Domine la ingeniería rápida avanzada con LangChain para modelos de lenguaje contextuales

La ingeniería rápida se ha vuelto fundamental para aprovechar los modelos de lenguaje grande (LLM) para diversas aplicaciones. Como todos saben, la ingeniería rápida básica cubre técnicas fundamentales. Sin embargo, avanzar hacia métodos más sofisticados nos permite crear modelos de lenguaje robustos, altamente efectivos y conscientes del contexto.

Este artículo profundizará en múltiples técnicas avanzadas de ingeniería de avisos utilizando LangChain. He agregado ejemplos de código e ideas prácticas para desarrolladores.

En ingeniería de avisos avanzada, elaboramos avisos complejos y utilizamos las capacidades de LangChain para crear aplicaciones inteligentes y sensibles al contexto.

Esto incluye indicaciones dinámicas, indicaciones contextuales, metaindicaciones y uso de la memoria para mantener el estado en las interacciones. Estas técnicas pueden mejorar significativamente el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones impulsadas por LLM.

Objetivos de aprendizaje

  • Aprenda a crear indicaciones de varios pasos que guíen el modelo a través de razonamientos y flujos de trabajo complejos.
  • Explore técnicas avanzadas de ingeniería de avisos para ajustar los avisos según el contexto en tiempo real y las interacciones del usuario para aplicaciones adaptables.
  • Desarrolle indicaciones que evolucionen con la conversación o tarea para mantener la relevancia y la coherencia.
  • Genere y refine indicaciones de forma autónoma utilizando el estado interno y los mecanismos de retroalimentación del modelo.
  • Implementar mecanismos de memoria para mantener el contexto y la información en todas las interacciones para aplicaciones coherentes.
  • Utilice ingeniería rápida avanzada en aplicaciones del mundo real como educación, soporte, escritura creativa e investigación.

Configurando LangChain

Asegúrese de configurar LangChain correctamente. Una configuración sólida y familiaridad con el marco son cruciales para las aplicaciones avanzadas. Espero que todos sepan cómo configurar LangChain en Python.

Instalación

Primero, instale LangChain usando pip:

pip install langchain

Configuración básica

from langchain import LangChain
from langchain.models import OpenAI

# Initialize the LangChain framework
lc = LangChain()

# Initialize the OpenAI model
model = OpenAI(api_key='your_openai_api_key')

Estructuración rápida avanzada

La estructuración avanzada de indicaciones es una versión avanzada que va más allá de simples instrucciones o indicaciones contextuales. Implica crear indicaciones de varios pasos que guían al modelo a través de pasos lógicos.

Esta técnica es esencial para tareas que requieren explicaciones detalladas, razonamiento paso a paso o flujos de trabajo complejos.

Al dividir la tarea en componentes más pequeños y manejables, la estructuración avanzada de indicaciones puede ayudar a mejorar la capacidad del modelo para generar respuestas coherentes, precisas y contextualmente relevantes.

Aplicaciones de la estructuración rápida avanzada

  • Herramientas educativas: las herramientas avanzadas de ingeniería rápida pueden crear contenido educativo detallado, como tutoriales paso a paso, explicaciones completas de temas complejos y módulos de aprendizaje interactivos.
  • Soporte técnico: puede ayudar a proporcionar soporte técnico detallado, pasos de solución de problemas y procedimientos de diagnóstico para diversos sistemas y aplicaciones.
  • Escritura creativa: en los dominios creativos, la ingeniería de indicaciones avanzada puede ayudar a generar tramas intrincadas, desarrollos de personajes y exploraciones temáticas guiando el modelo a través de una serie de pasos de construcción narrativa.
  • Asistencia en investigación: para fines de investigación, las indicaciones estructuradas pueden ayudar en las revisiones de la literatura, el análisis de datos y la síntesis de información de múltiples fuentes, asegurando una forma exhaustiva y sistemática.

