Ingegneria prompt per l'IA generativa

Capitolo 4. Tecniche avanzate per la generazione di testi con LangChain

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L'uso di semplici tecniche di prompt engineering spesso funziona per la maggior parte dei compiti, ma a volte è necessario utilizzare un kit di strumenti più potente per risolvere problemi complessi di IA generativa. Tali problemi e compiti includono:

Lunghezza del contesto

Riassumere un intero libro in una sinossi digeribile.

Combinazione di ingressi/uscite LLM sequenziali

Creare una storia per un libro che includa i personaggi, la trama e la costruzione del mondo.

Eseguire compiti di ragionamento complessi

LLMs che agisce come agente. Ad esempio, potresti creare un agente LLM che ti aiuti a raggiungere i tuoi obiettivi personali di fitness.

Per affrontare abilmente queste complesse sfide di IA generativa, è molto utile conoscere LangChain, un framework open source. Questo strumento semplifica e migliora notevolmente i flussi di lavoro del tuo LLM.

Introduzione a LangChain

LangChain è un framework versatile che consente la creazione di applicazioni che utilizzano gli LLMs ed è disponibile sia come pacchetto Python che come pacchetto Typescript. Il suo principio fondamentale è che le applicazioni più efficaci e distinte non si limiteranno a interfacciarsi con un modello linguistico tramite un'API, ma saranno anche in grado di creare un modello linguistico: