Оглавление

Prompt Chaining (цепочка промптов) – это мощный метод в работе с большими языковыми моделями (LLM), позволяющий решать сложные задачи, разбивая их на более мелкие и управляемые этапы. Он особенно полезен, когда один запрос не может дать желаемый результат.

Использование цепочек промптов позволяет добиться более точных и контролируемых результатов при работе со сложными задачами.

Введение в Prompt Chaining

Представьте, что вы собираете мебель без инструкции. Скорее всего, вы потратите много времени и допустите ошибки.

Prompt Chaining – это как подробная инструкция, где каждый шаг ведет к следующему. Это техника, в которой вывод одного промпта (запроса) становится входом для следующего. Вместо одного сложного запроса, вы создаете цепочку последовательных промптов, каждый из которых выполняет определенную подзадачу.

Например, если вам нужно написать сложный отчет, вы можете сначала попросить модель собрать информацию по теме, затем выделить основные тезисы, и, наконец, написать сам отчет, используя полученные тезисы.

Как работает метод?

Процесс цепочки промптов можно сравнить с выпечкой многослойного торта. Сначала вы измеряете ингредиенты, затем смешиваете тесто, выпекаете коржи, готовите крем и, наконец, собираете торт. Каждый этап зависит от предыдущего.

Практическое руководство по Prompt Chaining: техники, шаблоны и лучшие практики

Источник: https://arxiv.org/pdf/2406.00507. Разница между цепочкой промптов и одноэтапным промптингом

В Prompt Chaining вы начинаете с первого промпта, который выполняет начальную задачу. Результат этого промпта передается следующему, и так далее, пока не будет достигнут желаемый результат. Важно тщательно продумывать каждый шаг цепочки, чтобы обеспечить плавный переход между ними.

Ключевые преимущества

Метод Prompt Chaining предлагает несколько важных преимуществ:

  • Разбиение сложности: Метод позволяет разбивать сложные задачи на более простые и управляемые этапы, что упрощает отладку и улучшает понимание процесса.
  • Улучшение точности: Последовательная обработка информации позволяет избежать ошибок, которые могут возникнуть при попытке решить задачу одним сложным запросом, что приводит к более точным и релевантным ответам.
  • Контроль над процессом: Вы имеете полный контроль над каждым этапом обработки информации, что позволяет вносить коррективы и улучшать результаты.

Цепочка промптов – это не просто техника, это способ структурировать взаимодействие с ИИ, делая его более эффективным и предсказуемым.

Основные принципы и компоненты

Методика PC – это как оркестр, где каждый инструмент (промпт) играет свою партию, а дирижер (вы) следит за гармонией. Чтобы успешно дирижировать, нужно понимать основные принципы и компоненты этого подхода.

Ключевые термины

  • Prompt (Промпт) – это инструкция, которую вы даете языковой модели. Это может быть вопрос, задание или утверждение, направляющее ее действия.
  • Chain (Цепочка) – последовательность связанных промптов, где вывод одного промпта служит входом для другого.
  • Node (Узел) – отдельный промпт в цепочке. Каждый узел выполняет конкретную подзадачу.
  • Input (Вход) – данные, которые передаются промпту для обработки.
  • Output (Выход) – результат работы промпта, который может быть использован следующим узлом в цепочке.
  • Context (Контекст) – информация, которая переносится между промптами, обеспечивая связность и последовательность действий.
  • Memory (Память) – способность модели сохранять и использовать информацию из предыдущих этапов цепочки. Примером управления контекстом в многошаговых взаимодействиях является управление сессиями в OpenAI Agents SDK.

Понимание этих терминов – первый шаг к освоению методики.

Принципы работы

Основная идея Prompt Chaining – «разделяй и властвуй». Сложную задачу разбивают на более мелкие, логически связанные подзадачи. Каждый промпт решает свою подзадачу, а результат передается дальше по цепочке. И работает это все по таким принципам:

  1. Модульность: Каждый промпт должен быть независимым и выполнять конкретную функцию. Это упрощает отладку и изменение отдельных этапов.
  2. Последовательность: Промпты выполняются в определенном порядке, где вывод предыдущего промпта служит входом для следующего.
  3. Управление контекстом: Важно правильно передавать контекст между промптами, чтобы модель понимала, что уже было сделано и что нужно сделать дальше.

Например, для написания статьи можно создать цепочку: «Сбор информации» -> «Выделение тезисов» -> «Написание текста».

Сравнение с другими методами

Prompt Chaining отличается от подхода с использованием единичного промпта тем, что позволяет решать более сложные задачи и лучше контролировать процесс.

Аспект Prompt Chaining Single Prompts
Сложность задачи Эффективно для многошаговых С трудом справляется со сложными
Сохранение контекста Построение контекста Ограниченное сохранение
Обработка ошибок Множественные точки контроля, упрощает поиск и исправление ошибок Сложно исправить
Гибкость Модульная структура Менее гибкий
Контроль Детальный контроль Ограниченный контроль
Качество вывода Улучшенные результаты Варьируется
Ресурсы Больше вычислений, потенциально выше стоимость и время обработки Легче, потенциально ниже стоимость и время обработки
Реализация Требует планирования Проще
Масштабируемость Хорошо масштабируется Ограничена
Объяснимость Прозрачная логика Менее прозрачная

Как видно из таблицы, цепочка промптов требует больше усилий на этапе планирования, но обеспечивает более качественный и контролируемый результат.

Пошаговая реализация Prompt Chaining

Prompt Chaining позволяет разбить сложную задачу на последовательность простых, что особенно полезно для новичков. Рассмотрим пошаговый процесс реализации, включая примеры кода и обработку ошибок.

Шаг 1: Разбейте задачу на подзадачи

Первый шаг – декомпозиция (разделение) сложной задачи на более мелкие и управляемые подзадачи. Это как планирование строительства дома: сначала фундамент, потом стены, крыша и т.д.

Пример: Допустим, нам нужно составить отчет об изменении климата. Эту задачу можно разбить на следующие подзадачи:

  1. Сбор исторических данных о температуре.
  2. Обобщение полученных данных.
  3. Анализ влияния изменений климата.
  4. Предложение решений для смягчения последствий.

Четкое определение подзадач – залог успеха всей цепочки. Лучше сразу продумать логическую последовательность, чтобы потом не пришлось переделывать.

Шаг 2: Спроектируйте промпты

Для каждой подзадачи необходимо разработать свой промпт. Важно, чтобы промпт был четким, конкретным и содержал всю необходимую информацию для языковой модели.

Пример: Для подзадачи «Сбор исторических данных о температуре» промпт может выглядеть так:

Собери исторические данные о глобальных изменениях температуры за последние 100 лет. Укажи источники данных.

Для подзадачи «Анализ влияния изменений климата»:

Проанализируй влияние глобального потепления на уровень мирового океана, сельское хозяйство и экстремальные погодные явления.

Используйте шаблоны промптов для стандартизации и упрощения процесса:

Проанализируй следующее: {input}
Основываясь на этом анализе: {analysis}, сгенерируй идеи для решения проблемы.

Такие шаблоны позволяют легко подставлять данные и получать нужный результат.

Шаг 3: Выполните цепочку

Теперь, когда у нас есть подзадачи и промпты, можно выполнить цепочку. Это можно сделать с помощью Python и OpenAI API.

import openai
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'YOUR_API_KEY' # Замените на свой ключ API
client = openai.OpenAI() # Использование актуального синтаксиса OpenAI Python SDK v1.x.x
def get_completion(prompt):
    """Функция для получения ответа от OpenAI API."""
    completion = client.chat.completions.create( # Использование актуального синтаксиса OpenAI Python SDK v1.x.x
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return completion.choices[0].message.content
def prompt_chain(task, prompts):
    """Функция для выполнения цепочки промптов."""
    results = {}
    input_data = task  # Начальные данные для первой подзадачи
    for i, prompt in enumerate(prompts):
        print(f"Выполняется промпт {i+1}: {prompt}")
        output = get_completion(prompt.format(input=input_data))
        results[f"Шаг {i+1}"] = output
        input_data = output  # Вывод текущего шага становится входом для следующего
        print(f"Результат шага {i+1}: {output[:200]}...
") # Выводим первые 200 символов для краткости
    return results

# Пример использования
task = "Глобальные изменения температуры"
prompts = [
    "Собери исторические данные о {input} за последние 100 лет. Укажи источники данных.",
    "Обобщи собранные данные о {input} и выдели основные тенденции.",
    "Проанализируй влияние {input} на уровень мирового океана, сельское хозяйство и экстремальные погодные явления.",
    "Основываясь на анализе {input}, предложи решения для смягчения последствий."
]

results = prompt_chain(task, prompts)

for step, result in results.items():
    print(f"{step}: {result}
")

В этом примере функция `prompt_chain` выполняет каждый промпт последовательно, передавая результат предыдущего шага в следующий. В «YOUR_API_KEY» пропишите свой ключ OpenAI API.

