Вступ
Інженерія запитів (Prompt Engineering) стала критично важливою навичкою в сфері штучного інтелекту (AI) та обробки природної мови (NLP). Вона створює міст між людським наміром та розумінням машини, дозволяючи користувачам ефективно використовувати потужність великих мовних моделей (LLMs). Від перших простих команд до складних багатокрокових запитів сьогодення, еволюція цієї галузі відображає швидкий розвиток технологій AI. У цій статті ми дослідимо шлях інженерії запитів, її важливі етапи та вплив на майбутнє, супроводжуючи прикладами коду на Python для кожного етапу з використанням тієї ж моделі, gpt-4o-mini, щоб продемонструвати прогрес.
Слідкуйте за кодом тут.
1. Ранні дні: Простий запит
На початку розвитку NLP інженерія запитів була відносно простою. Прості, структуровані введення направляли модель для виконання завдань. Почнемо з gpt-4o-mini для узгодженості у нашому дослідженні.
Наприклад, простий запит для перекладу може виглядати так:
from openai import OpenAI
# Завантажуємо модель та ініціалізуємо клієнта
model = 'gpt-4o-mini'
client = OpenAI(api_key=userdata.get('OpenAI'))
# Простий запит
messages = [
{"role": "system", "content": "Translate English to French."},
{"role": "user", "content": "Hello, world."}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
Bonjour, le monde.
Ця простота була як перевагою, так і обмеженням, оскільки вимагала від користувачів формулювати запити, що точно співпадають з навчанням моделі.
2. Тонка настройка та спеціалізовані запити
Тонка настройка дозволила розширити можливості моделей, адаптуючи їх до конкретних завдань. Використовуючи gpt-4o-mini, ми можемо створити запит для задачі підсумовування:
# Запит для конкретного завдання
messages = [
{"role": "system", "content": "Summarize the following text."},
{"role": "user", "content": "Artificial intelligence is transforming the way businesses operate..."}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
Artificial intelligence is revolutionizing business operations, enhancing efficiency and decision-making processes.
Цей етап став важливим поворотом, дозволяючи користувачам створювати запити, які використовують спеціалізоване навчання моделей без необхідності перенавчання самих моделей.
3. Few-Shot навчання та побудова запитів
Запровадження Few-Shot навчання дозволило керувати поведінкою моделі, вбудовуючи приклади безпосередньо в запит.
# Приклад Few-shot навчання
messages = [
{"role": "system", "content": "Answer the following questions about world capitals."},
{"role": "user", "content": "Q: What is the capital of France?\nA: Paris\n\nQ: What is the capital of Spain?\nA: Madrid\n\nQ: What is the capital of Italy?"}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
A: Rome
Few-shot навчання продемонструвало потужність запитів на основі прикладів для поліпшення виконання завдань без необхідності перенавчання.
4. Зростання Chain-of-Thought та багатокрокових запитів
З розвитком можливостей моделей запити, побудовані на ланцюжку міркувань (Chain-of-Thought), дозволили вирішувати більш складні завдання з логічним міркуванням.
Вступ
Інженерія запитів (Prompt Engineering) стала важливою навичкою у сфері штучного інтелекту (AI) та обробки природної мови (NLP). Вона заповнює прогалину між людським наміром і розумінням машини, даючи змогу користувачам ефективно використовувати потужність великих мовних моделей (LLMs). Від простих команд на початку до складних багатокрокових запитів сьогодні, еволюція цієї галузі відображає швидкий розвиток технологій AI. У цій статті ми розглянемо шлях інженерії запитів, її основні етапи та вплив на майбутнє, наводячи приклади коду на Python для кожного етапу з використанням однієї й тієї ж моделі, gpt-4o-mini, щоб показати прогрес.
Слідкуйте за кодом тут.
1. Ранні дні: Простий запит
У ранні дні розвитку NLP інженерія запитів була досить простою. Просте, структуроване введення направляло модель для виконання завдань. Почнемо з gpt-4o-mini для узгодженості в нашому дослідженні.
Наприклад, простий запит для перекладу може виглядати так:
from openai import OpenAI
# Завантажуємо модель та ініціалізуємо клієнта
model = 'gpt-4o-mini'
client = OpenAI(api_key=userdata.get('OpenAI'))
# Простий запит
messages = [
{"role": "system", "content": "Translate English to French."},
{"role": "user", "content": "Hello, world."}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
Bonjour, le monde.
