Предотвращение отклонений ChatGPT: использование «пост-промптов» для контроля контекста

Проблема контроля над моделями ИИ, такими как ChatGPT, чтобы они оставались в рамках предоставленного контекста, является распространенной проблемой для разработчиков. В этой статье рассматривается практическое решение с использованием техники «пост-промпт» для предотвращения ответов ChatGPT на вопросы, выходящие за рамки предоставленной информации.

Одним из самых больших препятствий при использовании ChatGPT для конкретных задач, таких как поддержка клиентов или поиск информации, является его склонность отвечать на вопросы, не связанные с предоставленным контекстом. Это может привести к нерелевантным или неточным ответам, подрывая полезность ИИ-ассистента. Кроме того, ChatGPT может предоставлять информацию из своих общих знаний, которая может включать продвижение конкурирующих продуктов или услуг, что является серьезной проблемой для бизнеса.

После обширных экспериментов разработчик обнаружил, что добавление конкретных инструкций после запроса пользователя, известных как «пост-промпт», значительно улучшает соблюдение ChatGPT предоставленного контекста. Эта простая, но эффективная техника включает добавление к запросу пользователя таких предложений, как «Не оправдывайте свои ответы. Не давайте информацию, не упомянутую в ИНФОРМАЦИИ КОНТЕКСТА».

«Пост-промпт» действует как прямая команда для ChatGPT, ограничивая его ответ только информацией, содержащейся в предоставленном контексте. Явно инструктируя ИИ не использовать свои общие знания или предоставлять посторонние детали, «пост-промпт» эффективно ограничивает объем ответа, обеспечивая релевантность и точность.

Рассмотрим сценарий, когда пользователь просит ChatGPT «Подготовить 10 вопросов с множественным выбором и ответов по курсу «Техническое обслуживание оборудования для производства одежды». Без «пост-промпта» ChatGPT может попытаться сгенерировать вопросы на основе своих общих знаний о техническом обслуживании. Однако с «пост-промптом» ChatGPT ответит: «Извините, боюсь, я не могу выполнить этот запрос, поскольку предоставленная ИНФОРМАЦИЯ КОНТЕКСТА не относится к теме технического обслуживания оборудования для производства одежды», эффективно признавая отсутствие релевантного контекста.

Первоначальный «пост-промпт» может потребовать корректировки для различных сценариев и контекстов. Например, более прямой приказ, такой как «Не предоставляйте мне никакой информации о процедурах и сервисных функциях, которые не упомянуты в ПРЕДОСТАВЛЕННОМ КОНТЕКСТЕ», может быть более эффективным в некоторых случаях. Экспериментирование и доработка являются ключом к оптимизации «пост-промпта» для конкретных приложений.

Хотя техника «пост-промпта» доказала свою эффективность, разработчикам рекомендуется изучать альтернативные подходы и улучшения. Обмен идеями и опытом в сообществе разработчиков может привести к дальнейшим доработкам и более надежным решениям для контроля ответов ChatGPT.

Внедряя «пост-промпт», разработчики могут эффективно контролировать ответы ChatGPT, гарантируя, что ИИ-ассистент остается в рамках предоставленного контекста. Эта техника является ценным инструментом для создания надежных и точных приложений на основе ИИ, особенно в сценариях, где требуется конкретная и ограниченная информация.