Шаг 4: Обработайте ошибки

Обработка ошибок – важная часть любого процесса, особенно при работе с языковыми моделями. Модель может выдавать неточные или нерелевантные ответы.

Стратегии обработки ошибок:

  1. Валидация выводов: Проверяйте, соответствуют ли результаты ожидаемым форматам и значениям. Если результат не соответствует, можно перефразировать промпт или использовать другие данные.
  2. Перефразирование промптов: Если модель не понимает промпт, попробуйте перефразировать его, используя другие слова или структуру.
  3. Использование внешних данных: Если модель не имеет доступа к необходимой информации, предоставьте ей дополнительные данные из внешних источников.

Пример: Если на шаге сбора данных модель не находит нужную информацию, можно добавить в промпт конкретные источники данных или изменить запрос.

Prompt Chaining – это итеративный процесс. Не бойтесь экспериментировать с промптами и подзадачами, чтобы добиться наилучшего результата.

Техники и типы Prompt Chaining

Prompt Chaining предлагает гибкость в организации запросов к языковой модели. Разные техники позволяют адаптировать процесс под конкретные задачи. Рассмотрим основные типы цепочек и примеры их использования.

Последовательная цепочка

Это самый простой тип, где промпты выполняются один за другим. Вывод каждого промпта становится входом для следующего.

Пример: Суммирование текста книги.

  1. Промпт 1: 
    Кратко изложи основные темы книги "Война и мир".
  2. Промпт 2: 
    Составь список стратегий, которые можно извлечь из этих тем: {summary}.

Второй промпт использует результат первого (summary) для генерации списка стратегий. Это удобно, когда нужно постепенно детализировать информацию.

Условная цепочка

В этом типе цепочки выбор следующего промпта зависит от результата предыдущего. Это позволяет создавать ветвления в логике.

Пример: Анализ тональности (sentiment analysis) отзыва клиента.

def analyze_sentiment(text):
  # Функция для анализа тональности текста (positive, negative, neutral)
  pass # Заглушка, нужно реализовать анализ

В зависимости от результата `analyze_sentiment(text)` выбирается следующий промпт:

  • Если тональность положительная: 
    Предложи варианты ответа клиенту, выражающие благодарность.
  • Если тональность отрицательная: 
    Предложи варианты ответа клиенту, приносящие извинения и предлагающие решение проблемы.
  • Если тональность нейтральная: 
    Предложи варианты ответа клиенту, уточняющие детали.

Условные цепочки полезны, когда нужно адаптировать ответ в зависимости от контекста.

Циклическая цепочка

Этот тип предполагает повторение одного или нескольких промптов до достижения определенного условия.

Пример: Итеративное завершение текста.

def check_completeness(text):
  # Функция для проверки полноты текста
  pass # Заглушка, нужно реализовать проверку

Цикл продолжается, пока `check_completeness(text)` не вернет `True` или не будет достигнуто максимальное количество итераций (`max_iterations`).

def looping_prompt_chain(initial_prompt, max_iterations=5):
    text = initial_prompt
    for i in range(max_iterations):
        if check_completeness(text):
            break
        prompt = f"{text}
Продолжи текст."
        text = get_completion(prompt) # get_completion - функция из предыдущего раздела
    return text

Циклические цепочки полезны для задач, требующих постепенного улучшения результата.

Гибридные подходы

Комбинируют разные типы цепочек для решения сложных задач.

Пример: Улучшение контента статьи — последовательная цепочка:

Промпт 1:

Напиши черновик статьи на тему "Prompt Chaining".

Промпт 2:

Выдели основные недостатки этого черновика: {draft}.