Componentes clave de la estructuración rápida avanzada

Aquí hay una estructuración de ingeniería rápida avanzada

  • Instrucciones paso a paso: al proporcionar al modelo una secuencia clara de pasos a seguir, podemos mejorar significativamente la calidad de su resultado. Esto es particularmente útil para la resolución de problemas, explicaciones de procedimientos y descripciones detalladas. Cada paso debe basarse lógicamente en el anterior, guiando el modelo a través de un proceso de pensamiento estructurado.
  • Metas intermedias: para ayudar a garantizar que el modelo se mantenga encaminado, podemos establecer metas intermedias o puntos de control dentro del mensaje. Estos objetivos actúan como miniindicaciones dentro de la indicación principal, lo que permite que el modelo se centre en un aspecto de la tarea a la vez. Este enfoque puede ser particularmente efectivo en tareas que involucran múltiples etapas o requieren la integración de varias piezas de información.
  • Sugerencias y pistas contextuales: la incorporación de sugerencias y pistas contextuales dentro del mensaje puede ayudar al modelo a comprender el contexto más amplio de la tarea. Los ejemplos incluyen proporcionar información general, definir términos clave o describir el formato esperado de la respuesta. Las pistas contextuales garantizan que el resultado del modelo esté alineado con las expectativas del usuario y los requisitos específicos de la tarea.
  • Especificación de roles: definir un rol específico para el modelo puede mejorar su desempeño. Por ejemplo, pedirle al modelo que actúe como un experto en un campo particular (por ejemplo, un matemático, un historiador, un médico) puede ayudar a adaptar sus respuestas al nivel esperado de experiencia y estilo. La especificación de roles puede mejorar la capacidad del modelo para adoptar diferentes personajes y adaptar su lenguaje en consecuencia.
  • Refinamiento iterativo: la estructuración avanzada de indicaciones a menudo implica un proceso iterativo en el que la indicación inicial se refina en función de las respuestas del modelo. Este ciclo de retroalimentación permite a los desarrolladores ajustar el mensaje y realizar ajustes para mejorar la claridad, la coherencia y la precisión. El refinamiento iterativo es crucial para optimizar indicaciones complejas y lograr el resultado deseado.

Ejemplo: razonamiento de varios pasos

prompt = """
You are an expert mathematician. Solve the following problem step-by-step:
Problem: If a car travels at a speed of 60 km/h for 2 hours, how far does it travel?
Step 1: Identify the formula to use.
Formula: Distance = Speed * Time
Step 2: Substitute the values into the formula.
Calculation: Distance = 60 km/h * 2 hours
Step 3: Perform the multiplication.
Result: Distance = 120 km
Answer: The car travels 120 km.
"""
response = model.generate(prompt)
print(response)

you-are-expertmathematician

Avisos dinámicos

En las indicaciones dinámicas, ajustamos las indicaciones según el contexto o las interacciones previas, lo que permite interacciones más adaptables y receptivas con el modelo de lenguaje. A diferencia de las indicaciones estáticas, que permanecen fijas durante toda la interacción, las indicaciones dinámicas pueden evolucionar en función de la evolución de la conversación o de los requisitos específicos de la tarea en cuestión. Esta flexibilidad en las indicaciones dinámicas permite a los desarrolladores crear experiencias más atractivas, contextualmente relevantes y personalizadas para los usuarios que interactúan con modelos de lenguaje.

Aplicaciones de las indicaciones dinámicas

  • Agentes conversacionales: las indicaciones dinámicas son esenciales para crear agentes conversacionales que puedan entablar diálogos naturales y contextualmente relevantes con los usuarios, brindando asistencia personalizada y recuperación de información.
  • Entornos de aprendizaje interactivo: en los sectores educativos, las indicaciones dinámicas pueden mejorar los entornos de aprendizaje interactivo adaptando el contenido de instrucción al progreso y las preferencias del alumno y pueden proporcionar retroalimentación y apoyo personalizados.
  • Sistemas de recuperación de información: las indicaciones dinámicas pueden mejorar la eficacia de los sistemas de recuperación de información al ajustar y actualizar dinámicamente las consultas de búsqueda según el contexto y las preferencias del usuario, lo que genera resultados de búsqueda más precisos y relevantes.
  • Recomendaciones personalizadas: las indicaciones dinámicas pueden impulsar sistemas de recomendación personalizados generando indicaciones dinámicamente basadas en las preferencias del usuario y el historial de navegación. Este sistema sugiere contenido y productos relevantes a los usuarios en función de sus intereses e interacciones pasadas.

