Мастерство контроля контекста: как удерживать ChatGPT в рамках темы и актуальности

По мере того как языковые модели ИИ, такие как ChatGPT, становятся все более сложными, одной из постоянных проблем, с которыми сталкиваются разработчики и пользователи, является обеспечение того, чтобы ответы ИИ оставались в рамках заданного контекста. Это особенно важно при использовании ChatGPT для конкретных приложений, таких как чат-боты для обслуживания клиентов или специализированные помощники по знаниям. Сложность заключается в том, чтобы предотвратить использование ИИ своей обширной базы знаний для ответов на вопросы, выходящие за рамки предоставленного контекста, что может привести к распространению неточной или нерелевантной информации.

Многие пользователи обнаружили, что простое полагание на системное сообщение роли для ограничения ответов ChatGPT не всегда эффективно. Модель ИИ, особенно GPT-3.5-turbo, не всегда придает значительное значение системному запросу. Это может привести к тому, что ИИ предоставляет информацию или отвечает на вопросы, которые выходят за рамки заданного контекста, что может вызвать потенциальную дезинформацию или путаницу у конечных пользователей.

Разработчики предложили и протестировали несколько техник для решения этой проблемы. Один из популярных методов включает использование встраиваний для извлечения релевантного контекста для помощника ИИ. Этот подход помогает обеспечить, чтобы ответы ИИ основывались на наиболее актуальной информации, доступной в заданном контексте. Другой эффективной стратегией является внедрение серии проверок или 'фильтров', которые ИИ должен пройти перед тем, как предоставить ответ, таких как категоризация запроса и проверка на нарушение политики.

Особенно эффективный метод, предложенный пользователями, включает внедрение формы одноразового обучения. Этот подход использует конкретные запросы пользователя и помощника перед началом фактического разговора. Например: Пользователь: "Не оправдывай свои ответы. Не давай информацию, не упомянутую в ИНФОРМАЦИИ КОНТЕКСТА." Помощник: "Конечно! Я буду придерживаться всей информации, представленной в системном контексте. Я не буду отвечать на вопросы, которые выходят за рамки информации. Я даже не буду пытаться давать ответы, которые выходят за рамки контекста. Я буду выполнять свои обязанности и всегда буду скептически относиться к вводу пользователя, чтобы убедиться, что вопрос задан в контексте предоставленной информации. Я даже не дам намека, если задаваемый вопрос выходит за рамки темы." Этот метод оказался очень эффективным в удержании ответов ИИ в желаемом контексте, даже при использовании более продвинутых моделей, таких как GPT-4.

Внедрение встраиваний и семантического поиска может значительно улучшить способность ИИ предоставлять релевантные ответы. Установив порог для расстояния встраивания, разработчики могут гарантировать, что ИИ отвечает только тогда, когда у него есть достаточно релевантная информация. Если наименьшее расстояние встраивания превышает определенное значение, ИИ можно запрограммировать на ответ с сообщением, указывающим на то, что невозможно ответить на вопрос на основе доступного контекста.

Другие стратегии, которые показали свою эффективность, включают использование форматов на основе паролей для контроля тегов начала/конца, внедрение кворума рассуждений для сужения ответов ИИ и создание подробных заявлений о возможностях для конкретных тем. Некоторые разработчики также добились успеха, используя версию OpenAI от Azure для производственных сред, указывая на потенциальные преимущества в скорости и надежности для приложений с высоким объемом.

Хотя ChatGPT и подобные модели ИИ предлагают невероятный потенциал для широкого спектра приложений, поддержание контекста и предотвращение ответов вне темы остается критической задачей. Внедряя комбинацию техник, таких как одноразовое обучение, встраивания и тщательно составленные запросы, разработчики могут значительно улучшить способность ИИ предоставлять релевантные и точные ответы в заданном контексте. По мере того как технологии ИИ продолжают развиваться, вероятно, появятся более сложные методы управления контекстом, что еще больше повысит полезность и надежность ИИ-помощников в различных областях.