатов, а также максимально использовать возможности разработки ИИ-программного обеспечения.