Técnicas de indicaciones dinámicas

  • Expansión de consulta contextual: esto implica expandir el mensaje inicial con contexto adicional recopilado de la conversación en curso o de la entrada del usuario. Este mensaje ampliado le da al modelo una comprensión más rica del contexto actual, lo que permite respuestas más informadas y relevantes.
  • Reconocimiento de la intención del usuario: al analizar la intención del usuario y extraer la información clave de sus consultas, los desarrolladores pueden generar dinámicamente mensajes que aborden las necesidades y requisitos específicos expresados por el usuario. Esto garantizará que las respuestas del modelo se adapten a las intenciones del usuario, lo que generará interacciones más satisfactorias.
  • Generación de avisos adaptativos: los avisos dinámicos también pueden generar avisos sobre la marcha en función del estado interno del modelo y el historial de conversaciones actual. Estas indicaciones generadas dinámicamente pueden guiar el modelo hacia la generación de respuestas coherentes que se alineen con el diálogo en curso y las expectativas del usuario.
  • Refinamiento de mensajes a través de comentarios: al agregar mecanismos de retroalimentación al proceso de mensajes, los desarrolladores pueden refinar el mensaje en función de las respuestas del modelo y los comentarios del usuario. Este circuito de retroalimentación iterativo permite la mejora y adaptación continuas, lo que conduce a interacciones más precisas y efectivas con el tiempo.

Ejemplo: Generador dinámico de preguntas frecuentes

faqs = {
    "What is LangChain?": "LangChain is a framework for building applications powered by large language models.",
    "How do I install LangChain?": "You can install LangChain using pip: `pip install langchain`."
}

def generate_prompt(question):
    return f"""
You are a knowledgeable assistant. Answer the following question:
Question: {question}
"""

for question in faqs:
    prompt = generate_prompt(question)
    response = model.generate(prompt)
    print(f"Question: {question}\nAnswer: {response}\n")

what-is-langchain

Avisos contextuales

Las indicaciones contextuales representan un enfoque sofisticado para interactuar con modelos de lenguaje. Implica el aviso para realizar ajustes dinámicos según el contexto de la conversación o la tarea en cuestión. A diferencia de las indicaciones estáticas, que permanecen fijas durante toda la interacción, las indicaciones contextuales evolucionan y se adaptan en tiempo real, lo que permite interacciones más matizadas y relevantes con el modelo. Esta técnica aprovecha la información contextual durante la interacción para guiar las respuestas del modelo. Ayuda a generar resultados coherentes, precisos y alineados con las expectativas del usuario.

Aplicaciones de indicaciones contextuales

  • Asistentes conversacionales: las indicaciones contextuales son esenciales para crear asistentes conversacionales que entablen diálogos naturales y contextualmente relevantes con los usuarios, brindando asistencia personalizada y recuperación de información.
  • Sistemas de diálogo orientados a tareas: en los sistemas de diálogo orientados a tareas, las indicaciones contextuales permiten que el modelo comprenda y responda a las consultas de los usuarios en el contexto de la tarea o dominio específico y guíen la conversación hacia el logro del objetivo deseado.
  • Narración interactiva: las indicaciones contextuales pueden mejorar las experiencias de narración interactiva adaptando la narrativa en función de las elecciones y acciones del usuario, lo que garantiza una experiencia de narración personalizada e inmersiva.
  • Sistemas de atención al cliente: las indicaciones contextuales pueden mejorar la eficacia de los sistemas de atención al cliente al adaptar las respuestas a las consultas del usuario y a las interacciones históricas, proporcionando asistencia relevante y útil.

Técnicas para indicaciones contextuales

  • Integración de información contextual: las indicaciones contextuales toman información contextual de la conversación en curso, incluidos mensajes anteriores, intención del usuario y fuentes de datos externas relevantes. Esta información contextual enriquece la sugerencia, brindando al modelo una comprensión más profunda del contexto de la conversación y permitiendo respuestas más informadas.
  • Expansión de indicaciones contextuales: las indicaciones contextuales se expanden y adaptan dinámicamente en función de la evolución de la conversación, agregando nueva información y ajustando la estructura de la indicación según sea necesario. Esta flexibilidad permite que la indicación siga siendo relevante y receptiva durante toda la interacción y guía el modelo hacia la generación de respuestas coherentes y contextualmente apropiadas.
  • Refinamiento de indicaciones contextuales: a medida que avanza la conversación, las indicaciones contextuales pueden sufrir un refinamiento iterativo basado en la retroalimentación de las respuestas del modelo y las aportaciones del usuario. Este proceso iterativo permite a los desarrolladores ajustar y optimizar continuamente el mensaje para garantizar que capture con precisión el contexto cambiante de la conversación.
  • Retención de contexto de varios turnos: los mensajes sensibles al contexto mantienen una memoria de interacciones anteriores y luego agregan este contexto histórico al mensaje. Esto permite que el modelo genere respuestas coherentes con el diálogo en curso y proporcione una conversación más actualizada y coherente que un mensaje.