Циклическая цепочка — повторяем промпт до достижения желаемого качества:

Улучши статью, учитывая следующие недостатки: {feedback}.

Гибридные подходы позволяют сочетать преимущества разных техник для достижения наилучшего результата.

Практические применения и примеры

Prompt Chaining находит применение в различных областях, где требуется сложное взаимодействие с языковыми моделями. Рассмотрим несколько примеров с детальными цепочками промптов.

Создание контента

Prompt Chaining позволяет автоматизировать создание контента с помощью ИИ, начиная от генерации идей и заканчивая финальной редакцией.

Пример: Создание блога о медитации.

  1. Генерация идей: 
    Предложи 5 идей для статей в блог о медитации для начинающих.
  2. Выбор идеи и создание структуры: 
    Выбери лучшую идею из этого списка: {ideas}. Создай структуру статьи для этой идеи.
  3. Написание черновика: 
    Напиши черновик статьи на тему "{selected_idea}" основываясь на следующей структуре: {structure}.
  4. Редактура и улучшение тона: 
    Отредактируй этот черновик: {draft}. Сделай тон статьи более дружелюбным и вовлекающим.

Эта цепочка позволяет создать качественный контент, даже если у вас нет опыта в написании статей. Лучше сразу задать желаемый тон, чтобы не переделывать потом.

Анализ данных

Prompt Chaining упрощает анализ данных с использованием ИИ, позволяя выявлять тренды и делать прогнозы.

Пример: Анализ опросов клиентов.

  1. Саммаризация данных: 
    Суммируй результаты опроса клиентов о новом продукте. Выдели основные темы и настроения.
  2. Идентификация трендов: 
    На основе этого суммирования: {summary}, определи основные тренды и проблемные зоны.
  3. Рекомендации: 
    Основываясь на выявленных трендов: {trends}, предложи рекомендации по улучшению продукта и маркетинговой стратегии.

Такой подход позволяет быстро получить ценную информацию из больших объемов данных. Важно указывать конкретные метрики для анализа, чтобы получить более точные результаты.

Поддержка клиентов

Prompt Chaining автоматизирует ответы на запросы клиентов с помощью ИИ, ускоряя процесс поддержки.

Пример: Обработка тикета в службу поддержки.

  1. Анализ тикета: 
    Проанализируй следующий тикет от клиента: {ticket}. Определи проблему и срочность.
  2. Пошаговое мышление: 
    Опиши пошаговый план решения этой проблемы: {problem}.
  3. Составление ответа: 
    Составь ответ клиенту, объясняющий шаги решения проблемы: {solution_steps}. Сделай тон ответа вежливым и профессиональным.

Автоматизация ответов позволяет снизить нагрузку на службу поддержки и повысить удовлетворенность клиентов. Лучше добавить возможность ручной проверки ответов, чтобы избежать ошибок.

Разработка программного обеспечения

Метод цепочки промптов помогает в разработке ПО, генерируя код, проводя тестирование и отладку.

Пример: Создание Python функции для сортировки списка.

  1. Генерация кода: 
    Напиши Python функцию для сортировки списка чисел по возрастанию.
  2. Тестирование: 
    Напиши набор тестов для этой функции: {code}. Убедись, что функция работает правильно с разными типами входных данных.
  3. Отладка: 
    Проанализируй результаты тестов: {test_results}. Исправь ошибки в коде, если они есть.

Этот подход ускоряет процесс разработки и снижает вероятность ошибок. Не забывайте проверять сгенерированный код вручную, чтобы убедиться в его безопасности и эффективности.

Лучшие практики и рекомендации

Prompt Chaining — мощный инструмент, но, как и любой другой, требует осознанного подхода. Чтобы добиться максимальной эффективности и избежать распространенных ошибок, стоит придерживаться ряда лучших практик.

Дизайн промптов

Четкость и модульность — основа успешной цепочки.

  • Ясные цели: Начните с четкого понимания, чего вы хотите достичь на каждом этапе цепочки. Это поможет сформулировать конкретные и понятные промпты. Например, вместо расплывчатого: «Как сделать приложение лучше?», используйте: «Предложи 3 способа улучшить процесс онбординга новых пользователей в приложении». Правильно: 
    Предложи 3 способа улучшить онбординг

    Неправильно:

    Как сделать приложение лучше?
  • Модульные промпты: Разбейте сложные задачи на небольшие, логически завершенные блоки. Каждый промпт должен выполнять одну конкретную функцию. Это упростит отладку и позволит легко заменять отдельные звенья цепочки.

