Prompt Engineering: Основные советы по освоению приложений ChatGPT и LLM

Если вы погружаетесь в мир ИИ и больших языковых моделей (БЯМ), освоение техники промптов является решающим фактором для использования всего их потенциала. 

Будь то разработчик, создающий LLM-приложения, или конечный пользователь, взаимодействующий с ИИ, таким как ChatGPT, эти важные стратегии помогут вам получить максимальную отдачу от работы с ИИ.

Составление четких и конкретных инструкций

Ключ к получению точных и релевантных ответов от языковых моделей, таких как ChatGPT, заключается в предоставлении четких и конкретных инструкций. Избегайте расплывчатых запросов, давайте полные и подробные подсказки. Например, если вам нужна информация о Джоне Кеннеди, укажите в запросе тематику, желаемый формат и стиль текста, который вам нужен.

Образец промпта:

Prompt: 

“Highlight the 10 most important takeaways about John Kennedy’s 

political career. 

Use tone and writing style appropriate for a school 

presentation. 

Use John Kennedy’s Wikipedia page as a primary source of 

information.”

Обеспечить контекст

Чтобы получить значимые результаты, в промптах следует указывать полный контекст. Если вы составляете письмо с помощью ChatGPT, сообщите ии о получателе, ваших отношениях с ним и других важных деталях.

Пример запроса:

Prompt: 

“You are writing an email to a potential client, John Smith, 

who is the CEO of ABC Company. 

You want to introduce your product and schedule a meeting. 

Craft a concise and compelling email to achieve this.”

Назначение персоны

Рассмотрите возможность назначения языковой модели определенной роли, соответствующей поставленной задаче. Это позволит адаптировать ответы в соответствии с назначенной ролью, что приведет к более точным и целенаправленным результатам.

Пример промпта:

Prompt: 

“You are a friendly and helpful assistant helping a student with 

their math homework. 

Explain the process of solving quadratic equations step-by-step.”

Использование разделителей

Разделители – важнейшие инструменты в проектировании промптов, которые помогают языковой модели понять различные контексты. Они гарантируют, что модель правильно обработает конкретные части и предотвратит искажения.

Пример подсказки:

Prompt: 

“Translate the following English text into French using triple quotes 

as delimiters for the input:

“””

Today is a beautiful day with clear skies and a gentle breeze. 

I am enjoying my time at the park.

“””

Provide the French translation below this delimiter:

—

“””

Запросите структурированный вывод

Укажите желаемый формат выходных данных, чтобы повысить удобство работы и упростить разработку приложений. Вы можете запросить вывод в виде маркированных списков, таблиц, формата JSON или любого другого формата, который соответствует вашим потребностям.

Пример промпта:

Prompt: 
"Generate a list of three fictitious book titles along with  
their authors and genres. 

Present them in JSON format using the following keys: 
book ID, title, author, and genre."

Проверка достоверности вводимых пользователем данных

В приложениях, зависящих от определенных типов пользовательского ввода, следует предложить модели проверить, выполнены ли условия. Это позволяет предотвратить ошибки и не допустить выполнения задач с несоответствующим вводом.

Пример промпта:

Prompt: 
"A text delimited by triple quotes will be provided to you. 
If it contains a health-related question, provide a response. 
If it doesn't feature a health-related question, reply with 
'No relevant questions provided'."

Приведите успешные примеры

Предлагая удачные примеры, можно ориентировать языковую модель на нужный стиль ответа и повысить точность ее результатов.

Пример промпта:

Prompt: 
"As a customer support AI, you should respond to inquiries in a friendly and empathetic manner. Below are a few successful examples of well-handled customer queries. Emulate the same response style for the following new customer inquiries:

Successful Examples:

Example 1:
Customer: "I'm having trouble logging into my account."
Support AI: "I'm sorry to hear that you're facing login issues. Let me assist you in resolving this problem. Can you please provide your email address, so I can look into it?"

Example 2:
Customer: "My order hasn't arrived yet."
Support AI: "I apologize for the delay in delivery. Let me track your order and find out what's going on. Can you please provide your order number?"

Example 3:
Customer: "I received a damaged product."
Support AI: "I'm sorry that your product arrived damaged. We'll make sure to fix this for you. Please send us a photo of the damaged item, and we'll process a replacement or refund."

New Customer Inquiries:

Inquiry 1:
Customer: "I can't access my account. What should I do?"

Inquiry 2:
Customer: "My package shows as delivered, but I haven't received it."

Inquiry 3:
Customer: "I received the wrong item in my order. How can I get the correct one?"
"

Модель языка-проводника для последовательных рассуждений

Побудите языковую модель к пошаговому мышлению и решению проблем, указав необходимые шаги для выполнения сложного задания.

Пример промпта:

Prompt: 
"Condense the text enclosed by triple quotes into a 
single-sentence summary. 

Determine the general sentiment of the 
review, based on this summary, categorizing it as either 
positive or negative. 

Generate a JSON object featuring the 
following keys: summary, general sentiment, and response."

Инструкция по двойной проверке работы модели

Чтобы избежать поспешных выводов и ошибок, предложите модели проанализировать свою работу или провести внутреннее рассуждение, прежде чем представить окончательный ответ.

Пример промпта:

Prompt: 
"After generating the code, review it to check if there are 
any logical errors or improvements that can be made."

Заключение

Разработка промптов – мощный инструмент для максимального использования потенциала ИИ, особенно при работе с большими языковыми моделями, такими как ChatGPT. Следуя этим стратегиям и итерируя свои подсказки, вы сможете расширить свой опыт работы с разговорным ИИ и добиться более точных и релевантных результатов в своих приложениях.