print(prompt_1) 第一次调用LLM 选择工具,并确定工具的输入,选择了搜索工具 stop = ["Observation:", "Observation:\\n"] react_stop_words_tokens = [tokenizer.encode(stop_) for stop_ in stop] response_1, _ = model.chat(tokenizer, prompt_1, history=None, stop_words_ids=react_stop_words_tok...
自动提示(AutoPrompt)使用冻结LLM和提示模板,其中包括一些“触发令牌”,其值在训练时通过反向传播进行更新,这是软提示的一个版本。 自动提示工程师(Automatic Prompt Engineer (APE))使用一组示例来生成 ZeroShot 指令提示。它生成多个可能的提示,对它们进行评分,然后创建最佳提示的变体(例如,通过使用提示释义)。它会...
任务的Example,3到5个左右。 任务的历史纪录,如果有的话 用户输入的问题。 话不多说,我们来看看4种LLM Agentic工作流Prompt设计,相信大家一定能有所收获。 1. 规划Prompt设计案例 ReAct ReAct 提供了一种更易于人类理解、诊断和控制的决策和推理过程。它的典型流程如下图所示,可以用一个有趣的循环来描述:思考(T...
我们将使用如下的 ReAct prompt 模版来激发千问使用工具的能力。 TOOL_DESC="""{name_for_model}: Call this tool to interact with the {name_for_human} API. What is the {name_for_human} API useful for? {description_for_model} Parameters: {parameters} Format the arguments as a JSON object....
首先,打开 ReAct Prompt Engineering 软件,您将看到一个简洁明了的界面。在界面的左侧,是您需要处理的法律文本输入区域;右侧则是自动化文档生成区域。接下来,我们将通过一个具体的案例来演示如何使用 ReAct Prompt Engineering。假设我们有一份租赁协议的法律文本,我们需要从中提取关键信息,并生成一份相应的租赁合同。
第一篇我们结合langchain介绍无需微调,使用few-shot,zero-shot prompt来生成推理和工具调用模板的两个方案ReAct和SelfASk。个人对langchain是又爱又恨,爱的是它集成了很多前沿的大模型应用方案,恨是感觉它有些过度封装,有点简单问题复杂设计的感觉。因此推荐使用langchain来理解每种方案的实现原理,然后脱离langchain自...
笔者认为,系统性的 prompt 工程要注意以下三点: 必须有清晰明确的指令。 接下来给出在实验中用到的真实prompt: 如上图所示,标出了对应的注意点,主要有以下几点: 要区分消息角色,system/assistant/user。在system中给出整体背景和限定,其他角色可以加入上下文; ...
第一篇我们结合langchain介绍无需微调,使用few-shot,zero-shot prompt来生成推理和工具调用模板的两个方案ReAct和SelfASk。个人对langchain是又爱又恨,爱的是它集成了很多前沿的大模型应用方案,恨是感觉它有些过度封装,有点简单问题复杂设计的感觉。因此推荐使用langchain来理解每种方案的实现原理,然后脱离langchain自...
工具调用推理:基于以上生成的Query+工具描述,模型使用ReACT范式来生成工具调用语句。把推理语句解析成API调用后,调用API并获取返回值,然后让模型基于返回进行反思。这一步可以最多重复4次,直到模型判断API调用结果可以回答用户提问,并且每次都会使用之前N-1次的推理结果和观测作为上文,也就是上图中的Short-Memory部分,...
from dspy.teleprompt import BootstrapFewShot # Validation logic: check that the predicted answer is correct.# Also check that the retrieved context does actually contain that answer.def validate_context_and_answer(example, pred, trace=None):answer_EM = dspy.evaluate.answer_exact_match(example,...