提示工程技術與生成式AI應用

提示工程已成為駕馭生成式 AI 潛力的關鍵技術，有效提示的設計更是重中之重。本文除了闡述高效提示的五大核心原則：給予方向、指定格式、提供範例、評估品質、劃分勞動，更佐以 OpenAI GPT 模型的 Python 程式碼範例，展現實務應用。同時，也探討大語言模型的發展現況，例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Meta 的 Llama，以及提示工程的未來趨勢，包含多模態提示、自動化提示最佳化、提示的安全性和倫理等導向。為更深入理解 LangChain 框架的應用，本文也詳述其進階技巧，包含提示範本、LCEL、輸出解析器、評估工具、函式呼叫、資料連線、檔案分割、任務分解和提示鏈等，提供開發者更全面的技術參考。

提示工程在生成式人工智慧中的應用：未來可靠的AI輸出規模化輸入

生成式人工智慧（Generative AI）正以驚人的速度改變各行各業，而提示工程（Prompt Engineering）則是解鎖其潛力的關鍵技術。本文將探討提示工程的基本原理、實踐方法以及其在生成式人工智慧中的重要性。

五大提示原則：開發高效提示的基礎

要想充分發揮生成式人工智慧的潛力，設計高效的提示（Prompt）至關重要。以下是五大提示原則，能夠幫助您構建更有效的提示：

1. 給予方向（Give Direction）：清晰地指示AI模型需要執行的任務或要解決的問題。

   • 明確任務目標
   • 提供背景資訊
   • 限制輸出範圍

2. 指定格式（Specify Format）：定義所需的輸出格式，以確保結果符合您的需求。

   • 指定輸出結構
   • 要求特定格式（如JSON、Markdown）
   • 控制輸出長度

3. 提供範例（Provide Examples）：透過範例幫助AI模型更好地理解您的需求。

   • 提供輸入輸出的範例
   • 使用具體案例進行說明
   • 展示期望的輸出風格

4. 評估品質（Evaluate Quality）：定義評估輸出品質的標準，以確保結果的準確性和可靠性。

   • 設定評估指標
   • 提供品質評估的指導原則
   • 使用評分機制進行評估

5. 劃分勞動（Divide Labor）：將複雜任務分解為更小、更易於管理的子任務。

   • 將大任務分解為小任務
   • 明確每個子任務的目標
   • 逐步執行任務

程式碼範例：提示工程實踐

以下是一個簡單的Python範例，展示如何使用OpenAI的GPT模型生成文字：

import openai

# 設定API金鑰
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

# 定義提示
prompt = "請根據以下原則生成一篇關於提示工程的文章：1. 給予方向；2. 指定格式；3. 提供範例；4. 評估品質；5. 劃分勞動。"

# 使用GPT模型生成文字
response = openai.Completion.create(
    model="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=500
)

# 輸出生成的文字
print(response.choices[0].text.strip())

內容解密：

1. 匯入OpenAI函式庫：使用import openai匯入必要的函式庫，以便與OpenAI的API進行互動。
2. 設定API金鑰：將openai.api_key設定為您的API金鑰，這是存取OpenAI服務的憑證。
3. 定義提示：建立一個包含任務說明的提示字串，指導模型生成符合需求的文字。
4. 呼叫GPT模型：使用openai.Completion.create方法呼叫GPT模型，傳入模型名稱、提示和其他引數。
5. 輸出生成文字：從模型的回應中提取生成的文字，並進行輸出。

大語言模型：文字生成的根本

大語言模型（Large Language Models, LLMs）是生成式人工智慧的核心技術之一，它們能夠理解和生成人類語言。以下是一些關鍵的大語言模型：

• OpenAI的GPT系列：包括GPT-3.5-turbo、GPT-4等，是目前最先進的語言模型之一。
• Google的Gemini：Google推出的大語言模型，具有強大的語言理解和生成能力。
• Meta的Llama：開源的大語言模型，為研究和開發提供了新的可能性。

