Qu'est-ce que la chaîne de symboles dans l'ingénierie rapide? - Analytique Vidhya

Ingénierie rapide avec la méthode de la chaîne de symboles: un guide complet

Travailler avec de grands modèles de langue (LLM) comme GPT-3 ou GPT-4 bénéficie souvent d'une ingénierie rapide sophistiquée. La méthode de la chaîne de symboles offre une approche structurée pour améliorer les interactions avec l'IA, permettant des sorties plus détaillées et organisées. Ce guide explore le concept de la méthode, la mise en œuvre, les avantages, les défis et les applications avancées.

Concepts clés

La chaîne de techniques de symboles invite à utiliser une séquence de représentations symboliques pour guider l'IA à travers un processus en plusieurs étapes. Cela permet un contrôle plus précis et facilite les tâches de raisonnement complexes. L'idée principale est de décomposer une tâche complexe en sous-tâches plus petites et gérables, chacune représentée par un symbole unique. Ces symboles servent de points de contrôle dans l'invite, guidant le processus cognitif de l'IA.

Composants de base

• Symboles: identificateurs uniques pour chaque étape ou concept dans le processus.
• Instructions: Effacer les directives associées à chaque symbole, spécifiant le sous-tâche.
• Contexte: informations de base ou contraintes pertinentes à chaque étape.
• PERSONNES DE SORTIE: Zones désignées où l'IA insère ses réponses.

Implémentation pratique (API Python et OpenAI)

Cette section démontre une implémentation Python utilisant les modèles GPT d'OpenAI pour générer une histoire en utilisant la méthode de la chaîne de symboles. (Remarque: Remplacez "Your open-API-Key" par votre clé API réelle.)

 ! Pip install openai - mise à niveau

Importer un système d'exploitation
Importer Openai
à partir d'Ipython.Display l'affichage d'importation, Markdown, Image comme ipimage
à partir de l'image d'importation PIL, iMagedraw, ImageFont
importer textwrap

os.environ ["openai_api_key"] = "Votre open-api-key"
client = openai.openai ()

story_chain = {
    "Ω": {
        "Instruction": "Générez une prémisse de base pour une histoire de science-fiction.",
        "Context": "Pensez à un concept unique impliquant une exploration spatiale ou une technologie avancée.",
        "sortir": ""
    },
    "Δ": {
        "Instruction": "Développez le personnage principal en fonction de la prémisse.",
        "contexte": "Considérez leurs antécédents, leurs motivations et leurs défis.",
        "sortir": ""
    },
    "Φ": {
        "Instruction": "Créez un contour de l'intrigue.",
        "Context": "Inclure un début, un milieu et une fin. Introduire les conflits et la résolution.",
        "sortir": ""
    },
    "Ψ": {
        "Instruction": "Écrivez le paragraphe d'ouverture.",
        "Context": "donnez le ton et introduisez les principaux éléments de l'histoire.",
        "sortir": ""
    }
}

def generate_story_element (invite):
    réponse = client.chatcompletion.create (
        modèle = "gpt-3.5-turbo",
        messages = [
            {"rôle": "système", "contenu": "Vous êtes un assistant d'écriture créatif. Formatez vos réponses dans Markdown."},
            {"Rôle": "utilisateur", "Contenu": invite "Fournissez votre réponse au format Markdown."}
        ]]
    )
    retour réponse.choices [0] .Message.Content.strip ()

# ... (Les fonctions de génération d'images restent les mêmes) ...

# ... (Le reste du code reste en grande partie le même, en s'adaptant aux appels API OpenAI mis à jour) ...

Explication de sortie et de code

Le code itère à travers le story_chain , générant des éléments de l'histoire basés sur les instructions et le contexte pour chaque symbole. La sortie sera une série de sections Markdown, chacune correspondant à une étape du processus de création de l'histoire, ainsi que des images générées visualisant chaque étape. Les derniers éléments de l'histoire sont compilés et affichés. (En raison de la nature dynamique de la réponse de l'API OpenAI, la sortie exacte ne peut pas être prédéterminée et variera.)

Avantages de la méthode de la chaîne de symboles

• Raisonnement structuré: facilite la pensée systématique dans l'IA, en décomposant les tâches complexes.
• Contrôle amélioré: fournit un contrôle à grain fin sur la sortie de l'IA à chaque étape.
• Préservation du contexte: maintient le contexte sur plusieurs étapes, assurant la cohérence.
• Flexibilité et adaptabilité: facilement modifiée pour s'adapter à diverses tâches et complexités.
• Amélioration du débogage: simplifie l'identification et la correction des erreurs dans le processus.

Applications avancées

• Chaînes imbriquées: création de structures de tâches hiérarchiques avec des symboles représentant des sous-chaînes.
• Branches conditionnelles: implémentation de la logique conditionnelle pour créer des chaînes dynamiques basées sur des sorties intermédiaires.
• Chaînes récursives: concevoir des chaînes qui s'appellent pour un raffinement itératif.
• Systèmes multi-agents: utiliser des symboles pour représenter différents agents d'IA avec une expertise spécialisée.

Défis et considérations

• Longueur rapide: les chaînes complexes peuvent dépasser les limites de jetons de certains modèles d'IA.
• Interprétation des symboles: Les définitions de symboles claires et sans ambiguïté sont cruciales.
• Propagation des erreurs: les erreurs aux premiers stades peuvent s'amplifier aux étapes ultérieures.
• Over-ingénierie: une structuration excessive peut entraver la créativité de l'IA.

Conclusion

La méthode de la chaîne de symboles est une puissante technique d'ingénierie rapide pour gérer les interactions complexes d'IA. En décomposant les tâches en étapes symboliques, il permet un raisonnement plus structuré, un contrôle précis et une cohérence améliorée dans la sortie de l'IA. Bien qu'il existe des défis, les avantages de cette méthode sont importants, d'autant plus que les capacités de l'IA continuent de progresser.

Questions fréquemment posées (FAQ)

Q1: Quelle est la technique de la chaîne de symboles? Une méthode pour structurer les invites en utilisant une séquence de représentations symboliques pour guider les réponses AI par le biais du raisonnement en plusieurs étapes.

Q2: En quoi diffère-t-il de l'ingénierie rapide traditionnelle? Il fournit une approche plus structurée et contrôlée des tâches complexes en les divisant en étapes plus petites et symboliques.

Q3: Quels sont les composants clés? Symboles, instructions, contexte et espaces réservés de sortie.

Q4: Peut-il être utilisé avec n'importe quel modèle d'IA? Bien qu'applicable à de nombreux LLM, des limites de jeton doivent être prises en compte.

Q5: Quelles sont les applications avancées? Chaînes imbriquées, branches conditionnelles, chaînes récursives et systèmes multi-agents.

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