什麼是及時工程中的符號鏈？ - 分析Vidhya

使用符號鏈方法的及時工程：綜合指南

使用大型語言模型（LLM）（例如GPT-3或GPT-4）通常受益於復雜的及時工程。符號方法鏈提供了一種結構化方法來增強與AI的相互作用，從而實現了更詳細和有組織的輸出。本指南探討了該方法的概念，實現，收益，挑戰和高級應用程序。

關鍵概念

符號技術鏈結構促使使用一系列符號表示，通過多步過程指導AI。這允許更精確的控制並促進複雜的推理任務。核心想法是將復雜的任務分解為較小，易於管理的子任務，每個子任務都由一個唯一的符號表示。這些符號在提示中充當檢查點，引導AI的認知過程。

核心組件

• 符號：過程中每個階段或概念的唯一標識符。
• 說明：與每個符號關聯的清晰指令，指定子任務。
• 上下文：與每個步驟相關的背景信息或約束。
• 輸出佔位符： AI插入其響應的指定區域。

實際實施（Python和OpenAI API）

本節展示了使用OpenAI的GPT模型的Python實現，以使用符號方法鏈生成故事。 （注意：用實際的API鍵替換"Your open-API-Key" 。）

 ！ pip安裝OpenAi-升級

導入操作系統
進口Openai
來自ipython.display導入顯示，降價，圖像為iPimage
從PIL導入圖像，ImageDraw，ImageFont
導入textWrap

os.environ [“ openai_api_key”] =“您的open-api-key”
客戶端= openai.openai（）

story_chain = {
    “ω”：{
        “指示”：“為科幻故事產生基本前提。”，
        “上下文”：“想想一個涉及太空探索或先進技術的獨特概念。”
        “輸出”： ””
    }，，
    “δ”：{
        “指示”：“基於前提開發主角色。”，
        “上下文”：“考慮他們的背景，動機和挑戰。”，
        “輸出”： ””
    }，，
    “φ”：{
        “指令”：“創建一個圖大綱。”，
        “上下文”：“包括開始，中間和結束。引入衝突和解決方案。
        “輸出”： ””
    }，，
    “ψ”：{
        “指令”：“寫開幕段。”，
        “上下文”：“定下基調並介紹故事的主要要素。
        “輸出”： ””
    }
}

def generate_story_element（提示）：
    響應= client.chatcompletion.greate（
        型號=“ gpt-3.5-turbo”，
        消息= [
            {“角色”：“系統”，“ content”：“您是創意寫作助手。格式化您的回答。”}，
            {“角色”：“用戶”，“ content”：提示“以Markdown格式提供您的響應。”}
        這是給出的
    ）
    返迴響應。選擇[0] .message.content.strip（）

＃...（圖像生成功能保持不變）...

＃...（其餘代碼基本相同，適應更新的OpenAI API調用）...

輸出和代碼說明

代碼通過story_chain迭代，根據每個符號的說明和上下文生成故事元素。輸出將是一系列的降價部分，每個部分都與故事創建過程中的一步相對應，以及生成的圖像可視化每個步驟。最終的故事元素被編譯和顯示。 （由於OpenAI API響應的動態性質，確切的輸出無法預先確定並且會變化。）

符號方法鏈的優點

• 結構化推理：促進AI中的系統思維，打破複雜的任務。
• 增強的控制：在每個步驟中提供對AI輸出的細粒度控制。
• 上下文保存：跨多個步驟維護上下文，以確保連貫性。
• 靈活性和適應性：易於修改以適應各種任務和復雜性。
• 改進的調試：簡化過程中的識別和糾正錯誤。

高級應用程序

• 嵌套鍊：用代表子鏈的符號創建層次任務結構。
• 條件分支：實現條件邏輯以基於中間輸出創建動態鏈。
• 遞歸鏈：設計鏈條，自稱為迭代精緻。
• 多代理系統：利用符號代表具有專業知識的不同AI代理。

挑戰和考慮因素

• 及時長度：複雜的鏈可能會超過某些AI模型的令牌限制。
• 符號解釋：清晰且明確的符號定義至關重要。
• 錯誤傳播：早期階段的錯誤可能會在較晚階段放大。
• 過度工程：過度的結構可以阻礙AI的創造力。

結論

符號方法鍊是一種強大的提示工程技術，用於管理複雜的AI交互。通過將任務分解為符號步驟，它可以實現AI輸出中更結構化的推理，精確控制和改善的連貫性。儘管存在挑戰，但這種方法的好處是顯著的，尤其是隨著AI能力繼續前進。

常見問題（常見問題解答）

Q1：什麼是符號技術的鏈？一種使用一系列符號表示來構建提示的方法，通過多步推理指導AI響應。

問題2：它與傳統及時工程有何不同？它通過將其分解為較小的象徵性步驟，為複雜的任務提供了一種更具結構化和受控的方法。

Q3：什麼是關鍵組件？符號，說明，上下文和輸出佔位符。

Q4：可以與任何AI模型一起使用嗎？雖然適用於許多LLM，但應考慮代幣限制。

Q5：哪些高級應用程序？嵌套鍊，條件分支，遞歸鍊和多代理系統。

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