這些模型透過學習大量的文字資料，掌握了語言的結構和語義，能夠生成連貫、自然的文字。

提示工程的未來發展

隨著生成式人工智慧的快速發展，提示工程也在不斷進步。未來的提示工程將更加註重以下幾個方面：

• 多模態提示：結合文字、影像等多種模態的提示，以實作更豐富的應用場景。
• 自動化提示最佳化：利用機器學習技術自動最佳化提示，提高生成結果的品質和效率。
• 提示的安全性和倫理：研究如何設計安全的提示，避免生成有害或不當內容。

提示工程流程圖

  graph LR;
    A[開始] --> B{定義任務};
    B -->|給予方向| C[指定格式];
    C --> D[提供範例];
    D --> E[評估品質];
    E --> F[劃分勞動];
    F --> G[生成文字];
    G --> H[輸出結果];

圖表翻譯： 此圖示展示了提示工程的基本流程，從定義任務到輸出結果，每一步都至關重要。透過遵循這些步驟，可以構建高效的提示，生成高品質的文字。

隨著生成式人工智慧技術的持續發展，提示工程將面臨新的挑戰和機遇。未來，我們可以期待看到更多創新性的提示工程技術和應用場景的出現。無論是在文字生成、影像創作還是其他領域，提示工程都將扮演著越來越重要的角色。

讓我們繼續探索和實踐，不斷推動提示工程的發展，為生成式人工智慧的廣泛應用奠定堅實的基礎。

附錄：更多資源

• OpenAI官方檔案：瞭解更多關於GPT模型的資訊和使用方法。
• 提示工程相關論文：深入研究提示工程的最新研究成果和技術進展。

透過這些資源，您可以進一步提升對提示工程和生成式人工智慧的理解，拓展您的知識和技能。

使用 LangChain 進行文字生成的進階技巧

簡介

LangChain 為開發者提供了一個強大的框架，用於建構根據大語言模型（LLM）的應用程式。本章節將探討如何利用 LangChain 實作更複雜的文字生成任務，並介紹相關的最佳實踐。

環境設定

在開始使用 LangChain 之前，需要正確組態開發環境。主要步驟包括：

1. 安裝必要的 Python 套件
2. 組態 LLM 連線引數
3. 初始化 LangChain 環境

import os
from langchain import LLMChain, PromptTemplate

# 組態環境變數
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key_here"

# 初始化 LLM 連線
llm = LLMChain(
    llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo"),
    prompt=PromptTemplate(
        input_variables=["input"],
        template="{input}"
    )
)

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何初始化 LangChain 環境並組態 LLM 連線。主要步驟包括：

1. 匯入必要的模組
2. 組態 OpenAI API 金鑰
3. 初始化 LLMChain 物件
4. 設定提示範本（PromptTemplate）

LangChain 提示範本

LangChain 的提示範本功能允許開發者建立可重複使用的提示結構，這對於保持輸出的一致性和可控性至關重要。

# 建立提示範本
prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["topic", "tone"],
    template="請以{ tone }的語氣撰寫一篇關於{ topic }的文章。"
)

# 使用範本生成文字
result = llm_chain.run(
    topic="人工智慧",
    tone="專業"
)

內容解密：

1. PromptTemplate 用於定義可重複使用的提示結構
2. input_variables 指定了範本所需的輸入變數
3. 範本字串中使用 {} 來標記變數位置
4. 透過 run() 方法傳入實際引數生成文字

使用 LCEL（LangChain Expression Language）

LCEL 是 LangChain 提供的一種強大的表示式語言，用於構建複雜的 LLM 應用邏輯。

from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain.llms import OpenAI

# 定義 LCEL 鏈
chain = (
    PromptTemplate(
        template="請總結以下內容：\n\n{input}",
        input_variables=["input"]
    )
    | OpenAI(model_name="text-davinci-003")
)

