隨著大語言模型的快速發展，如何有效評估和應用這些模型成為重要的課題。本文將探討使用 GPT-4 評估模型的注意事項，並介紹 Meta Prompting 技術如何提升提示工程的效率。此外，我們將深入研究 LangChain 框架，瞭解其核心模組、功能特性以及實際應用場景，為開發者提供構建 LLM 應用程式的實用。
從評估模型效能到生成更優質的提示，再到利用 LangChain 框架構建複雜的 LLM 應用程式，本文涵蓋了 LLM 開發的關鍵環節。透過理解 GPT-4 評估的挑戰、Meta Prompting 的優勢以及 LangChain 的模組化設計，開發者可以更有效地運用 LLM 技術，創造更具價值的應用。
使用GPT-4進行評估和Meta Prompting的應用
在評估語言模型的效能時，使用GPT-4進行評估是一種正在興起的標準做法。然而，需要注意的是，評估結果的可靠性和一致性至關重要。與人工評估相比，根據LLM的評估通常成本較低，完成時間也更快。但是，需要考慮的是，進行大量測試的成本可能會增加，並且GPT-4的延遲或速率限制可能會成為一個阻礙。
評估品質
使用GPT-4進行評估可以快速獲得結果，但需要確保評估結果的準確性和可靠性。例如，可以使用測試案例來評估評估指標的準確性，並且可以使用人工評估員來驗證評估結果。
Meta Prompting
Meta Prompting是一種建立文字提示的技術，該提示可以生成其他文字提示。這些文字提示可以用於生成新資產，例如影像、影片和文字。例如，可以使用Meta Prompting建立兒童書籍的文字提示，然後使用Midjourney或Stable Diffusion等影像生成模型生成影像。
優點
Meta Prompting提供了多種優點，包括：
- 影像生成：可以使用Meta Prompting從產品描述中生成影像提示。
- 風格/特徵提示：可以使用Meta Prompting從部落格文章中生成風格提示。
- 最佳化提示：可以使用Meta Prompting最佳化提示以達到特定的目標。
實驗
讓我們嘗試建立一個Meta Prompting示例。假設我們需要建立一個複製寫作，根據幾篇部落格文章。可以使用Meta Prompting建立一個提示，該提示可以生成一個風格提示。
輸入： 作為一個GPT提示工程師，您負責根據任務生成高效的LLM文字提示。您必須遵循以下原則：
- 僅傳回一個提示，永遠不傳回提示的輸出。
- 您必須正確遵循任務。
- 您必須根據任務改進或建立新的提示。
- 使用專案符號列出任何重要功能，以便另一個提示工程師可以輕鬆地將輸入複製到提示中。
任務：您需要建立一個複製寫作，根據幾篇部落格文章。
內容解密
在這個示例中，我們需要建立一個Meta Prompting提示，該提示可以生成一個風格提示。首先，我們需要分析部落格文章的內容和風格，然後建立一個提示，該提示可以生成一個風格提示。這個提示可以包括以下功能：
- 風格：部落格文章的風格，例如正式或非正式。
- 語調：部落格文章的語調，例如友好或專業。
- 結構：部落格文章的結構，例如、正文和結論。
圖表翻譯
以下是Meta Prompting過程的Mermaid圖表：
flowchart TD
A[部落格文章] --> B[分析內容和風格]
B --> C[建立風格提示]
C --> D[生成風格]
D --> E[最佳化風格]
這個圖表展示了Meta Prompting過程，從分析部落格文章的內容和風格到建立風格提示和生成風格。
玄貓的技術部落格：軟技能在科技業的重要性
在科技業中，技術技能固然重要，但軟技能也同樣不可或缺。軟技能是指那些不涉及技術知識的能力，例如溝通、團隊合作、時間管理等。這些技能對於科技業專業人士來說至關重要，因為它們可以幫助你更好地與他人合作、更有效地管理你的工作，並且更好地適應快速變化的科技業環境。
軟技能的型別
軟技能包括許多不同的方面，例如：
- 溝通：能夠清晰地表達自己的想法和意見，並且能夠傾聽他人的意見和建議。
- 團隊合作：能夠與他人合作，共同完成目標和任務。
- 時間管理：能夠有效地管理自己的時間，優先處理重要的任務和目標。
- 解決問題：能夠獨立地解決問題和挑戰，並且能夠尋求他人的幫助和支援。
軟技能的重要性
軟技能對於科技業專業人士來說非常重要，因為它們可以幫助你：
- 更好地與他人合作和溝通。
- 更有效地管理你的工作和時間。
- 更好地適應快速變化的科技業環境。
- 提升你的職業發展和晉升機會。
內容解密：
在這篇文章中，我們討論了軟技能在科技業中的重要性。軟技能包括溝通、團隊合作、時間管理和解決問題等方面。這些技能對於科技業專業人士來說至關重要，因為它們可以幫助你更好地與他人合作、更有效地管理你的工作，並且更好地適應快速變化的科技業環境。透過培養和提高軟技能，你可以提升你的職業發展和晉升機會，成為一個全面的專業人士。
graph LR
A[軟技能] --> B[溝通]
A --> C[團隊合作]
A --> D[時間管理]
A --> E[解決問題]
B --> F[清晰表達]
B --> G[傾聽他人]
C --> H[合作完成目標]
C --> I[共同完成任務]
D --> J[有效管理時間]
D --> K[優先處理重要任務]
E --> L[獨立解決問題]
E --> M[尋求他人的幫助]
圖表翻譯：
這個圖表展示了軟技能的不同方面，包括溝通、團隊合作、時間管理和解決問題。每個方面都有其自己的子方面，例如溝通包括清晰表達和傾聽他人。這個圖表幫助我們瞭解軟技能的複雜性和重要性，並且如何透過培養和提高這些技能來提升我們的職業發展和晉升機會。
進階文字生成技術：LangChain 框架