Управление контекстом

Правильная передача контекста между промптами — залог связности и последовательности.

  • Переносите только важную информацию: Не перегружайте модель лишними данными. Передавайте только ту информацию, которая необходима для выполнения текущей подзадачи. Это сэкономит ресурсы и улучшит качество результатов.
  • Используйте контекстные окна: Учитывайте ограничения на длину входных данных (подробнее про контекстные окна). Если контекст слишком велик, используйте техники сжатия или суммирования информации.

Итерации и тестирование

Цепочка промптов — это итеративный процесс.

  • Итерируйте и улучшайте: Не бойтесь экспериментировать с разными формулировками промптов и параметрами модели. Регулярно тестируйте цепочку на разных наборах данных и вносите коррективы.
  • Документируйте дизайн цепочки: Ведите документацию по структуре цепочки, целям каждого промпта и результатам тестирования. Это поможет вам и вашим коллегам лучше понимать и поддерживать систему.

Оптимизация производительности

Эффективность Prompt Chaining важна для масштабируемости и экономии ресурсов.

  • Кэширование: Кэшируйте результаты выполнения отдельных промптов, чтобы избежать повторных вычислений. Это особенно полезно для часто используемых цепочек.
  • Параллельная обработка: Если это возможно, выполняйте независимые промпты параллельно, чтобы сократить общее время выполнения цепочки.
  • Early Stopping: В циклических цепочках используйте механизм ранней остановки, чтобы прекратить итерации, если результат достиг желаемого качества или если дальнейшие улучшения маловероятны.

Внедрение этих практик позволит вам создавать более эффективные, надежные и масштабируемые решения на основе Prompt Chaining. Помните, что ключ к успеху — это постоянное экспериментирование и оптимизация.

Инструменты и платформы

Prompt Chaining значительно упрощает решение сложных задач с помощью LLM, но для эффективной работы необходимы подходящие инструменты. Рассмотрим несколько популярных платформ и фреймворков, поддерживающих эту технику.

No-Code инструменты

Для тех, кто предпочитает визуальный подход, существуют no-code платформы, позволяющие создавать цепочки промптов без написания кода.

Один из примеров – ClickUp Brain – инструмент, интегрированный непосредственно в платформу управления проектами ClickUp. Он использует гибридную систему различных языковых моделей, включая GPT-4o и Claude 3, для автоматизации рутинных задач, таких как создание саммари встреч или автоматические follow-up письма.

Например, можно настроить цепочку: «Список трендов» -> «Поиск кейс-стади» -> «Суммирование выводов», чтобы быстро получить аналитику по рынку. Это удобно для тех, кто уже использует ClickUp для управления проектами.

Code-based фреймворки

Для более гибкой и кастомизированной работы с цепочками промптов подойдут фреймворки, требующие написания кода.

  • OpenAI GPT-4 – мощная языковая модель, доступная через API OpenAI. GPT-4 позволяет автоматизировать сложные процессы, используя цепочки промптов. Например, можно создать цепочку для генерации маркетинговых текстов: «Описание продукта» -> «Определение целевой аудитории» -> «Генерация рекламного слогана».
  • LangChain – open-source фреймворк, предназначенный для создания приложений на основе языковых моделей. LangChain позволяет подключаться к внешним источникам данных, что расширяет возможности Prompt Chaining. Например, можно создать цепочку для анализа новостей: «Поиск новостей по теме» -> «Анализ тональности» -> «Суммирование ключевых событий».
  • Auto-GPT – это автономный AI-агент, который может самостоятельно выполнять задачи, используя цепочки промптов. Auto-GPT сам определяет необходимые шаги и выполняет их, что делает его мощным инструментом для автоматизации сложных процессов.
  • Vellum – платформа для создания приложений с использованием ИИ шаг за шагом. Vellum позволяет визуально создавать цепочки промптов и оптимизировать их для достижения наилучших результатов. Например, Vellum помог оптимизировать промпты для Claude 3, что привело к улучшению качества генерации текста.

