LLM Prompt Engineering per gli sviluppatori: l’arte e la scienza di sbloccare il vero potenziale degli LLM

Description

Un approccio pratico al Prompt Engineering per gli sviluppatori. Tuffati nel mondo dell’agilità di Prompt Engineering, ottimizzando i tuoi prompt per interazioni LLM dinamiche. Impara con esempi pratici tratti dal mondo reale e migliora la tua esperienza di sviluppatore con i LLM. Scopri come le istruzioni giuste possono rivoluzionare le tue interazioni con i LLM.

In “LLM Prompt Engineering For Developers”, intraprendiamo un viaggio esaustivo nel mondo dei LLM e nell’arte di creare suggerimenti efficaci per loro.

La guida inizia gettando le basi, esplorando l’evoluzione dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) dai suoi albori fino ai sofisticati LLM con cui interagiamo oggi. Ti immergerai in profondità nelle complessità di modelli come i modelli GPT, comprendendone l’architettura, le capacità e le sfumature.

Man mano che procediamo, questa guida sottolinea l’importanza di un’efficace ingegneria tempestiva e delle sue migliori pratiche. Sebbene gli LLM come ChatGPT (GPT-3.5 e GPT-4) siano potenti, il loro pieno potenziale si realizza solo quando vengono comunicati in modo efficace. È qui che entra in gioco la pronta ingegneria. Non si tratta semplicemente di porre una domanda al modello; si tratta di fraseggio, contesto e comprensione della logica del modello.

Attraverso i capitoli dedicati ad Azure Prompt Flow, LangChain e altri strumenti, acquisirai esperienza pratica nella creazione, test, valutazione e ottimizzazione dei prompt. Esploreremo anche concetti avanzati come Few-shot Learning, Catena di pensiero e Perplessità e tecniche come ReAct e General Knowledge Prompting, fornendoti una comprensione completa del dominio.

Questa guida è progettata per essere pratica e offrire approfondimenti pratici ed esercizi. Man mano che avanzi, acquisirai familiarità con diversi strumenti:

Libreria Python openai: ti immergerai nel nucleo dei LLM di OpenAI e imparerai come interagire e mettere a punto i modelli per ottenere risultati precisi su misura per esigenze specifiche.
promptfoo: padroneggerai l’arte di creare suggerimenti efficaci. In tutta la guida utilizzeremo promptfoo per testare e assegnare un punteggio ai prompt, assicurandoci che siano ottimizzati per i risultati desiderati.
LangChain: esplorerai il framework LangChain, che eleva le applicazioni basate su LLM. Ti immergerai nella comprensione di come un prompt engineer possa sfruttare la potenza di questo strumento per testare e creare prompt efficaci.
betterprompt: prima della distribuzione, è essenziale eseguire il test. Con betterprompt, ti assicurerai che i prompt LLM siano pronti per gli scenari del mondo reale, perfezionandoli secondo necessità.
Flusso di prompt di Azure: sperimenterai l’interfaccia visiva dello strumento di Azure, semplificando lo sviluppo di intelligenza artificiale basato su LLM. Progetterai flussi eseguibili, integrando LLM, prompt e strumenti Python, garantendo una comprensione olistica dell’arte del prompt.