Промт-инжиниринг — это искусство и наука создания запросов (промтов), которые позволяют максимально эффективно использовать большие языковые модели, такие как GPT, через API. Промт-инжиниринг стал ключевым навыком для разработчиков, особенно когда речь идёт о создании сложных нейро-сотрудников, которые могут выполнять разнообразные задачи, от поддержки клиентов до автоматизации рутинных процессов.
Сегодня мы рассмотрим, что такое промт-инжиниринг, основные техники работы с моделями, а также как можно использовать Python и API для создания умных и функциональных нейро-сотрудников.
Сегодня мы рассмотрим, что такое промт-инжиниринг, основные техники работы с моделями, а также как можно использовать Python и API для создания умных и функциональных нейро-сотрудников.
УРОК 12:
Промт-инжиниринг
Промт-инжиниринг
Оставить заявку на курс по AI
Подберем курс под ваши цели
1
Что такое промт-инжиниринг?
Промт-инжиниринг — это процесс создания запросов для больших языковых моделей, таких как GPT, чтобы получать от них максимально точные и релевантные ответы. Промт — это текстовый запрос, в котором разработчик чётко формулирует, что он хочет от AI. Чем более точный и продуманный промт, тем качественнее будет ответ модели. Это особенно важно при создании нейро-сотрудников, так как они должны не просто отвечать на запросы, но и делать это эффективно, как если бы это был живой человек.
Основные техники промт-инжиниринга
1. Zero-shot и few-shot подходы
- Zero-shot: при этом подходе AI пытается ответить на вопрос без предварительных примеров. Например, если мы спрашиваем у модели "Как приготовить яичницу?", она выдаёт ответ сразу, основываясь на своём обучении, без подсказок или дополнительных примеров. Zero-shot хорошо подходит для простых вопросов, где контекст ясен и не требует дополнительной информации.
- Few-shot: здесь в промт добавляются примеры, чтобы помочь модели лучше понять задачу. Например, если нейро-сотруднику нужно отвечать на запросы клиентов, можно сначала привести пару примеров диалогов, чтобы AI понял, какой стиль и уровень детализации ему нужно использовать. Few-shot работает лучше для сложных или специфических задач, когда важно задать определённый тон или стиль ответа.
2. Chain of Thought (Цепочка размышлений)
Эта техника помогает модели думать пошагово. Например, если задача сложная, можно структурировать промт так, чтобы AI выдавал ответ поэтапно. Это полезно в случаях, когда модель должна рассуждать и делать выводы. Например, для задач, связанных с поддержкой клиентов, можно задать промт: "Пожалуйста, опишите, как решить проблему клиента шаг за шагом." Такая структура помогает нейро-сотруднику генерировать более логичные и структурированные ответы.
3. Контекстуальные подсказки
Контекстуальные подсказки позволяют создать нейро-сотрудника, который учитывает дополнительные данные. Например, если AI работает с клиентом, контекстуальные подсказки могут включать информацию о прошлых обращениях клиента или его предпочтениях. Важно грамотно интегрировать такие данные в промт, чтобы нейро-сотрудник отвечал, исходя из актуальной информации, делая общение персонализированным и более точным.
Создание нейро-сотрудников с помощью Python и API
Python отлично подходит для работы с большими языковыми моделями, такими как GPT, благодаря удобным библиотекам и возможностям API-интеграции. Вот как можно построить простую систему нейро-сотрудника с помощью Python:
Такой нейро-сотрудник может обрабатывать сотни запросов в час, отвечая клиентам, помогая с заказами или предоставляя информацию о продуктах.
- Настройка API: подключение к модели, такой как GPT, через API. В Python это делается легко с помощью библиотек, которые позволяют посылать текстовые запросы и получать ответы.
- Создание промта: с помощью промт-инжиниринга формируется основной запрос. Например, можно сделать промт для нейро-сотрудника, который будет отвечать на вопросы клиентов по продуктам.
- Обработка ответов: после получения ответа от модели, Python может проанализировать текст, доработать его или отправить в нужную систему (например, на сайт или в чат-бота).
Такой нейро-сотрудник может обрабатывать сотни запросов в час, отвечая клиентам, помогая с заказами или предоставляя информацию о продуктах.
Агентские системы
Агентские системы — это более сложные нейро-сотрудники, которые могут выполнять несколько действий последовательно и самостоятельно принимать решения. Такие системы используют несколько моделей и могут решать комплексные задачи.
1. Как работают агентские системы?
Агент получает задачу, например, "помочь клиенту оформить заказ". Он анализирует запрос, обращается к API, чтобы получить информацию о продукте, затем предлагает пользователю варианты, помогает выбрать нужный товар, и, наконец, оформляет заказ. Важно, что агентская система сама определяет последовательность действий, опираясь на внутренние правила или заранее заданный алгоритм.
2. Пример использования
Допустим, вы создаёте агентскую систему для интернет-магазина. Агент может:
Такие агентские системы позволяют автоматизировать обслуживание клиентов и выполнять даже самые сложные задачи, которые ранее выполняли только люди.
- Принять запрос клиента,
- Проверить наличие товара,
- Спросить у клиента, нужна ли ему помощь с оформлением заказа,
- Отправить уведомление о подтверждении покупки.
Такие агентские системы позволяют автоматизировать обслуживание клиентов и выполнять даже самые сложные задачи, которые ранее выполняли только люди.
Заключение
Промт-инжиниринг — это ключ к созданию умных и полезных нейро-сотрудников, которые могут выполнять сложные задачи и автоматизировать процессы. Используя Python и API, а также техники вроде zero-shot и few-shot, можно создать системы, которые отвечают на вопросы, помогают клиентам и делают бизнес-процессы более эффективными.
Задание:
- Какой вид техники промт-инжиниринга показался вам наиболее полезным? Какую задачу он бы решил?
- Если бы вы создавали нейро-сотрудника для поддержки клиентов, какие примеры или контексты вы бы использовали для настройки промта?
- Какую задачу, на ваш взгляд, могла бы решить агентская система? Приведите пример из вашей повседневной жизни или работы.
13 урок:
Современные AI-фреймворки
Современные AI-фреймворки
Оставить заявку на курс по AI
Подберем курс под ваши цели
1