Промптинг с внешними данными
Изучите методы непосредственного добавления в промпты данных, предоставленных пользователем или полученных динамически.
«Промптинг с внешними данными» — бесплатный урок AI Prompt Engineering на CoddyKit. Это урок 1 из 3. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения AI Prompt Engineering, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Prompt Engineering содержит 3 уроков всего.
Введение: внешние данные
Добро пожаловать! В этом уроке Вы узнаете, как сделать промпты для LLM более эффективными с помощью внешних данных. Речь идёт о передаче информации, которая не входила в обучающие данные LLM, но имеет значение для Вашей конкретной задачи.
Представьте, что Вы даёте LLM «свежий взгляд» или «подсказки о контексте» для конкретной ситуации.
Почему важны внешние данные
Включение внешних данных даёт несколько важных преимуществ:
- Точность: Предоставляет актуальные или конкретные факты, о которых LLM может не знать.
- Персонализация: Адаптирует ответы к отдельным пользователям или ситуациям.
- Релевантность: Помогает LLM сосредоточиться именно на интересующей Вас информации.
- Снижение числа галлюцинаций: Основывает ответы LLM на реальных данных, уменьшая вероятность выдуманных сведений.
Распространённые источники данных
Внешние данные могут поступать из самых разных источников. Вот несколько распространённых примеров:
- Ввод пользователя: Текст, введённый пользователем, его предпочтения или данные профиля.
- Базы данных и программные интерфейсы: Каталоги товаров, записи о клиентах, данные о погоде, новостные ленты.
- Файлы: Документы, электронные таблицы, журналы или другая сохранённая информация.
- Датчики: Данные с устройств в реальном времени, например температура или местоположение.
Базовая вставка данных
Самый простой способ включить внешние данные — напрямую вставить их в строку промпта. Для этого часто используют форматирование строк или их объединение.
Всегда чётко обозначайте вставляемые данные, чтобы LLM понимала их роль.
Попробуйте запустить этот пример:
user_name = "Alice"
product_name = "Smartwatch"
prompt = f"User: {user_name}\n" \
f"Product: {product_name}\n" \
f"Please write a short, friendly product review for the {product_name}."
print(prompt)Структурирование внешних данных
Для более сложных данных крайне важно предоставить их в структурированном формате. Это помогает LLM надёжнее разбирать и понимать информацию.
К распространённым способам структурирования данных относятся:
- Разделители: Использование специальных символов, например
---или###, для разделения разделов. - Пары «ключ — значение»: Явное именование полей данных, например
"Name": "Alice". - JSON/XML: Использование стандартных форматов обмена данными для сложных объектов.
Главное — соблюдать единообразие и обеспечивать ясность.
Персонализация с помощью данных
Рассмотрим, как персонализировать сообщение с помощью структурированных данных пользователя. В промпте мы используем простой формат «ключ — значение».
Обратите внимание, что LLM получает явные данные «Профиль пользователя» для работы.
Попробуйте запустить этот пример:
user_profile = {
"name": "Bob",
"membership_level": "Gold",
"last_purchase_date": "2023-10-26"
}
prompt = f"User Profile:\n" \
f"Name: {user_profile['name']}\n" \
f"Membership: {user_profile['membership_level']}\n" \
f"Last Purchase: {user_profile['last_purchase_date']}\n\n" \
f"Write a personalized welcome back message for Bob, " \
f"mentioning his Gold status and recent activity."
print(prompt)Динамические данные и контекст
Внешние данные также могут предоставлять динамический контекст, актуальный «в реальном времени». Представьте, что Вы получаете текущие котировки акций или данные о погоде и напрямую передаёте их в промпт.
Благодаря этому ответы LLM становятся гораздо более релевантными и своевременными.
Попробуйте запустить этот пример:
current_stock_price = "$150.25"
company_name = "TechCo"
market_status = "Up 1.5% today"
prompt = f"Current Market Data:\n" \
f"Company: {company_name}\n" \
f"Price: {current_stock_price}\n" \
f"Status: {market_status}\n\n" \
f"Summarize TechCo's current market performance for an investor."
print(prompt)Проверка данных и безопасность
При включении внешних данных, особенно полученных из пользовательского ввода, крайне важно учитывать проверку данных и безопасность.
- Очищайте ввод: Удаляйте или экранируйте потенциально опасные символы, чтобы предотвратить атаки с внедрением в промпт.
- Проверяйте типы данных: Убеждайтесь, что числа являются числами, даты — датами и так далее.
- Ограничивайте размер: Не допускайте, чтобы слишком длинный ввод расходовал слишком много токенов или вызывал ошибки.
- Конфиденциальность: Помните о чувствительной информации и не отправляйте её в LLM без необходимости.
Быстрая проверка: внешние данные
Вы создаёте промпт для генерации описания товара. У Вас есть словарь с характеристиками товара: {'name': 'Eco-Friendly Water Bottle', 'material': 'Recycled Plastic', 'capacity_ml': 750}.
Какой способ лучше всего добавит эти данные в промпт, чтобы LLM однозначно их поняла?
Итоги и дальнейшие шаги
Отличная работа! Вы узнали, как добавлять внешние данные в промпты, чтобы улучшать ответы LLM.
- Внешние данные повышают точность, персонализацию и релевантность.
- Они могут поступать из пользовательского ввода, баз данных, программных интерфейсов и других источников.
- Для сложных данных жизненно важно чёткое структурирование, например с помощью пар «ключ — значение» или JSON.
- При использовании внешних источников всегда учитывайте проверку данных и безопасность.
Далее Вы познакомитесь с генерацией с дополнением извлечёнными данными (RAG), которая развивает эти идеи и позволяет получать и использовать ещё более обширные внешние знания!
Часто задаваемые вопросы
Урок «Промптинг с внешними данными» бесплатный?
Да — полный текст урока «Промптинг с внешними данными» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Prompt Engineering, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Prompt Engineering содержит 3 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Промптинг с внешними данными»?
Изучите методы непосредственного добавления в промпты данных, предоставленных пользователем или полученных динамически. Ты практикуешь AI Prompt Engineering с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать AI Prompt Engineering?
Предыдущий опыт не требуется. AI Prompt Engineering на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 3.
Сколько времени занимает урок «Промптинг с внешними данными»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке AI Prompt Engineering?
Да. Каждый урок AI Prompt Engineering включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Промптинг с внешними данными
- Генерация с дополнением извлечёнными данными (RAG)
- Векторные базы данных для промптинга