Ця простота була як перевагою, так і обмеженням, оскільки вимагала від користувачів формулювати запити, що тісно відповідали навчанням моделі.
2. Тонка настройка та спеціалізовані запити
Тонка настройка дозволила розширити можливості моделей, налаштовуючи їх для виконання конкретних завдань. Використовуючи gpt-4o-mini, ми можемо створити запит для завдання підсумовування:
# Запит для конкретного завдання
messages = [
{"role": "system", "content": "Summarize the following text."},
{"role": "user", "content": "Artificial intelligence is transforming the way businesses operate..."}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
Artificial intelligence is revolutionizing business operations, enhancing efficiency and decision-making processes.
Цей етап став важливим моментом, дозволяючи користувачам створювати запити, що використовують спеціалізоване навчання моделей без необхідності перенавчання самих моделей.
3. Few-Shot навчання та побудова запитів
Введення Few-Shot навчання дало змогу направляти поведінку моделі, вбудовуючи приклади безпосередньо в запит.
# Приклад Few-shot навчання
messages = [
{"role": "system", "content": "Answer the following questions about world capitals."},
{"role": "user", "content": "Q: What is the capital of France?\nA: Paris\n\nQ: What is the capital of Spain?\nA: Madrid\n\nQ: What is the capital of Italy?"}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
A: Rome
Few-shot навчання продемонструвало силу запитів, основаних на прикладах, для покращення виконання завдань без необхідності перенавчання.
4. Зростання Chain-of-Thought та багатокрокових запитів
З розвитком можливостей моделей запити, побудовані на ланцюжку міркувань (Chain-of-Thought), дозволили вирішувати більш складні завдання з логічним міркуванням.
Інженерія запитів та її еволюція
Використовуючи gpt-4o-mini, ми можемо направляти модель крок за кроком:
# Приклад запиту з Chain-of-Thought
messages = [
{"role": "system", "content": "Solve problems step by step."},
{"role": "user", "content": "Q: If a train travels 60 miles in 1 hour, how long will it take to travel 120 miles?\nStep 1: Calculate the speed of the train.\nStep 2: Use the speed to find the time for 120 miles."}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
Step 1: Calculate the speed of the train.
- The train travels 60 miles in 1 hour.
- So, the speed of the train is 60 miles per hour (mph).
Step 2: Use the speed to find the time for 120 miles.
- We can use the formula: Time = Distance / Speed.
- Here, the distance is 120 miles and the speed is 60 mph.
Time = 120 miles / 60 mph = 2 hours.
Therefore, it will take 2 hours to travel 120 miles.
Цей метод покращив інтерпретованість і точність результатів моделі, структуруючи логіку міркування.
5. Сучасні техніки в інженерії запитів
Останні досягнення в інженерії запитів включають складні стратегії для вирішення складних завдань і інтеграції зовнішніх інструментів:
Least-to-Most Prompting
Розбивка складних проблем на простіші підпроблеми, які модель вирішує послідовно:
messages = [
{"role": "system", "content": "Break down complex problems into simple steps."},
{"role": "user", "content": "What is the average of the numbers 10, 20, and 30?\nStep 1: Add the numbers.\nStep 2: Divide the sum by the count of numbers."}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
Let's go through the steps to find the average of the numbers 10, 20, and 30.
**Step 1: Add the numbers.**
- 10 + 20 + 30 = 60
**Step 2: Divide the sum by the count of numbers.**
- The count of numbers is 3 (10, 20, and 30).
- Average = Sum / Count = 60 / 3 = 20
So, the average of the numbers 10, 20, and 30 is **20**.
Tree of Thoughts (ToT) Prompting
ToT генерує кілька шляхів міркувань паралельно:
messages = [
{"role": "system", "content": "Provide multiple ways to solve the problem."},
{"role": "user", "content": "Q: How do you calculate the area of a rectangle?\nOption 1: Multiply the length and width.\nOption 2: Use the formula A = l × w."}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
Here are multiple ways to explain how to calculate the area of a rectangle:
1. **Basic Formula Explanation**: The area (A) of a rectangle is calculated by multiplying its length (l) by its width (w). Therefore, the formula is A = l × w.
2. **Step-by-Step Method**:
- Measure the length of the rectangle.
- Measure the width of the rectangle.
- Multiply the length by the width to find the area.
3. **Visual Representation**: Draw a rectangle and label the length and width. Then visually demonstrate how the area is the number of unit squares that can fit inside the rectangle, which equals the length times the width.
4. **Using a Calculator**: Input the length and width into a calculator, and use the multiplication function to find the area.
5. **Real-World Application**: If you want to find out how much carpet you'll need for a room that is a rectangle, measure the length and width of the room and use the formula A = l × w to find out how many square feet of carpet are necessary.
6. **Mathematical Proof**: You can derive the formula by dividing the rectangle into smaller unit squares and counting how many fit along the length and width.
7.
Використовуючи `gpt-4o-mini`, ми можемо направляти модель крок за кроком:
Приклад запиту Chain-of-Thought
messages = [
{"role": "system", "content": "Solve problems step by step."},
{"role": "user", "content": "Q: If a train travels 60 miles in 1 hour, how long will it take to travel 120 miles?\nStep 1: Calculate the speed of the train.\nStep 2: Use the speed to find the time for 120 miles."}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
```
Step 1: Calculate the speed of the train.
- The train travels 60 miles in 1 hour.
- So, the speed of the train is 60 miles per hour (mph).
Step 2: Use the speed to find the time for 120 miles.
- We can use the formula: Time = Distance / Speed.
- Here, the distance is 120 miles and the speed is 60 mph.
Time = 120 miles / 60 mph = 2 hours.
Therefore, it will take 2 hours to travel 120 miles.
Цей метод покращив інтерпретованість і точність результатів моделі, структуруючи логіку міркування.
5. Сучасні техніки в інженерії запитів
Останні досягнення в інженерії запитів включають складні стратегії для вирішення складних завдань і інтеграції зовнішніх інструментів:
Least-to-Most Prompting
Розбивка складних проблем на простіші підпроблеми, які модель вирішує послідовно:
messages = [
{"role": "system", "content": "Break down complex problems into simple steps."},
{"role": "user", "content": "What is the average of the numbers 10, 20, and 30?\nStep 1: Add the numbers.\nStep 2: Divide the sum by the count of numbers."}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
Let's go through the steps to find the average of the numbers 10, 20, and 30.
**Step 1: Add the numbers.**
- 10 + 20 + 30 = 60
**Step 2: Divide the sum by the count of numbers.**
- The count of numbers is 3 (10, 20, and 30).
- Average = Sum / Count = 60 / 3 = 20
So, the average of the numbers 10, 20, and 30 is **20**.
Tree of Thoughts (ToT) Prompting
ToT генерує кілька шляхів міркувань паралельно:
messages = [
{"role": "system", "content": "Provide multiple ways to solve the problem."},
{"role": "user", "content": "Q: How do you calculate the area of a rectangle?\nOption 1: Multiply the length and width.\nOption 2: Use the formula A = l × w."}
]
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages
)
print(response.choices[0].message.content)
Here are multiple ways to explain how to calculate the area of a rectangle:
1. **Basic Formula Explanation**: The area (A) of a rectangle is calculated by multiplying its length (l) by its width (w). Therefore, the formula is A = l × w.
2. **Step-by-Step Method**:
- Measure the length of the rectangle.
- Measure the width of the rectangle.
- Multiply the length by the width to find the area.
3. **Visual Representation**: Draw a rectangle and label the length and width. Then visually demonstrate how the area is the number of unit squares that can fit inside the rectangle, which equals the length times the width.
4. **Using a Calculator**: Input the length and width into a calculator, and use the multiplication function to find the area.
5. **Real-World Application**: If you want to find out how much carpet you'll need for a room that is a rectangle, measure the length and width of the room and use the formula A = l × w to find out how many square feet of carpet are necessary.
6. **Mathematical Proof**: You can derive the formula by dividing the rectangle into smaller unit squares and counting how many fit along the length and width.
7.
**Перетворення одиниць**: Якщо вимірювання задано в різних одиницях (наприклад, дюймах і футах), перетворіть їх в однакові одиниці перед тим, як множити для знаходження площі в узгоджених квадратних одиницях.
