Technologie
À l’ère de l’intelligence artificielle, l’ingénierie des invites est une compétence essentielle pour exploiter pleinement le potentiel des modèles de langage de grande taille (LLMs). Cela consiste à formuler des entrées complexes pour obtenir des résultats pertinents et utiles des modèles d’IA tels que ChatGPT. Bien que de nombreux LLMs soient conçus pour être accessibles aux utilisateurs non techniques et réagissent bien à des invites conversationnelles naturelles, des techniques avancées d’ingénierie des invites offrent un niveau de contrôle supplémentaire. Ces techniques sont non seulement utiles pour les utilisateurs individuels, mais également indispensables pour les développeurs souhaitant créer des applications sophistiquées alimentées par l’IA.
Le Changement de Jeu : Invite Poet
Invite Poet est un outil révolutionnaire développé par Character.ai, une plateforme et un espace de création pour des IA conversationnelles personnalisées, récemment acquis par Google. Invite Poet pourrait offrir un aperçu de l’orientation future de la gestion du contexte des invites dans les projets d’IA de Google, tels que Gemini.
Invite Poet présente plusieurs avantages clés et se distingue d’autres frameworks comme Langchain par sa simplicité et son orientation :
- Approche Low Code : Simplifie la conception des invites pour les utilisateurs techniques et non techniques, contrairement à des frameworks plus intensifs en code.
- Flexibilité des Modèles : Utilise YAML et Jinja2 pour soutenir des structures d’invite complexes.
- Gestion du Contexte : Intègre sans effort des données externes, offrant un processus de création d’invite plus dynamique et riche en données.
- Efficacité : Réduit le temps consacré aux manipulations de chaînes, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur la rédaction d’un texte d’invite optimal.
Cet article se concentre sur le concept crucial du contexte dans l’ingénierie des invites, en particulier les composants d’instructions et de données. Nous examinerons comment Invite Poet peut rationaliser la création d’invites dynamiques et riches en données, améliorant ainsi l’efficacité de vos applications LLM.
L’Importance du Contexte : Instructions et Données
Personnaliser une application LLM implique souvent de lui fournir des instructions détaillées sur son comportement. Cela peut signifier définir un type de personnalité, une situation spécifique, ou même imiter une figure historique. Par exemple :
Personnaliser une application LLM, comme un chatbot, signifie souvent lui donner des instructions spécifiques sur son comportement. Cela peut impliquer de décrire un certain type de personnalité, une situation ou un rôle, ou même une personne historique ou fictive précise. Par exemple, lorsque vous demandez de l’aide pour un dilemme moral, vous pouvez demander au modèle de répondre dans le style d’une personne spécifique, ce qui influencera grandement le type de réponse que vous obtiendrez. Essayez différentes variations de l’invite suivante pour voir comment les détails (comme les personnes que vous choisissez) comptent :
Simulez une discussion de panel avec les philosophes Aristote, Karl Marx et Peter Singer. Chacun doit donner des conseils individuels, commenter les réponses des autres et conclure. Supposons qu'ils aient très faim.La question : La pizzeria nous a donné une pizza supplémentaire, dois-je leur dire ou devrions-nous la garder ?
Les détails sont cruciaux. Une ingénierie efficace des invites implique également de créer un contexte de données spécifique et personnalisé. Cela signifie fournir au modèle des faits pertinents, comme des données utilisateur personnelles, des informations en temps réel ou des connaissances spécialisées, auxquelles il n’aurait pas accès autrement. Cette approche permet à l’IA de produire des résultats beaucoup plus pertinents pour la situation spécifique de l’utilisateur que ce qui serait possible avec un modèle générique non informé.
Gestion Efficace des Données avec le Modèle d’Invites
Les données peuvent être saisies manuellement, simplement en les tapant dans ChatGPT. Si vous demandez des conseils sur l’installation d’un logiciel, vous devez lui parler de votre matériel. Si vous demandez de l’aide pour rédiger le CV parfait, vous devez d’abord lui indiquer vos compétences et votre parcours professionnel. Cependant, bien que cela soit acceptable pour un usage personnel, cela ne fonctionne pas pour le développement. Même pour un usage personnel, saisir manuellement des données pour chaque interaction peut être fastidieux et sujet à des erreurs.
C’est là qu’intervient le modèle d’invites. Invite Poet utilise YAML et Jinja2 pour créer des invites flexibles et dynamiques, améliorant considérablement les interactions avec les LLM.
Exemple : Planificateur Quotidien
Pour illustrer la puissance d’Invite Poet, examinons un exemple simple : un assistant de planification quotidienne qui rappellera à l’utilisateur les événements à venir et fournira des informations contextuelles pour l’aider à se préparer pour sa journée, en se basant sur des données en temps réel.
