Zewnętrzny kontekst w promptach

Prompt Engineering z OpenAI API

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Po co zewnętrzny kontekst?

Wstępnie wytrenowane modele językowe znają tylko to, na czym były trenowane
Często trzeba dostarczyć dodatkowy kontekst
To poprawia trafność i skuteczność odpowiedzi

Ikona chatbota na ekranie telefonu.

Luki w wiedzy LLM

Data graniczna wiedzy

system_prompt = "Act as a financial expert that knows about the latest trends."

user_prompt = "What are the top financial trends in 2023?"

print(get_response(system_prompt, user_prompt))

I apologize for any inconvenience, but as of my last knowledge update in 
September 2021, I don't have information about financial trends in 2023.

Luki w wiedzy LLM

Zapytanie o informacje niepubliczne

system_prompt = "Act as a study buddy that helps me with my studies to succeed 
in exams."


user_prompt = "What is the name of my favorite instructor?"

print(get_response(system_prompt, user_prompt))

I don't have personal information about you, including the name of your 
favorite instructor.

Jak przekazać dodatkowe informacje?

Przykładowe poprzednie rozmowy
Prompt systemowy

Ikona dwóch dymków dialogowych symbolizujących rozmowę.

Przykładowe rozmowy

Naprowadza model na odpowiedzi na konkretne pytania

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o-mini",
  messages=[{"role": "system",
             "content": "You are a customer service chatbot that responds to user queries in a gentle way"},

            {"role": "user",
             "content": "What services do you offer?"},

           {"role": "assistant",
             "content": "We provide services for web application development, mobile app development, and 
            custom software solutions."},

           {"role": "user",
             "content": "How many services do you have?"}])

print(response.choices[0].message.content)

We have 3 services including web application development, mobile app development, and custom software solutions.

Wada: może wymagać wielu przykładów

Prompt systemowy

Zawiera niezbędny kontekst dla odpowiedzi chatbota

services = "ABC Tech Solutions, a leading IT company, offers a range of services: 
application development, mobile app development, and custom software solutions."

system_prompt = f"""You are a customer service chatbot that responds to user 
queries in a gentle way. Some information about our services are delimited by 
triple backticks.
```{services}```"""

user_prompt = "How many services do you offer?"
print(get_response(system_prompt, user_prompt))

We have 3 services including web application development, mobile app development, 
and custom software solutions.

Ważna uwaga

Poprzednie metody sprawdzają się przy małym kontekście
Większy kontekst wymaga bardziej zaawansowanych technik

Ikona alertu.

Czas na praktykę!

Prompt Engineering z OpenAI API