Кожен з цих підходів надає різні перспективи або методи для обчислення площі прямокутника, орієнтуючись на різні стилі навчання та потреби.
6. Інструменти та фреймворки для інженерії запитів
Інструменти, такі як LangChain, ще більше спрощують розробку запитів, полегшуючи ланцюжне використання запитів та інтеграцію зовнішніх ресурсів динамічно. Використовуючи gpt-4o-mini як основу, користувачі можуть розширювати можливості за допомогою модульних інструментів.
Ось простий приклад використання LangChain:
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
# Ініціалізація моделі OpenAI
llm = ChatOpenAI(
model_name="gpt-4o-mini",
openai_api_key=userdata.get("OpenAI")
)
# Визначення шаблону запиту
template = PromptTemplate(
input_variables=["question"],
template="You are a helpful assistant. Answer the following question: {question}"
)
# Створення LLM Chain
llm_chain = LLMChain(
llm=llm,
prompt=template
)
# Виконання ланцюга за допомогою методу invoke
question = "What are the benefits of AI in healthcare?"
response = llm_chain.invoke({"question": question})
print(response['text'])
AI in healthcare offers a wide range of benefits, including:
1. **Improved Diagnostics**: AI algorithms can analyze medical images, pathology slides, and genetic data to assist in diagnosing diseases more accurately and quickly than traditional methods.
2. **Personalized Treatment Plans**: AI can help tailor treatment plans to individual patients by analyzing their unique genetic makeup, medical history, and lifestyle factors, leading to better outcomes.
3. **Predictive Analytics**: AI systems can predict patient outcomes and identify individuals at risk for certain conditions by analyzing vast amounts of data, enabling early intervention and preventive care.
4. **Operational Efficiency**: AI can streamline administrative processes in healthcare settings, such as scheduling, billing, and patient record management, reducing costs and improving workflow.
5. **Drug Discovery and Development**: AI accelerates the drug discovery process by predicting how different compounds will behave in the body, identifying potential drug candidates, and optimizing clinical trial designs.
6. **Virtual Health Assistants**: AI-powered chatbots and virtual assistants can provide patients with instant answers to their health queries, schedule appointments, and monitor chronic conditions, improving patient engagement and accessibility.
7. **Remote Monitoring**: AI can facilitate remote patient monitoring through wearable devices and mobile applications, allowing for real-time tracking of vital signs and health metrics, which is particularly useful for managing chronic conditions.
8. **Clinical Decision Support**: AI can provide healthcare professionals with evidence-based recommendations and insights derived from large datasets, enhancing clinical decision-making and reducing the likelihood of errors.
9. **Enhanced Research Capabilities**: AI can analyze vast amounts of research data and clinical trials to identify trends, leading to new insights and advancements in medical knowledge.
10. **Cost Reduction**: By improving efficiencies, reducing errors, and enhancing patient outcomes, AI has the potential to lower overall healthcare costs.
Overall, AI has the potential to transform the healthcare landscape by improving patient care, enhancing operational efficiencies, and driving innovation in medical research and treatment.
7. Майбутні напрямки в інженерії запитів
Інженерія запитів вже не лише полягає в створенні кращих інструкцій, а й у інтеграції динамічних та адаптивних систем, що максимізують можливості LLM (Large Language Model).
Перетворення одиниць: Якщо вимірювання задано в різних одиницях (наприклад, дюймах і футах), перетворіть їх в однакові одиниці перед тим, як множити для знаходження площі в узгоджених квадратних одиницях.
Кожен з цих підходів надає різні перспективи або методи для обчислення площі прямокутника, орієнтуючись на різні стилі навчання та потреби.
```
6. Інструменти та фреймворки для інженерії запитів
Інструменти, такі як LangChain, ще більше спрощують розробку запитів, полегшуючи ланцюжне використання запитів та інтеграцію зовнішніх ресурсів динамічно. Використовуючи gpt-4o-mini як основу, користувачі можуть розширювати можливості за допомогою модульних інструментів.
