Ingegneria prompt per l'IA generativa

Capitolo 6. Agenti autonomi conmemoria e strumenti

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Questo capitolo approfondisce l'importanza del ragionamento a catena e la capacità dei grandi modelli linguistici (LLMs) di ragionare su problemi complessi come agenti. Scomponendo i problemi complessi in componenti più piccoli e gestibili, gli LLMs possono fornire soluzioni più complete ed efficaci. Imparerai anche a conoscere i componenti che costituiscono gli agenti autonomi, come gli input, le funzioni di obiettivo o di ricompensa e le azioni disponibili.

Catena di pensieri

La capacità dell'intelligenza artificiale di ragionare su problemi complessi è essenziale per creare applicazioni efficaci, affidabili e di facile utilizzo.

Ilragionamento a catena (CoT) è un metodo per guidare gli LLMs attraverso una serie di passaggi o connessioni logiche per raggiungere una conclusione o risolvere un problema. Questo approccio è particolarmente utile per i compiti che richiedono una comprensione più approfondita del contesto o molteplici fattori da considerare.

LaCoT chiede a un LLM di pensare a problemi complessi, scomponendoli in componenti più piccoli e gestibili. In questo modo il LLM può concentrarsi su ogni singola parte, assicurando una comprensione più approfondita del problema in questione.

In pratica, il ragionamento a catena potrebbe comportare:

• Chiedere a un LLM di fornire spiegazioni ...