Великі мовні моделі (LLM), такі як Chatgpt та Google Gemini, неймовірно потужні. Настільки потужний, що багато людей лише дряпають поверхню того, що вони можуть забезпечити. Використовуючи штучний інтелект (AI) та машинне навчання (ML), велика мовна модель може скласти складну прозу, обробляти запити обслуговування клієнтів, записувати код і навіть розповідати смішний жарт, якщо користувач запитує. Але відповідь моделі LLM завжди буде обмежена введенням користувача. Якщо ви не даєте моделі LLM хорошого введення введення, це не збирається генерувати особливо цінний вихід.

То що ви з цим робите? Деякі розробники звертаються до оперативних шаблонів Langchain, які є путівниками, які допомагають користувачам генерувати запити для LLMS. Ось огляд рамки Langchain та приклади того, як можна використовувати підказку Langchain, щоб отримати більше використання з великих мовних моделей.

Що таке швидкий шаблон?

Шаблон оперативного шаблону – це багаторазова структура, яка використовується для створення підказок мовної моделі. Він забезпечує послідовний, відтворюваний спосіб сформулювати підказки, і це покращує ваші шанси отримати високоякісні результати з моделей мови та чатів.

Шаблони оперативних операцій, як правило, включають заповнювачі або вхідні змінні, які ви можете змінити за допомогою конкретної інформації або контексту, що відповідає завданням. Це дозволяє динамічно створювати підказки, позначаючи параметри до різних сценаріїв або використовувати випадки.

Шаблони оперативних шаблонів Langchain

Langchain-це рамка з відкритим кодом, розроблена для спрощення розробки додатків, що працюють на великих мовних моделях (LLM), таких як Chatgpt, Claude, Google Gemini та здивування AI. Це допомагає розробникам будувати складні, орієнтовані на AI робочі процеси, і він підтримує такі завдання, як розуміння природним мовою, відповіді на запитання та узагальнення.

Шаблон підказки Langchain – це конкретний тип шаблону багаторазового використання для програм LLM, які використовують рамку Langchain. У Langchain оперативне шаблон – це той, де ви можете визначити оперативну структуру з заповнювачами, а потім заповнити ці власники динамічним вмістом, щоб створити остаточний повний підказки. Ви можете побачити, як це працює в наступному прикладі, де параметр шаблону регулюється, щоб допомогти Chatbot LLM, який виконує службу клієнтів електронної комерції:

ecommerce_prompt_template = primeTemplate (

input_variables =[“customer_query”],

шаблон = “” “

Ви чат AI, що спеціалізується на службі клієнтів електронної комерції.

Ваша мета – допомогти клієнтам у запитах, пов'язаних з продуктами, замовленнями, доставкою та поверненням.

Будь ласка, відповідайте на наступний запит клієнтів корисно та доброзичливо:

Запит клієнта: {customer_query}

“”

)

Як видно з наведеного прикладу, оперативні шаблони в Лангхейні можуть бути записані за допомогою синтаксису, який люди розуміють, на відміну від потреби користувача для введення точного коду комп'ютера. Це тому, що Langchain працює з Python, мовою програмування високого рівня, відомою своєю простотою, читабельністю та гнучкістю. Чистий синтаксис Python робить його зручним для початківців, але достатньо потужним для вдосконалених розробників. Оскільки він працює з Python, Langchain пропонує нижній бар'єр для входу.

Ось ще один запит на Langchain, який може бути використаний для продуктів, що продаються, для користувача, який вже переглядає веб -сайт електронної комерції:

upselling_prompt_template = timptemplate (

input_variables =[“product_name”, “customer_interest”],

шаблон = “” “

Ви є помічником продажів AI для магазину електронної комерції. Ваша мета – надати персоналізовані рекомендації щодо продуктів, пропонуючи додаткові або преміальні продукти на основі інтересу клієнта. Зробіть рекомендацію дружньою, переконливою та зосередженою на цінності.

Інтерес клієнта: {customer_interest}

Продукт, який вони розглядають: {product_name}

Запропонуйте одну або дві додаткові продукти та поясніть, чому вони добре поєднуються з продуктом, який клієнт розглядає.

“”

)

Ось ще один шаблон підказки Langchain, призначений для надання обслуговування клієнтів, пов’язаних із доставкою та доставкою:

SHIPPLING_PROMPT_TEMPLATE = THRIPTEMPLATE (

input_variables =[“customer_location”, “shipping_method”],

шаблон = “” “

Ви є помічником AI, який допомагає клієнтам відстежувати та оцінити час доставки для своїх замовлень на електронну комерцію.

Місцезнаходження клієнта: {customer_location}

Вибраний метод доставки: {shipping_method}

Виходячи з цієї інформації, надайте орієнтовний час доставки, будь -які потенційні затримки та коротке заспокоєння щодо зобов'язань магазину до своєчасної доставки.

“”

)

Тільки тому, що легко створити код Python Langchain не означає, що ваш код повинен бути простим. Langchain може зрозуміти підказки з декількома заповнювачами, умовною логікою та іншими функціями, які допомагають створити більш складні та настроювані підказки.

Навіщо користуватися швидкими шаблонами?

Використовуючи метод формату для створення підказок LLM, ви отримуєте кілька переваг, пов'язаних з точністю, гнучкістю та генеруванням корисних результатів. Ось чотири причини для розгляду використання шаблонів у власній роботі LLM:

Узгодженість у результатах виходу

Якщо ви працюєте в полях, які включають підтримку клієнтів, створення контенту або відповіді на запитання, ви знаєте, що чіткість і точність є обов'язковими. Шаблони оперативних шаблонів мають багато сенсу для цих додатків, оскільки шаблони забезпечують рівномірність у тому, як вказані інструкції для мовних моделей. Чистий результат є більш надійними та послідовними відповідями.

Ефективність

Замість інструкцій щодо переписування, шаблони дозволяють зосередитись на налаштуванні змінних відповідно до конкретного контексту, тоді як основні компоненти залишаються однаковими. LLM відповість на запитання на основі того, як ви доручаєте його функціонувати в початковому програмуванні шаблону. Її відповіді лише зміниться у відповідь на змінні входи, які ви визначаєте під час початкового процесу створення шаблонів.

Вдосконалена продуктивність моделі

Добре розроблені шаблони можуть керувати моделлю, щоб краще зрозуміти бажане завдання, зменшити неоднозначність та покращити якість відповідей-і відволікаючи вас від жахливого повідомлення про помилку. Для підвищення актуальності виходів створіть шаблони, що включають приклади або чіткі структури.

Гнучкість та налаштування

Швидкі шаблони часто відформатовані з заповнювачами для динамічних змінних, що дозволяє легко налаштувати для різних випадків використання. Наприклад, один шаблон може обробляти кілька продуктів або сценаріїв, просто замінивши різні значення змінних. Це робить модель шаблону ідеальною для масштабованих додатків.

Недоліки шаблонів Langchain

Шаблони оперативних шаблонів Langchain можуть бути надзвичайно корисними для власників сайтів електронної комерції, але їм не вистачає спритного розуміння представників служби обслуговування клієнтів людини. Ось чотири потенційні недоліки для використання шаблонів підказки Langchain на вашому сайті:

Обмежене усвідомлення контексту

Шаблони оперативних шаблонів Langchain не призначені для того, щоб запам'ятати попередні запити користувачів, а це означає, що вони не можуть вести розмову з справжньою людиною на іншому кінці обміну. Іншими словами, для кожної відповіді Langchain немає реального контексту. Кожен запит – це як починати з нуля.

Труднощі, коли входи користувача не відповідають шаблону

Порівняно з іншими формами генеративного AI, моделі Langchain не реагують належним чином, коли вхід користувача не відповідає попередньо встановленим шаблоном підказки. Якщо ви створюєте шаблон підказки Langchain для відстеження замовлень і запит користувача про сам продукт, AI може не в змозі відповісти послідовно. Більш складні чатні чати можуть скасувати, виходячи з того, що користувач набрав.

Складні ланцюги можуть створити відповіді, заповнені помилками

Зі збільшенням складності програм Langchain, вам може бути важко керувати та підтримувати кілька оперативних шаблонів. Ви можете частково протидіяти цьому, організовуючи шаблони швидких компонентів, що спрощує складні відповіді. Тим не менш, чим більше вхідних даних, які обробляють Langchain, тим більше шансів на помилку.

Як створити оперативні шаблони в Лангчейні

Щоб правильно створити шаблон підказки Langchain, вам потрібно буде врахувати три основні компоненти: перший – це ваш шаблон (або шаблон рядка), що є основними кишками підказки. Другий компонент складається з ваших змінних, які ви кодуєте з заповнювачами, але буде змінюватися залежно від введення тексту користувача. Третій компонент – параметри, і це фактичні значення, які будуть вводити ваші користувачі. Наприклад, якщо ви писали оперативний шаблон, який перетворив долари США в євро, ваші параметри можуть складатися з конкретних сум долари, які потім вживаються у формулу.

Зважаючи на ці основні компоненти, ось як ви б створили швидкий шаблон у Langchain:

Визначте рядок шаблону

Ваш шаблон рядка повинен містити заповнювачі для динамічних змінних. Подумайте про використання F-Strens Python, щоб полегшити заміну значень під час виконання. (F-String-це стислий і інтуїтивний спосіб вбудувати змінні безпосередньо в рядки в Python.) Ось приклад:

Name = “позначити” завдання = “обслуговування клієнтів”

Formatted_string = f “Моє ім'я {ім'я}, і я фахівець {Job}.”

Вихід: Мене звуть Марк, і я спеціаліст з обслуговування клієнтів.

Створіть свій оперативний шаблон

Ви доручите програмі “імпортувати оперативну кадру”. На цьому кроці ви визначите свої підказки, свої вхідні змінні та сам шаблон. Це формалізує остаточний рядок, який ви будете використовувати в дзвінках LLM.

Включіть приклади з кількома пострілами

Щоб покращити продуктивність, подумайте про додавання кількох прикладів до префікса вашого підказки. Це означає надання ШІ кількома прикладами того, як генерувати бажану відповідь. Ці приклади тренують модель, використовуючи кілька пострілів, демонструючи очікуваний формат вихідного або стилю. Наприклад, ви можете навчити мову моделі відповідати на доставку запиту з наступним прикладом:

Запит: “Де моє замовлення?”

Відповідь: “Ваше замовлення {Номер замовлення} відійшов наш склад на дату {виїзд} і має прибути на дату {прибуття}.”

Додайте зовнішні інформаційні можливості (необов’язково)

Додайте змінні для динамічної зовнішньої інформації, таких як дані з API або баз даних, щоб зробити ваші підказки більш пристосованими. Ви можете це зробити, включивши заповнювачі в рядок шаблону.

Тест, генеруючи підказку

Розробники програмного забезпечення сказали б, що на цьому етапі ви “надрукуєте” свій вихід. Ви робите це, замінивши змінні та запускаючи шаблон, щоб переконатися, що він може передати збір. Якщо це так, ви готові інтегрувати його у свої дзвінки LLM.