Ось простий приклад використання LangChain:
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
# Ініціалізація моделі OpenAI
llm = ChatOpenAI(
model_name="gpt-4o-mini",
openai_api_key=userdata.get("OpenAI")
)
# Визначення шаблону запиту
template = PromptTemplate(
input_variables=["question"],
template="You are a helpful assistant. Answer the following question: {question}"
)
# Створення LLM Chain
llm_chain = LLMChain(
llm=llm,
prompt=template
)
# Виконання ланцюга за допомогою методу invoke
question = "What are the benefits of AI in healthcare?"
response = llm_chain.invoke({"question": question})
print(response['text'])
Штучний інтелект в охороні здоров'я пропонує широкий спектр переваг, серед яких:
1. **Покращена діагностика**: Алгоритми ШІ можуть аналізувати медичні зображення, патологічні слайди та генетичні дані, щоб допомогти в діагностиці хвороб з більшою точністю та швидкістю, ніж традиційні методи.
2. **Персоналізовані плани лікування**: ШІ може допомогти створити індивідуальні плани лікування для пацієнтів, аналізуючи їх унікальний генетичний склад, медичну історію та фактори способу життя, що призводить до кращих результатів.
3. **Прогностична аналітика**: ШІ-системи можуть прогнозувати результати лікування пацієнтів і визначати осіб, які мають ризик певних захворювань, аналізуючи великі обсяги даних, що дозволяє проводити раннє втручання та запобіжну допомогу.
4. **Операційна ефективність**: ШІ може оптимізувати адміністративні процеси в закладах охорони здоров'я, такі як планування, виставлення рахунків і управління медичними записами, що знижує витрати та покращує робочий процес.
5. **Виявлення та розробка лікарських засобів**: ШІ прискорює процес виявлення ліків, прогнозуючи, як різні сполуки поводитимуться в організмі, визначаючи потенційні кандидати для ліків і оптимізуючи проєкти клінічних випробувань.
6. **Віртуальні медичні асистенти**: Чат-боти та віртуальні асистенти, підтримувані ШІ, можуть надавати пацієнтам миттєві відповіді на запити з охорони здоров'я, планувати зустрічі та моніторити хронічні захворювання, покращуючи взаємодію з пацієнтами та доступність.
7. **Дистанційний моніторинг**: ШІ може полегшити дистанційне спостереження за пацієнтами через носимі пристрої та мобільні додатки, дозволяючи здійснювати реальний моніторинг життєвих показників і здоров'я, що є особливо корисним для управління хронічними захворюваннями.
8. **Підтримка клінічних рішень**: ШІ може надати медичним працівникам рекомендації та висновки на основі великих наборів даних, що покращує прийняття клінічних рішень і знижує ймовірність помилок.
9. **Покращені дослідницькі можливості**: ШІ може аналізувати величезні обсяги дослідницьких даних і клінічних випробувань для виявлення трендів, що призводить до нових інсайтів і досягнень в медичних знаннях.
10. **Зниження витрат**: Завдяки покращенню ефективності, зменшенню помилок і покращенню результатів лікування, ШІ має потенціал для зниження загальних витрат на охорону здоров'я.
Загалом, ШІ має потенціал трансформувати ландшафт охорони здоров'я, покращуючи догляд за пацієнтами, підвищуючи операційну ефективність та стимулюючи інновації в медичних дослідженнях і лікуванні.
7. Майбутні напрямки в інженерії запитів
Інженерія запитів вже не лише полягає в створенні кращих інструкцій, а й в інтеграції динамічних та адаптивних систем, що максимізують можливості LLM (Large Language Model).
Хоча такі техніки, як Retrieval-Augmented Generation (RAG), вже зарекомендували себе як важливі компоненти сучасних AI-додатків, майбутнє зосереджене на вдосконаленні та розширенні цих ідей:
- Динамічні запити: Автоматизація генерації та оптимізації запитів для адаптації в реальному часі до потреб користувача або вимог завдання.
- Розширені техніки інтеграції: Створення більш безшовних інтерфейсів між LLM (Large Language Models) та зовнішніми інструментами, базами даних і API для покращення контексту та продуктивності.
- Зворотні зв'язки в реальному часі: Розробка систем, у яких LLM можуть навчатися і адаптуватися на основі зворотного зв'язку від користувача або результатів виконання завдання під час впровадження.
- Крос-модальне запитування: Розширення інженерії запитів для включення кількох модальностей, таких як поєднання тексту, зображень і аудіо в одній взаємодії.