# 執行鏈
result = chain.run(input="這裡是需要總結的內容...")

內容解密：

1. 使用 | 符號來連結不同的元件
2. PromptTemplate 用於生成提示
3. OpenAI 模型用於執行文字生成
4. 透過 run() 方法執行整個鏈

輸出解析器

輸出解析器用於結構化 LLM 的輸出結果，使其更易於在程式中使用。

from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser

# 定義輸出解析器
output_parser = StructuredOutputParser(
    pydantic_object=YourOutputModel
)

# 使用解析器解析輸出
parsed_result = output_parser.parse(llm_output)

內容解密：

1. StructuredOutputParser 用於結構化輸出結果
2. 需要定義 Pydantic 模型來指定輸出格式
3. parse() 方法用於解析 LLM 的輸出結果

評估（Evals）

LangChain 提供了評估工具，用於評估 LLM 應用的效能和輸出品質。

from langchain.evals import StringEvaluator

# 定義評估器
evaluator = StringEvaluator(
    metric="相似度",
    llm=OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")
)

# 執行評估
score = evaluator.evaluate(
    prediction="生成的文字",
    reference="參考文字"
)

內容解密：

1. StringEvaluator 用於評估文字相似度
2. 可以使用不同的指標進行評估
3. 評估結果可以用於改進 LLM 應用

函式呼叫（Function Calling）

LangChain 支援將 LLM 與外部函式結合使用，實作更複雜的功能。

from langchain.tools import Tool

# 定義自定義工具
def search_api(query: str):
    # 實作搜尋 API 邏輯
    pass

# 註冊工具
tool = Tool(
    name="搜尋",
    func=search_api,
    description="用於執行搜尋查詢"
)

內容解密：

1. Tool 用於定義可與 LLM 互動的工具
2. 需要實作具體的函式邏輯
3. 註冊工具以供 LLM 使用

資料連線（Data Connection）

LangChain 提供了資料連線功能，用於處理和載入外部資料。

from langchain.document_loaders import TextLoader

# 使用檔案載入器
loader = TextLoader("path/to/document.txt")
documents = loader.load()

內容解密：

1. TextLoader 用於載入文字檔案
2. 載入的檔案可以進一步處理
3. 支援多種資料格式的載入

檔案分割（Text Splitters）

檔案分割功能用於將長文字分割成可管理的區塊。

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 初始化文字分割器
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200
)

# 分割文字
chunks = splitter.split_text(long_text)

內容解密：

1. RecursiveCharacterTextSplitter 用於遞迴分割文字
2. 可以設定區塊大小和重疊部分
3. 適合處理長文字內容

任務分解（Task Decomposition）

任務分解技術用於將複雜任務分解為可管理的子任務。

# 定義任務分解鏈
decomposition_chain = (
    PromptTemplate(
        template="請將以下任務分解為子任務：\n\n{task}",
        input_variables=["task"]
    )
    | OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")
)

# 執行任務分解
sub_tasks = decomposition_chain.run(task="撰寫報告")

內容解密：

1. 使用提示範本定義任務分解邏輯
2. LLM 用於生成子任務列表
3. 結果可用於進一步的任務規劃

提示鏈（Prompt Chaining）

提示鏈技術用於將多個 LLM 呼叫連結起來，實作複雜的工作流程。

from langchain.chains import SimpleSequentialChain

# 定義多步驟鏈
chain = SimpleSequentialChain(
    chains=[
        LLMChain(
            llm=OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo"),
            prompt=PromptTemplate(
                template="步驟1：{input}",
                input_variables=["input"]
            )
        ),
        LLMChain(
            llm=OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo"),
            prompt=PromptTemplate(
                template="步驟2：{input}",
                input_variables=["input"]
            )
        )
    ]
)

# 執行鏈
result = chain.run(input="初始輸入")

內容解密：

1. SimpleSequentialChain 用於定義順序執行的鏈
2. 每個鏈可以有不同的提示和 LLM 設定
3. 結果會順序傳遞給下一個鏈