當我們面臨複雜的文字生成任務時，例如將整本文摘要成簡潔的篇章，或是建立包含角色、情節和世界設定的故事，傳統的提示工程技術可能無法滿足需求。這時，LangChain 這個開源框架就成為了一個強大的工具，幫助我們解決這些挑戰。
LangChain 簡介
LangChain 是一個多功能的框架，允許開發人員建立使用大語言模型（LLM）的應用程式。它提供了 Python 和 TypeScript 的套件，讓開發人員可以輕鬆地將 LLM 整合到自己的應用程式中。LangChain 的核心思想是，與其僅僅透過 API 介面與語言模型進行互動，不如建立一個更為密切的連線，讓語言模型可以感知外部資料，並能夠與環境進行互動。
LangChain 的模組化架構
LangChain 框架提供了一系列的模組化抽象，讓開發人員可以輕鬆地使用 LLM。這些模組包括：
- Model I/O：負責語言模型的輸入和輸出操作。
- Retrieval：專注於為 LLM 擷取相關文字。
- Chains：也稱為 LangChain 可執行檔，Chains 能夠構建 LLM 運算或函式呼叫的序列。
- Agents：允許 Chains 根據高階指令或指示做出決策，選擇適合的工具。
內容解密：
以上每個模組都設計為使用者友好，可以獨立或共同使用。這些模組的設計宗旨是簡化開發人員使用 LLM 的流程，讓他們可以專注於建立更為複雜和智慧的應用程式。
圖表翻譯：
以下是 LangChain 框架的模組化架構圖：
graph LR
A[Model I/O] -->|輸入/輸出|> B[Retrieval]
B -->|擷取文字|> C[Chains]
C -->|構建序列|> D[Agents]
D -->|做出決策|> E[環境互動]
這個圖表展示了 LangChain 框架中不同模組之間的關係，以及它們如何共同工作以實作複雜的文字生成任務。
LangChain 簡介
LangChain 是一個強大的框架，允許開發者輕鬆地使用不同的語言模型，例如 OpenAI、Anthropic、Vertex AI 和 BedrockChat。它提供了一個統一的介面，讓開發者可以輕鬆地切換不同的模型，而不需要重新撰寫程式碼。
安裝 LangChain
要安裝 LangChain，可以使用 pip 或 conda。以下是安裝步驟：
- 使用 pip：
pip install langchain langchain-openai - 使用 conda：
conda install -c conda-forge langchain langchain-openai
設定環境
為了使用 LangChain，需要設定環境變數 OPENAI_API_KEY。可以在終端機中設定環境變數，也可以使用 .env 檔案。
LangChain 的功能
LangChain 提供了多種功能，包括：
- 聊天模型：LangChain 支援多種聊天模型，例如 GPT-4。
- 系統訊息：代表資訊應該是指示給 AI 系統的指令。
- 人類訊息：代表資訊來自人類與 AI 系統互動。
- AI 訊息：代表資訊來自 AI 系統本身。
建立聊天模型
以下是建立聊天模型的範例程式碼：
from langchain_openai.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
# 建立聊天模型
chat = ChatOpenAI(api_key="api_key")
# 建立系統訊息
system_message = SystemMessage(content="這是一個系統訊息")
# 建立人類訊息
human_message = HumanMessage(content="這是一個人類訊息")
# 建立 AI 訊息
ai_message = AIMessage(content="這是一個 AI 訊息")
內容解密：
在上述範例程式碼中，我們建立了一個聊天模型，並定義了三種不同型別的訊息：系統訊息、人類訊息和 AI 訊息。系統訊息代表資訊應該是指示給 AI 系統的指令，人類訊息代表資訊來自人類與 AI 系統互動，AI 訊息代表資訊來自 AI 系統本身。透過使用這些訊息，可以輕鬆地實作聊天機器人的功能。
圖表翻譯：
以下是 LangChain 的架構圖：
graph LR
A[LangChain] --> B[聊天模型]
B --> C[系統訊息]
B --> D[人類訊息]
B --> E[AI 訊息]
C --> F[指示給 AI 系統]
D --> G[人類與 AI 系統互動]
E --> H[AI 系統本身]
在這個圖表中，LangChain 是一個框架，提供了一個統一的介面，讓開發者可以輕鬆地切換不同的模型。聊天模型是 LangChain 的核心部分，提供了三種不同型別的訊息：系統訊息、人類訊息和 AI 訊息。系統訊息代表資訊應該是指示給 AI 系統的指令，人類訊息代表資訊來自人類與 AI 系統互動，AI 訊息代表資訊來自 AI 系統本身。
軟體工程師的趣味笑話
軟體工程師是一個充滿創意和智慧的職業，他們常常用自己的幽默感來解釋複雜的技術概念。下面是一個有趣的笑話：
為什麼軟體工程師會破產？ 因為他在賭博中輸掉了自己的網域名稱，然後就無法負擔續費了。
從技術發展趨勢來看，LangChain框架的出現，標誌著大語言模型應用正從單一功能走向複雜系統整合的階段。分析其模組化架構和與多種LLM的相容性，可以預見LangChain將有效降低開發門檻，加速根據LLM的應用落地。然而，目前LangChain仍處於快速迭代階段，社群支援和檔案完善度有待提升。對於有意採用LangChain的開發者，玄貓建議密切關注其發展動態，並積極參與社群貢獻，以充分發揮其潛力。