Что лучше выбрать

Выбор инструмента зависит от ваших потребностей и уровня технических навыков.

  • Для новичков: Начните с no-code инструментов, чтобы быстро освоить концепцию Prompt Chaining.
  • Для опытных разработчиков: Используйте LangChain для создания кастомных решений с подключением к внешним источникам данных.
  • Для сложных задач: Рассмотрите Auto-GPT для автоматизации процессов, требующих автономного принятия решений.
  • Для оптимизации: Vellum подойдет для создания и оптимизации сложных цепочек промптов, особенно если важна производительность и масштабируемость.

В конечном счете, лучший инструмент – это тот, который соответствует вашим потребностям и позволяет эффективно решать поставленные задачи.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что такое Prompt Chaining и чем он отличается от Chain of Thought?

Prompt Chaining (цепочка промптов) – это метод, при котором вывод одного промпта становится входом для следующего, создавая структурированный рабочий процесс. Это как конвейер, где каждый шаг обрабатывает информацию и передает её дальше.

Chain of Thought (цепочка рассуждений) – это техника, когда в одном промпте модель пошагово рассуждает для решения задачи, имитируя человеческий подход к решению проблем. Prompt Chaining разбивает задачу на этапы, а Chain of Thought заставляет модель думать вслух.

Пример: Prompt Chaining — сначала просим модель собрать факты, потом написать на их основе текст. Chain of Thought — просим модель сразу написать текст, но указать ход своих мыслей.

Какие основные преимущества Prompt Chaining?

Prompt Chaining предлагает несколько ключевых преимуществ:

  • Разбиение сложных задач: Позволяет декомпозировать сложные задачи на более мелкие и управляемые этапы. Это упрощает отладку и улучшает понимание процесса.
  • Улучшение точности: Последовательная обработка информации позволяет избежать ошибок, которые могут возникнуть при попытке решить задачу одним сложным запросом.
  • Контроль над процессом: Вы имеете полный контроль над каждым этапом обработки информации, что позволяет вносить коррективы и улучшать результаты.
  • Обработка ошибок на этапах: Если на каком-то этапе возникла ошибка, её легче исправить, не переделывая всю задачу целиком.
Как начать использовать Prompt Chaining новичку?

Сначала попробуйте создать простые цепочки из 2-3 шагов. Используйте готовые шаблоны промптов, чтобы понять, как это работает. Для начала можно использовать OpenAI API или ClickUp Brain, чтобы визуально создавать цепочки. Постепенно усложняйте задачи и экспериментируйте с разными подходами. Начните с задачи, которую вы уже умеете решать с помощью одного промпта, и попробуйте разбить её на несколько этапов.

Какие инструменты лучше всего подходят для Prompt Chaining?

Выбор инструмента зависит от ваших навыков и задач. Для тех, кто не хочет писать код, подойдет ClickUp Brain. Для более продвинутых пользователей есть LangChain и OpenAI API. LangChain позволяет подключать внешние источники данных, что расширяет возможности Prompt Chaining.

Как избежать распространенных ошибок в Prompt Chaining?

Чтобы избежать ошибок, следуйте нескольким простым правилам:

  • Используйте ясные и конкретные промпты: Чем точнее сформулирован промпт, тем лучше будет результат.
  • Управляйте контекстом: Передавайте только необходимую информацию между промптами.
  • Добавляйте проверки ошибок: Проверяйте результаты каждого этапа и исправляйте ошибки, если они есть.
  • Итеративно тестируйте: Постоянно тестируйте и улучшайте свои цепочки промптов.

Совет: Если модель выдает нерелевантный результат, попробуйте перефразировать промпт или предоставить больше контекста.

Prompt Chaining дороже в использовании?

Использование Prompt Chaining может потребовать больше ресурсов, чем использование одного промпта, поскольку каждый шаг в цепочке оплачивается отдельно. Однако, за счет разбиения задачи на этапы, можно использовать более дешевые модели, такие как Claude 3 Haiku или GPT-3.5 Turbo от OpenAI, что может снизить общую стоимость. Кроме того, Prompt Chaining позволяет более эффективно использовать ресурсы, так как каждый этап решает более узкую задачу.