Prompt Engineering a PDL: Nový prístup k LLM

V dnešnej rýchlo sa meniacej technologickej krajine sú rozsiahle jazykové modely (LLM) všadiaľ. Spočiatku bol „prompt engineering“ veľmi žiadanou profesiou, kde správna kombinácia slov dokázala vyťažiť z LLM maximum. Avšak s postupným zlepšovaním a porozumením modelov sa táto rola trochu stratila. Video od IBM Technology však ukazuje, že manipulácia s LLM zostáva kritická, najmä ak ju potrebujeme integrovať do softvéru. V tomto článku sa zameriame na dva nástroje, ktoré pomáhajú premeniť „prompt engineering“ na skutočné softvérové inžinierstvo: LangChain a Prompt Declaration Language (PDL).

Kľúčové poznatky

• Nestabilita LLM: Výstup z LLM nie je vždy predvídateľný. Zmena slov alebo pridanie príkladu môže viesť k odlišným výsledkom, čo predstavuje problém pri integrácii do softvéru.
• LangChain: Otvorený zdrojový framework na vytváranie aplikácií s LLM pomocou reťazca prepojených krokov (runnables). Umožňuje definovať proces pred a po volaní modelu, čím zabezpečuje konzistentnosť a kontrolu.
• PDL (Prompt Declaration Language): Deklaratívny jazyk na definovanie LLM workflow. Všetko – prompt, typy dát a riadenie toku – je uložené v jednom YAML súbore, ktorý interpret PDL spracováva.
• Dospelácký toolbox: LangChain a PDL predstavujú nástroje, ktoré transformujú „prompt whispering“ na skutočné softvérové inžinierstvo.

Problém s nestabilnými LLM výstupmi

LLM fungujú odlišne ako tradičný kód. Namiesto deterministických funkcií sú založené na pravdepodobnosti – každý token je vybraný z distribúcie na základe všetkého, čo prišlo predtým. To znamená, že aj malá zmena v slove alebo pridaním príkladu môže dramaticky ovplyvniť výstup. V aplikáciách, kde očakávame presné formáty dát (napríklad JSON), takéto variácie môžu spôsobiť problémy a poruchy systému.

LangChain: Reťazenie prepojených krokov

LangChain je open-source framework, ktorý pomáha budovať aplikácie s LLM pomocou reťazca prepojených „runnables“. Runnable je jednoducho krok v procese – niečo, čo prijme vstup, vykoná akciu a vygeneruje výstup. LangChain umožňuje definovať, čo sa deje pred a po volaní modelu, čím poskytuje oveľa väčšiu kontrolu nad celým procesom.

Predstavte si napríklad automatizáciu spracovania chýb v softvére. Môžete použiť LLM na štruktúrovanie reportov o chybách do JSON formátu. LangChain vám umožní definovať:

• Prompt Template: Šablóna, ktorá kombinuje inštrukcie (napríklad „Si asistent pre triáž a vráť JSON“) s textom chyby od používateľa.
• Chat Model: Skutočný LLM model, ktorý spracováva prompt a generuje odpoveď.
• Validate Runnable: Kontrolór, ktorý overí, či výstup modelu zodpovedá očakávanému JSON formátu.
• Retry/Repair Runnable: Mechanizmus na opätovné volanie modelu s upravenými inštrukciami alebo opravou malých chýb vo výstupe.

PDL: Deklaratívny jazyk pre LLM workflow

PDL (Prompt Declaration Language) je alternatívny prístup, ktorý sa zameriava na deklaráciu celého workflow v jednom YAML súbore. Namiesto programovania jednotlivých krokov definujete čo chcete dosiahnuť – tvar dát, riadenie toku a inštrukcie pre model. PDL interpret potom automaticky zostaví kontext, zavolá modely a nástroje a zabezpečí dodržiavanie typov.

Hlavné výhody PDL:

• Jednotný pohľad: Všetko – prompt, typy dát, riadenie toku – je definované na jednom mieste.
• Typová kontrola: Interpret PDL vykonáva typové kontroly a hlási chyby v prípade nesprávneho formátu dát.
• Kontrola a sledovanie: PDL umožňuje explicitne definovať podmienky, cykly a hĺbku spracovania.

LangChain vs. PDL: Kódový vs. Deklaratívny prístup

LangChain je „code-first“ framework – vy budujete aplikáciu pomocou kódu a reťazíte jednotlivé kroky (runnables). PDL je naopak „spec-first“ – definujete špecifikácie workflow v YAML súbore, ktorý interpret spracováva. Oba nástroje majú svoje silné stránky a môžu sa navzájom dopĺňať.

Záver: Budúcnosť prompt engineeringu

LangChain a PDL predstavujú dôležité kroky smerom k zreniu „prompt engineeringu“ ako skutočného softvérového inžinierstva. Umožňujú nám premeniť nestabilné LLM na spoľahlivé nástroje, ktoré sa dajú integrovať do reálnych aplikácií a systémov. S pokračujúcim vývojom týchto nástrojov môžeme očakávať ďalšie zlepšenia v kontrole, predvídateľnosti a škálovateľnosti LLM.

Dôležité odkazy:

• IBM – Prompt Declaration Language (PDL)
• IBM – Monthly AI Newsletter

Približne 161 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.81 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.