Zaawansowane strategie promptowania

Wprowadzenie do Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Architektura promptów

Prompty systemowe definiują styl i podejście
Prompty chain-of-thought zapewniają ramy rozwiązywania problemów
Prompty few-shot dostarczają przykładów
Każda warstwa buduje zrozumienie, zwiększając niezawodność

Diagram z czterema połączonymi kołami zębatymi przedstawiający sekwencję architektury promptów: prompt systemowy, kroki chain-of-thought, przykłady few-shot i żądanie treści.

Prompty systemowe i kontrola stylu

prompt_template = {
    "system_prompt": f"""System: Write in a professional but approachable tone.""",

    "content_type": "blog_post",

    "examples": [
        {
            "title": "Cloud Migration Basics",
            "content": "Moving to the cloud doesn't have to be complex..."
        }
    ],

    "task": f"Write a blog post about {topic}"

}

Promptowanie chain-of-thought

def generate_message_content(text_data):
    steps = [
        "1. Understand the target audience",
        "2. Outline key points",
        "3. Draft a promotional email"
    ]

    text_data["text"] += f"\nSteps:{' '.join(steps)}"

    return text_data

💡 Kieruje procesem myślenia modelu

Adaptacja treści i parametry

parameters = {

    "blog_post": {"temperature": 0.7, "top_p": 0.9},
    "social_media": {"temperature": 0.8, "top_p": 0.95},

    "technical": {"temperature": 0.4, "top_p": 0.8}

}

content_type = "blog_post"
prompt_data["parameters"] = parameters[content_type]

Dostosowanie parametrów do typu treści
Gotowe ustawienia parametrów dla spójności

Generowanie promptów za pomocą szablonów

# Write the prompt
topic = "Cloud Security"
content_type = "blog_post"
prompt = f"Write a {topic} blog post. Use this example: {prompt_template["examples"][0]}"


# Define the parameters
temperature = parameters[content_type]["temperature"]
top_p = parameters[content_type]["top_p"]


# Call the model
response = bedrock.invoke_model(modelId=model_id, body=json.dumps({"messages": 
           [{"role": "user","content": [{"type": "text", "text": prompt}]}],
           "temperature": temperature, "top_p": top_p}))

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do Amazon Bedrock