Par exemple, vous pourriez vouloir obtenir un résultat comme celui-ci :
Bonjour ! Il semble que vous ayez des réunions virtuelles le matin et une randonnée l'après-midi prévue. N'oubliez pas d'apporter de l'eau et de la crème solaire pour votre randonnée, car il fait ensoleillé dehors.
Voici votre emploi du temps et les conditions actuelles pour aujourd'hui :
- **09:00 AM :** Réunion virtuelle avec l'équipe marketing
- **11:00 AM :** Entretien individuel avec le chef de projet
- **07:00 PM :** Randonnée l'après-midi au Discovery Park avec des amis
Il fait actuellement 18°C et ensoleillé. Attendez-vous à de bonnes conditions pour votre randonnée. Soyez conscient d'une fermeture de pont sur l'I-90, ce qui pourrait causer des retards.Pour cela, nous devrons fournir au modèle au moins deux éléments de contexte différents : 1) des instructions personnalisées sur la tâche, et 2) les données nécessaires pour définir le contexte factuel de l’interaction utilisateur.
Invite Poet nous offre des outils puissants pour gérer ce contexte. Nous commencerons par créer un modèle pour contenir la forme générale des instructions, et le remplir avec des données spécifiques au moment où nous souhaitons exécuter la requête. Pour l’exemple ci-dessus, nous pourrions utiliser le code Python suivant pour créer un `raw_template` et les `template_data` à remplir, qui sont les composants d’un objet `Prompt` d’Invite Poet.
raw_template="""
- name: instructions système
role: système
content: |
Vous êtes un assistant de planification quotidienne utile. Utilisez les informations suivantes sur l'emploi du temps de l'utilisateur et les conditions dans leur région pour fournir un résumé détaillé de la journée. Rappelez-leur les événements à venir et signalez toute alerte ou condition inhabituelle, y compris les avertissements météorologiques, de circulation ou de qualité de l'air. Demandez s'ils ont des questions supplémentaires.
- name: données en temps réel
role: système
content: |
Météo à {{ user_city }}, {{ user_country }} :
- Température : {{ user_temperature }}°C
- Description : {{ user_description }}
Circulation à {{ user_city }} :
- État : {{ traffic_status }}
Qualité de l'air à {{ user_city }} :
- AQI : {{ aqi }}
- Principal Polluant : {{ main_pollutant }}
Événements à venir :
{% for event in events %}
- {{ event.start }} : {{ event.summary }}
{% endfor %}
"""Le code ci-dessous utilise la classe `Prompt` d’Invite Poet pour peupler des données provenant de plusieurs sources dans un modèle afin de former une seule invite cohérente. Cela nous permet d’invoquer un assistant de planification quotidienne pour fournir des réponses personnalisées et contextuelles. En intégrant des données météorologiques, des mises à jour de circulation, des informations sur la qualité de l’air et des événements de calendrier, le modèle peut offrir des résumés détaillés et des rappels, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.
Vous pouvez cloner et expérimenter avec l’exemple de code complet, qui met également en œuvre l’apprentissage par quelques exemples, une technique puissante d’ingénierie des invites qui consiste à présenter aux modèles un petit ensemble d’exemples d’entraînement.
# Données utilisateur
user_weather_info=get_weather_info(user_city)
traffic_info=get_traffic_info(user_city)
aqi_info=get_aqi_info(user_city)
events_info=get_events_info(calendar_events)
template_data={
"user_city": user_city,
"user_country": user_country,
"user_temperature": user_weather_info["temperature"],
"user_description": user_weather_info["description"],
"traffic_status": traffic_info,
"aqi": aqi_info["aqi"],
"main_pollutant": aqi_info["main_pollutant"],
"events": events_info
}
# Créer l'invite en utilisant Invite Poet
prompt=Prompt(
raw_template=raw_template_yaml,
template_data=template_data
)
# Obtenir la réponse d'OpenAI
model_response=openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=prompt.messages
)Conclusion
Maîtriser les fondamentaux de l’ingénierie des invites, en particulier les rôles des instructions et des données, est essentiel pour maximiser le potentiel des LLMs. Invite Poet se distingue comme un outil puissant dans ce domaine, offrant une approche rationalisée pour créer des invites dynamiques et riches en données.
Le système de modèles flexible et low-code d’Invite Poet rend la conception des invites accessible et efficace. En intégrant des sources de données externes qui ne seraient pas disponibles pour l’entraînement d’un LLM, les modèles d’invites remplis de données peuvent mieux garantir que les réponses de l’IA sont précises et pertinentes pour l’utilisateur.
En utilisant des outils comme Invite Poet, vous pouvez améliorer vos compétences en ingénierie des invites et développer des applications d’IA innovantes qui répondent avec précision aux divers besoins des utilisateurs. À mesure que l’IA continue d’évoluer, il sera essentiel de rester compétent dans les dernières techniques d’ingénierie des invites.
