Skip to content

Update prompt_chaining.ru.mdx #621

New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

Open
wants to merge 1 commit into
base: main
Choose a base branch
from
Open
Changes from all commits
Commits
File filter

Filter by extension

Filter by extension

Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
6 changes: 3 additions & 3 deletions pages/techniques/prompt_chaining.ru.mdx
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -5,11 +5,11 @@ import PC1 from '../../img/prompt_chaining/prompt-chaining-1.png'

## Введение в Создание цепочек промптов

Для повышения надежности и производительности LLM, одним из важных приемов промпт-инжиниринга является разбиение задачи на подзадачи. После того как эти подзадачи определены, для LLM предлогаются подзадачи, а затем ее ответ используется в качестве входных данных для другого запроса. Это то, что называется Создание цепочек промптов, когда задача разбивается на подзадачи с целью создания цепочки операций промптов.
Для повышения надежности и производительности LLM, одним из важных приемов промпт-инжиниринга является разбиение задачи на подзадачи. После того как эти подзадачи определены, для LLM предлагаются подзадачи, а затем ее ответ используется в качестве входных данных для другого запроса. Это то, что называется Создание цепочек промптов, когда задача разбивается на подзадачи с целью создания цепочки операций промптов.

Создание цепочек промтов полезно для решения сложных задач, которые LLM может с трудом решить, если будет предложен очень большой промпт. При создание цепочки промптов, цепочки промптов выполняют преобразования или дополнительные процессы над сгенерированными ответами, прежде чем достичь конечного желаемой формы.
Создание цепочек промтов полезно для решения сложных задач, которые LLM может с трудом решить, если будет предложен очень большой промпт. При создание цепочки промптов, они выполняют преобразования или дополнительные процессы над сгенерированными ответами, прежде чем достичь конечного желаемой формы.

Помимо повышения производительности, цепочки промптов помогают повысить прозрачность вашего применения LLM, повышает управляемость и надежность. Это означает, что вы можете гораздо проще отлаживать проблемы с ответами модели, а также анализировать и улучшать производительность на различных этапах, которые нуждаются в улучшении.
Помимо повышения производительности, цепочки промптов помогают также повысить прозрачность вашего применения LLM, управляемость и надежность. Это означает, что вы сможете гораздо проще отлаживать проблемы с ответами модели, а также анализировать и улучшать производительность на различных этапах, которые нуждаются в улучшении.

Цепочка промптов особенно полезна при создании диалоговых помощников на базе LLM и улучшении персонализации и пользовательского опыта ваших приложений.

Expand Down