Ejemplo: conversación contextual

conversation = [
    "User: Hi, who won the 2020 US presidential election?",
    "AI: Joe Biden won the 2020 US presidential election.",
    "User: What were his major campaign promises?"
]

context = "\n".join(conversation)

prompt = f"""
Continue the conversation based on the following context:
{context}
AI:
"""
response = model.generate(prompt)
print(response)

joebiden

Meta-incitación

Las metaincitaciones se utilizan para mejorar la sofisticación y adaptabilidad de los modelos lingüísticos. A diferencia de las indicaciones convencionales, que proporcionan instrucciones o consultas explícitas al modelo, las metaindicaciones operan en un nivel más alto de abstracción, lo que guía al modelo en la generación o refinación de indicaciones de forma autónoma. Esta guía de metanivel permite al modelo ajustar su estrategia de indicaciones dinámicamente en función de los requisitos de la tarea, las interacciones del usuario y el estado interno. Resulta en fomentar una conversación más ágil y receptiva.

Aplicaciones de la metaindicación

  • Ingeniería de indicaciones adaptativas: las metaindicaciones permiten que el modelo ajuste su estrategia de indicaciones dinámicamente en función de los requisitos de la tarea y las aportaciones del usuario, lo que lleva a interacciones más adaptativas y contextualmente relevantes.
  • Generación de indicaciones creativas: las metaincitaciones exploran espacios de indicaciones, lo que permite al modelo generar indicaciones diversas e innovadoras. Inspira nuevas alturas de pensamiento y expresión.
  • Generación de indicaciones específicas de tareas: las metaindicaciones permiten la generación de indicaciones adaptadas a tareas o dominios específicos, asegurando que las respuestas del modelo se alineen con las intenciones del usuario y los requisitos de la tarea.
  • Refinamiento de indicaciones autónomas: las metaindicaciones permiten que el modelo refine las indicaciones de forma autónoma en función de los comentarios y la experiencia. Esto ayuda al modelo a mejorar y perfeccionar continuamente su estrategia de estimulación.

Técnicas de metaincitación

  • Generación de indicaciones mediante ejemplo: las metaindicaciones pueden implicar la generación de indicaciones basadas en ejemplos proporcionados por el usuario en el contexto de la tarea. Al analizar estos ejemplos, el modelo identifica patrones y estructuras similares que informan la generación de nuevas indicaciones adaptadas a los requisitos específicos de la tarea.
  • Refinamiento de indicaciones a través de comentarios: las metaprompting permiten que el modelo refine las indicaciones de forma iterativa en función de la retroalimentación de sus propias respuestas y las aportaciones del usuario. Este circuito de retroalimentación permite que el modelo aprenda de sus errores y ajuste su estrategia de estímulo para mejorar la calidad de su resultado con el tiempo.
  • Generación de indicaciones a partir de descripciones de tareas: las metaindicaciones pueden proporcionar técnicas de comprensión del lenguaje natural para extraer información clave de las descripciones de tareas o consultas de los usuarios y utilizar esta información para generar indicaciones adaptadas a la tarea en cuestión. Esto garantiza que las indicaciones generadas estén alineadas con las intenciones del usuario y los requisitos específicos de la tarea.
  • Generación de indicaciones basada en el estado del modelo: las metaindicaciones generan indicaciones teniendo en cuenta el estado interno del modelo, incluida su base de conocimientos, memoria y capacidades de inferencia. Esto sucede aprovechando el conocimiento y las capacidades de razonamiento existentes del modelo. Esto permite que el modelo genere indicaciones contextualmente relevantes y se alinee con su estado actual de comprensión.

Ejemplo: generación de solicitudes para una tarea

task_description = "Summarize the key points of a news article."

meta_prompt = f"""
You are an expert in prompt engineering. Create a prompt for the following task:
Task: {task_description}
Prompt:
"""
response = model.generate(meta_prompt)
print(response)

Youareexpert

Aprovechando la memoria y el estado

Aprovechar la memoria y el estado dentro de los modelos de lenguaje permite que el modelo retenga el contexto y la información a través de las interacciones, lo que ayuda a empoderar a los modelos de lenguaje para que exhiban comportamientos más parecidos a los humanos, como mantener el contexto conversacional, rastrear el historial de diálogos y adaptar respuestas basadas en interacciones previas. Al agregar mecanismos de memoria y estado al proceso de solicitud, los desarrolladores pueden crear interacciones más coherentes, sensibles al contexto y receptivas con los modelos de lenguaje.

