Разбивка большой задачи на более мелкие, управляемые подзадачи — это очень эффективная стратегия в промпт-инжиниринге, которая часто приводит к более точным, связным и высококачественным результатам от больших языковых моделей (БЯМ). Этот подход предотвращает перегрузку БЯМ и позволяет ей сосредоточиться на конкретных аспектах, что похоже на то, как люди решают сложные проблемы.
Вот пошаговый пример того, как разбить большую задачу на подзадачи, используя различные методы промптинга:
Пример задачи: Написать всеобъемлющий и увлекательный пост для блога на тему "История и будущее возобновляемой энергии".
Почему стоит разбивать задачу? Единый промпт для такой широкой темы может привести к поверхностному или шаблонному ответу, или БЯМ может "галлюцинировать" неверную информацию из-за сложности. Разлагая задачу, вы направляете рассуждения БЯМ и обеспечиваете точное охват всех необходимых аспектов.
Пошаговый пример:
-
Начальный широкий промпт (нулевой выстрел, Zero-Shot Baseline): Начните с общего запроса, чтобы понять базовые возможности БЯМ и потенциальные проблемы.
- Промпт: "Напиши пост для блога об истории и будущем возобновляемой энергии."
- Ожидаемый результат: Вероятно, будет сгенерирован шаблонный, невыразительный или неполный пост для блога. Это поможет проиллюстрировать, почему необходима декомпозиция.
-
Декомпозиция и создание плана: Вместо того чтобы просить весь пост целиком, поручите БЯМ действовать как планировщик и разбить тему на структурированный план. Это похоже на технику "list-to-most" или явное проектирование "мыслительных шагов" в Tree of Thoughts (ToT).
- Промпт: "Выступай в роли профессионального контент-стратега. Твоя главная цель — создать всеобъемлющий, увлекательный и информативный пост для блога под названием 'История и будущее возобновляемой энергии' для широкой аудитории. Во-первых, составь подробный план этого поста, включая введение, ключевые исторические вехи для различных возобновляемых источников (например, солнечная, ветровая, гидроэнергетика), текущие тенденции, прогнозы на будущее и заключение. Включи 3-5 подпунктов для каждого основного раздела. Думай шаг за шагом."
- Обоснование:
- Промптинг ролей (Role Prompting): "Выступай в роли профессионального контент-стратега" задает персону и ожидаемый тон.
- Определение цели: Четко определяет цель и целевую аудиторию.
- Декомпозиция: Запрашивает план, разбивая большую задачу на логические разделы.
- Специфика: Просит подпункты и упоминает конкретные возобновляемые источники для направления модели.
- Цепочка мыслей (Chain of Thought - CoT): "Думай шаг за шагом" побуждает модель генерировать промежуточные шаги рассуждения, улучшая точность и связность.
- Ожидаемый результат: Структурированный план, возможно, с краткими описаниями для каждого раздела.
-
Итерационная генерация контента (по разделам): Генерируйте контент для каждого раздела на основе утвержденного плана. Это демонстрирует цепочку промптов (prompt chaining), где вывод одного промпта служит контекстом для следующего.
- Промпт (для введения): "Используя только что созданный нами план, напиши раздел 'Введение' для поста в блоге. Убедись, что он цепляет читателя и четко формулирует цель поста. Сделай его кратким, около 2-3 абзацев."
- Промпт (для исторического раздела): "Теперь напиши раздел 'История солнечной энергетики' для поста в блоге, как это указано в плане. Включи ключевые исторические вехи и технологические достижения. Убедись, что тон является информативным, но увлекательным, подходящим для широкой аудитории. Используй наш предыдущий план как контекст."
- Обоснование:
- Контекстный промптинг (Contextual Prompting): Ссылка на "план, который мы только что создали", помогает БЯМ сосредоточиться на общем плане.
- Специфика: Указание раздела, длины и тона помогает контролировать вывод.
- Итерационный процесс: Этот шаг повторяется для каждого основного раздела и подраздела плана. Вы можете генерировать их последовательно или параллельно, если позволяет контекстное окно БЯМ.
-
Проверка и доработка (саморефлексия): После генерации всех разделов объедините их и попросите БЯМ просмотреть весь черновик. Это использует методы саморефлексии (Self-Reflection).
- Промпт: "Вот полный черновик поста для блога: [Вставьте весь сгенерированный контент]. Проверь весь пост на общую связность, плавность, фактическую точность и увлекательный язык. Выяви любые повторяющиеся фразы, неуклюжие переходы или области, которые можно расширить или уточнить. Предоставь список предложенных улучшений, объясняя свое обоснование для каждого."
- Обоснование:
- Всесторонняя проверка: Побуждает БЯМ оценивать свой собственный вывод в соответствии с первоначальной целью.
- Конкретные критерии: Просит о конкретных типах улучшений (связность, точность, повторения).
- Интерпретируемость: "Объясняя свое обоснование" согласуется с принципами CoT, предоставляя представление о мыслительном процессе БЯМ.
- Ожидаемый результат: Список действенных предложений по улучшению поста в блоге.
-
Окончательная доработка: Реализуйте предложенные изменения, либо путем прямого указания, либо путем подачи уточненных разделов обратно в БЯМ для повторной генерации.
- Промпт: "На основе твоих предложений, пожалуйста, пересмотри указанные разделы поста в блоге, сосредоточившись на [упомяните конкретные области, такие как 'улучшение переходов' или 'уточнение прогнозов на будущее']. Стремись к цельному и отшлифованному окончательному варианту."
- Обоснование: Это завершает итерационный цикл, гарантируя, что конечный результат соответствует желаемому качеству.
Ключевые примененные лучшие практики из источников:
- Итерационный процесс: Промпт-инжиниринг редко является одноразовым действием; это непрерывный цикл уточнения промптов и результатов.
- Простота дизайна: Разбивайте сложные задачи на более простые предложения и отдельные промпты, чтобы не перегружать модель.
- Будьте конкретны в отношении вывода: Четко определяйте желаемый формат, стиль и содержимое на каждом шаге (например, "подробный план", "2-3 абзаца").
- Предоставляйте контекст и роль: Назначайте БЯМ четкую роль и предоставляйте необходимую справочную информацию для эффективного направления ее ответов.
- Используйте инструкции вместо ограничений: Говорите модели, что делать, а не что не делать, что, как правило, более эффективно.
- Предоставляйте примеры (несколько выстрелов): Хотя в каждом шаге выше это явно не использовалось, для задач, требующих очень специфического формата или стиля, включение 3-5 высококачественных примеров очень эффективно.
- Не перегружайте модель: По возможности перекладывайте сложные вычисления или вспомогательные задачи (например, фильтрацию спама) на отдельные шаги или внешние инструменты, чтобы БЯМ могла сосредоточиться на своей основной задаче.
- Документируйте свои попытки: Ведите учет своих промптов, конфигураций и результатов, чтобы со временем понять, что работает лучше всего.
Следуя этому пошаговому подходу, вы более эффективно используете возможности БЯМ, что приводит к значительному улучшению результатов для сложных задач.