Prompting em múltiplas etapas

Engenharia rápida com a API OpenAI

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Prompting em múltiplas etapas

Quebre o objetivo final em etapas
O modelo segue cada etapa para gerar a saída
Prompts em múltiplas etapas são usados para:
- Tarefas sequenciais
- Tarefas cognitivas

Diagrama mostrando que um prompt em múltiplas etapas dá ao modelo uma série de passos sequenciais para executar.

Prompts em múltiplas etapas como mapas do tesouro

Imagem representando um mapa do tesouro com pistas para encontrá-lo.

Prompt de etapa única: escrevendo um blog

prompt = "Compose a travel blog"
print(get_response(prompt))

Title: Explorando as paisagens encantadoras da Islândia

Introdução: Bem-vindo ao meu blog de viagem! Hoje, estou empolgado para compartilhar minha jornada inesquecível pelas 
ipnotizantes paisagens da Islândia. 

Dia 1: Reykjavik - A charmosa capital [...]
Dia 2: Círculo Dourado - As maravilhas da natureza [...]
Dia 3: Costa Sul - Uma jornada de gelo e fogo [...]
Dia 4: Lagoa Glacial - Um reino congelado [...]
Dia 5: Blue Lagoon - Um final relaxante [...]

Prompt em múltiplas etapas: escrevendo um post de blog

prompt = """Compose a travel blog as follows:
Step 1: Introduce the destination.
Step 2: Share personal adventures during the trip.
Step 3: Summarize the journey.
"""
print(get_response(prompt))

Escrevendo um post de blog de viagem

Title: Explorando as encantadoras ruas de Barcelona


Passo 1: Apresente o destino.
Bem-vindo a Barcelona, uma cidade vibrante à beira da deslumbrante costa mediterrânea da Espanha [...]


Passo 2: Compartilhe aventuras pessoais da viagem.
Explorando as ruas estreitas e sinuosas do Bairro Gótico, esbarrei em joias escondidas a cada esquina. 
[...]


Passo 3: Resuma a jornada.
Ao encerrar minha jornada por Barcelona, não pude deixar de me sentir grato pelas incríveis 
experiências e memórias que vivi [...]

Analisando a correção da solução

Verificar a correção da solução exige várias etapas
Exemplo:
- Código Python para funções de cálculo

Imagem de uma calculadora

Analisando a correção da solução

Solução típica para verificar

calculator = """
def add(a, b):
    return a + b
def subtract(a, b):
    return a - b
def multiply(a, b):
    return a * b
def divide(a, b):
    return a / b
"""

Prompt de etapa única:

prompt = f"""Determine if the code delimited 
by triple backticks is correct or not.
Answer by yes or no.
```{calculator}```"""

print(get_response(prompt))

Yes

Prompt em múltiplas etapas para analisar a correção

Prompt em múltiplas etapas:

prompt = f"""Determine the correctness of the code delimited by triple backticks 
as follows: 
Step 1: Check the code correctness in each function. 
Step 2: Verify if the divide function handles the case when dividing by 0. 
Code: ```{calculator}```"""

print(get_response(prompt))

The code appears to be correct. It defines four functions: add, subtract, multiply, and 
divide. Each function performs the corresponding mathematical operation and returns the
result. However, it does not handle the case when dividing by 0, which can result in a 
ZeroDivisionError.

Prompt em múltiplas etapas vs. few-shot

Etapas

Diga explicitamente ao modelo o que fazer

Diagrama mostrando como um prompt em múltiplas etapas divide a instrução em uma série de passos para o modelo seguir um a um.

Prompt em múltiplas etapas vs. few-shot

Etapas

Diga explicitamente ao modelo o que fazer

Diagrama mostrando como um prompt em múltiplas etapas divide a instrução em uma série de passos para o modelo seguir um a um.

Exemplos (shots)

Perguntas e respostas que o modelo aprende

Imagem mostrando como funciona um few-shot prompt, em que a entrada inclui exemplos de perguntas e respostas junto com a pergunta-alvo.

Vamos praticar!

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