Aplicaciones de aprovechar la memoria y el estado

  • Agentes conversacionales contextuales: los mecanismos de memoria y estado permiten que los modelos de lenguaje actúen como agentes conversacionales conscientes del contexto, manteniendo el contexto en todas las interacciones y generando respuestas que sean coherentes con el diálogo en curso.
  • Recomendaciones personalizadas: en esto, los modelos de lenguaje pueden proporcionar recomendaciones personalizadas adaptadas a las preferencias del usuario y a las interacciones pasadas, mejorando la relevancia y efectividad de los sistemas de recomendación.
  • Entornos de aprendizaje adaptativos: puede mejorar los entornos de aprendizaje interactivos al realizar un seguimiento del progreso de los alumnos y adaptar el contenido educativo en función de sus necesidades y trayectoria de aprendizaje.
  • Ejecución dinámica de tareas: los modelos de lenguaje pueden ejecutar tareas complejas a través de múltiples interacciones mientras coordinan sus acciones y respuestas en función del contexto en evolución de la tarea.

Técnicas para aprovechar la memoria y el estado

  • Seguimiento del historial de conversaciones: los modelos de lenguaje pueden mantener una memoria de mensajes anteriores intercambiados durante una conversación, lo que les permite retener el contexto y rastrear el historial de diálogos. Al hacer referencia a este historial de conversaciones, los modelos pueden generar respuestas más coherentes y contextualmente relevantes que se basan en interacciones previas.
  • Integración de la memoria contextual: los mecanismos de la memoria se pueden integrar en el proceso de indicación para proporcionar al modelo acceso a información contextual relevante. Esto ayuda a los desarrolladores a guiar las respuestas del modelo en función de sus experiencias e interacciones pasadas.
  • Generación de avisos con estado: las técnicas de gestión de estados permiten que los modelos de lenguaje mantengan un estado interno que evoluciona a lo largo de la interacción. Los desarrolladores pueden adaptar la estrategia de indicaciones al contexto interno del modelo para garantizar que las indicaciones generadas se alineen con su conocimiento y comprensión actuales.
  • Actualización de estado dinámico: los modelos de lenguaje pueden actualizar su estado interno dinámicamente en función de la nueva información recibida durante la interacción. Aquí, el modelo actualiza continuamente su estado en respuesta a las entradas del usuario y las salidas del modelo, adaptando su comportamiento en tiempo real y mejorando su capacidad para generar respuestas contextualmente relevantes.

Ejemplo: mantener el estado en las conversaciones

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

memory = ConversationBufferMemory()

conversation = [
    "User: What's the weather like today?",
    "AI: The weather is sunny with a high of 25°C.",
    "User: Should I take an umbrella?"
]

for message in conversation:
    memory.add_message(message)

prompt = f"""
Continue the conversation based on the following context:
{memory.get_memory()}
AI:
"""
response = model.generate(prompt)
print(response)

whatstheweather

Ejemplos prácticos

Ejemplo 1: resumen de texto avanzado

Usar indicaciones dinámicas y contextuales para resumir documentos complejos.

#importdocument = """
LangChain is a framework that simplifies the process of building applications using large language models. It provides tools to create effective prompts and integrate with various APIs and data sources. LangChain allows developers to build applications that are more efficient and scalable.
"""

prompt = f"""
Summarize the following document:
{document}
Summary:
"""
response = model.generate(prompt)
print(response)

summarizethe-document

Ejemplo 2: Respuesta a preguntas complejas

Combinando razonamiento de varios pasos e indicaciones contextuales para preguntas y respuestas detalladas.

question = "Explain the theory of relativity."

prompt = f"""
You are a physicist. Explain the theory of relativity in simple terms.
Question: {question}
Answer:
"""
response = model.generate(prompt)
print(response)

youarephysicist

Conclusión

La ingeniería rápida avanzada con LangChain ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones sólidas y sensibles al contexto que aprovechan todo el potencial de los grandes modelos de lenguaje. La experimentación continua y el refinamiento de las indicaciones son esenciales para lograr resultados óptimos.

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Conclusiones clave

  • Estructuración avanzada de ingeniería rápida: guía el modelo a través del razonamiento de varios pasos con señales contextuales.
  • Avisos dinámicos: ajusta los avisos según el contexto en tiempo real y las interacciones del usuario.
  • Indicaciones sensibles al contexto: evoluciona las indicaciones para mantener la relevancia y la coherencia con el contexto de la conversación.
  • Meta-prompting: genera y refina los avisos de forma autónoma, aprovechando las capacidades del modelo.
  • Aprovechar la memoria y el estado: mantiene el contexto y la información en todas las interacciones para obtener respuestas coherentes.

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