Глава 13. Промт инжиниринг для улучшения RAG
Это продолжение перевода книги Кит Борн. Раскрытие потенциала данных с помощью генеративного ИИ и технологии RAG. Быстрый вопрос: что вы используете для генерации контента с помощью большой языковой модели (LLM)? Промт! Очевидно, что промт является ключевым элементом любого приложения на основе генеративного ИИ, а значит, и любого приложения RAG. Системы RAG сочетают в себе возможности поиска информации и генеративных языковых моделей, чтобы повысить качество и релевантность сгенерированного текста. Инженерия промтов в этом контексте означает стратегическое формулирование и корректировку входных промтов для улучшения поиска информации, что, в свою очередь, повышает качество генерации.
Инженерия промтов — это настолько обширная тема, что о ней можно написать целые книги. Существует множество стратегий, направленных на разные аспекты работы с промтами, которые помогают улучшить результаты работы LLM. Однако в этой главе мы сосредоточимся на стратегиях, наиболее применимых к RAG-приложениям. В этой главе мы рассмотрим:
- Ключевые концепции и параметры инженерии промтов
- Основы проектирования и оптимизации промтов для RAG-приложений
- Адаптацию промтов для различных LLM, не только моделей OpenAI
- Лаборатория кода 13.1 — создание пользовательских шаблонов промтов
- Лаборатория кода 13.2 — варианты промтов
К концу этой главы вы получите крепкую базу знаний по инженерии промтов для RAG, а также освоите практические методы оптимизации промтов для улучшения поиска информации, генерации качественного текста и адаптации под конкретные сценарии использования.