|
|
|
@ -1,3 +1,13 @@
|
|
|
|
|
# Prompt Chaining
|
|
|
|
|
# Создание цепочек промптов
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
This page needs a translation! Feel free to contribute a translation by clicking the `Edit this page` button on the right side.
|
|
|
|
|
## Введение в Создание цепочек промптов
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Для повышения надежности и производительности LLM, Одним из важных приемов промпт-инжиниринга является разбиение задачи на подзадачи. После того как эти подзадачи определены, для LLM предлогаются подзадачи, а затем ее ответ используется в качестве входных данных для другого запроса. Это то, что называется Prompt Chaining, когда задача разбивается на подзадачи с целью создания цепочки операций промптов.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Создание цепочек промтов полезно для решения сложных задач, которые LLM может с трудом решить, если будет предложено очень подробное промпт. При создание цепочки прмптов цепочки промптов выполняют преобразования или дополнительные процессы над сгенерированными ответами, прежде чем достичь конечного желаемого состояния.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Помимо повышения производительности, цепочки промптов помогают повысить прозрачность вашего применения LLM, повышает управляемость и надежность. Это означает, что вы можете гораздо проще отлаживать проблемы с ответами модели, а также анализировать и улучшать производительность на различных этапах, которые нуждаются в улучшении.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Цепочка промптов особенно полезна при создании диалоговых помощников на базе LLM и улучшении персонализации и пользовательского опыта ваших приложений.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
This page needs a translation! Feel free to contribute a translation by clicking the `Edit this page` button on the right side.
|
|
|
|
|