- Покращені системи RAG: Хоча RAG вже використовується, майбутні ітерації будуть зосереджені на покращенні точності отримання інформації, інтеграції в реальному часі з живими даними та зменшенні затримок для забезпечення більшої надійності систем і реального часу.
- Етична та прозора інженерія запитів: Подолання проблем, таких як упередженість, конфіденційність і пояснюваність у запитах та їхніх результатах.
В еволюції за межі статичних технік наступний етап інженерії запитів робить акцент на адаптивності, співпраці між системами та етичних аспектах. Ці інновації не тільки покращать точність і корисність LLM, але й розширять їх застосування в різних сферах.
Висновок
Від простих інструкцій до динамічних систем інженерія запитів значно еволюціонувала разом з досягненнями в AI. Хоча Retrieval-Augmented Generation (RAG) запропонувала нові способи покращення контексту і точності, її залежність від зовнішніх систем пошуку може не бути остаточним рішенням для всіх викликів у сфері AI.
Майбутнє інженерії запитів полягає в дослідженні архітектур, які природно управляють як короткостроковою, так і довгостроковою пам'яттю без зовнішнього доповнення. Як архітектура трансформерів проклала шлях для сучасних LLM, майбутні інновації можуть виходити за межі трансформерів, створюючи моделі, які безперешкодно інтегрують пам'ять, міркування та контекстуальне розуміння. Штовхаючи межі того, що можуть досягти LLM, ці розробки визначать наступну еру додатків на основі AI та переосмислять наші взаємодії з інтелектуальними системами.
Ви можете отримати доступ до повного ноутбука тут.
Інженер запитів (Prompt Engineer)
Хоча такі техніки, як Retrieval-Augmented Generation (RAG), вже зарекомендували себе як критично важливі компоненти сучасних AI-додатків, майбутнє зосереджене на вдосконаленні та розширенні цих ідей:
- Динамічні запити: Автоматизація генерації та оптимізації запитів для адаптації в реальному часі до потреб користувача або вимог завдання.
- Розширені техніки інтеграції: Створення більш безшовних інтерфейсів між LLM (Large Language Models) та зовнішніми інструментами, базами даних і API для покращення контексту та продуктивності.
- Зворотні зв'язки в реальному часі: Розробка систем, у яких LLM можуть навчатися і адаптуватися на основі зворотного зв'язку від користувача або результатів виконання завдання під час впровадження.
- Крос-модальне запитування: Розширення інженерії запитів для включення кількох модальностей, таких як поєднання тексту, зображень і аудіо в одній взаємодії.
- Покращені системи RAG: Хоча RAG вже використовується, майбутні ітерації будуть зосереджені на покращенні точності отримання інформації, інтеграції в реальному часі з живими даними та зменшенні затримок для забезпечення більшої надійності систем і реального часу.
- Етична та прозора інженерія запитів: Подолання проблем, таких як упередженість, конфіденційність і пояснюваність у запитах та їхніх результатах.
В еволюції за межі статичних технік наступний етап інженерії запитів робить акцент на адаптивності, співпраці між системами та етичних аспектах. Ці інновації не тільки покращать точність і корисність LLM, але й розширять їх застосування в різних сферах.
Висновок
Від простих інструкцій до динамічних систем інженерія запитів значно еволюціонувала разом з досягненнями в AI. Хоча Retrieval-Augmented Generation (RAG) запропонувала нові способи покращення контексту і точності, її залежність від зовнішніх систем пошуку може не бути остаточним рішенням для всіх викликів у сфері AI.
Майбутнє інженерії запитів полягає в дослідженні архітектур, які природно управляють як короткостроковою, так і довгостроковою пам'яттю без зовнішнього доповнення. Як архітектура трансформерів проклала шлях для сучасних LLM, майбутні інновації можуть виходити за межі трансформерів, створюючи моделі, які безперешкодно інтегрують пам'ять, міркування та контекстуальне розуміння. Штовхаючи межі того, що можуть досягти LLM, ці розробки визначать наступну еру додатків на основі AI та переосмислять наші взаємодії з інтелектуальними системами.
Ви можете отримати доступ до повного ноутбука тут.
Інженер запитів (Prompt Engineer)
Перекладено з: The Evolution of Prompt Engineering