0
0
Lập trình
Admin Team
Admin Teamtechmely

Quản lý Phiên bản cho Prompt: Mô Hình và Thực Tiễn Đáng Tin Cậy

Đăng vào 3 ngày trước

• 6 phút đọc

Tóm tắt nhanh

Xem xét prompts như mã nguồn. Quản lý phiên bản chúng, kiểm tra mọi thay đổi, triển khai qua các môi trường và theo dõi những gì xảy ra trong sản xuất. Sử dụng quy trình làm việc kiểu Git cho prompts, so sánh ngữ nghĩa, mẫu, triển khai nhận thức môi trường và CI/CD với đánh giá tự động và thủ công. Thêm khả năng quan sát và một cổng để quay lại, định tuyến và kiểm soát chi phí.


Giới thiệu

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng với LLM, bạn đã biết: prompts giống như mã nguồn, nhưng chúng có thể thay đổi như dữ liệu. Một thay đổi "nhỏ" trong một prompt hoặc biến có thể làm giảm độ chính xác, tăng độ trễ hoặc làm tăng chi phí. Nếu bạn không có quản lý phiên bản cho việc quản lý prompt, bạn sẽ gặp phải sự thoái lui, prompts dễ bị hỏng và các lỗi không thể tái tạo.

Dưới đây là kế hoạch hành động:

  • Quản lý phiên bản cho prompts với cấu trúc.
  • Chạy đánh giá (tự động và thủ công) trước khi triển khai.
  • Triển khai qua các môi trường, không phải trực tiếp đến sản xuất.
  • Theo dõi và giám sát trong môi trường sản xuất.
  • Thực hiện quay lại và định tuyến dễ dàng với một cổng AI.
  • Thêm các biện pháp bảo mật để tránh bị tấn công bằng cách chèn prompt.

Hãy cùng tìm hiểu các mô hình thực tiễn cho việc quản lý phiên bản prompt, CI và hoạt động sử dụng Maxim AI.


Phần 1: Cách Quản Lý Phiên Bản Prompts

1. Mô Hình Prompts như Tài sản Cấu trúc

Prompts không chỉ là văn bản, chúng là các mẫu với biến, tham số và ý định. Sử dụng một lược đồ, không phải là một cuộc tự do. Maxim’s Experimentation cho phép bạn tổ chức và quản lý phiên bản các prompts từ giao diện người dùng, so sánh chất lượng đầu ra, chi phí và độ trễ giữa các mô hình, và giữ cho các phiên bản chặt chẽ. Hãy kiểm tra nó.

Mẹo chuyên nghiệp:

  • Sử dụng các biến có kiểu với giá trị mặc định để không làm hỏng sản phẩm trong môi trường sản xuất.
  • Phân tách các đoạn prompts hệ thống, phát triển và người dùng.
  • Ghi lại các tham số giải mã (nhiệt độ, top_p, max_tokens) với mỗi phiên bản để đảm bảo khả năng tái sản xuất đầy đủ.

2. Quy trình làm việc kiểu Git cho Prompts

Chạy prompts qua một vòng đời phân nhánh - xem xét - hợp nhất:

  • Tạo nhánh tính năng cho mọi thay đổi prompt.
  • Đánh giá tự động cho mỗi PR.
  • Đánh giá thủ công cho những trường hợp kỳ lạ.
  • Hợp nhất vào nhánh chính, khóa phiên bản.

Giao diện người dùng của Maxim giúp điều này trở nên dễ dàng. Bạn có thể triển khai các phiên bản và biến prompt khác nhau mà không cần thay đổi mã. Thông tin chi tiết ở đây.

So sánh ngữ nghĩa nên cho thấy:

  • Các thay đổi ở cấp độ token trong thông điệp hệ thống/phát triển
  • Các thay đổi biến
  • Các điều chỉnh tham số
  • Các thay đổi trong bộ kiểm tra liên kết

3. Môi Trường và Khuyến nghị

Đừng triển khai trực tiếp đến sản xuất. Thiết lập:

  • Phát triển: di chuyển nhanh, hỏng hóc, ghi lại mọi thứ
  • Giai đoạn: tập dữ liệu thực, lưu lượng bóng, đánh giá nghiêm ngặt
  • Sản xuất: cấu hình bị khóa, ưu tiên quay lại

Prompts di chuyển qua các giai đoạn này với các tiêu chí rõ ràng. Maxim’s Experimentation và Simulation giúp điều này trở nên dễ dàng. Đọc thêm.

4. CI/CD cho Prompts

Mỗi PR prompt nên chạy:

  • Đánh giá tự động (quy tắc, thống kê, LLM như giám khảo)
  • Kiểm tra hồi quy trên các trường hợp khó
  • Thẻ điểm cho tính hữu ích, chính sách, v.v.
  • Kiểm tra chi phí và độ trễ

Maxim’s Evaluation bao gồm tất cả những điều này - đánh giá sẵn có hoặc tùy chỉnh, hình ảnh hóa và con người trong quy trình. Xem cách thực hiện.

5. Bảo mật: Ngăn chặn Jailbreaks và Chèn

Bảo mật không phải là tùy chọn. Xây dựng các prompts nhóm đỏ và tập dữ liệu đối kháng vào CI. Để có phân tích thực tế, xem hướng dẫn chèn prompt của Maxim AI.

Kết hợp các đánh giá bảo mật với khả năng giám sát để phát hiện các cuộc tấn công mới trong sản xuất.

6. Chọn lọc Dữ liệu và Nguồn gốc

Các đánh giá của bạn chỉ tốt như dữ liệu của bạn. Chọn lọc chúng từ nhật ký sản xuất và các trường hợp thất bại. Maxim’s Data Engine giúp bạn nhập, phân chia, làm phong phú và phát triển các tập dữ liệu. Tài liệu ở đây.


Phần 2: Chạy Prompts trong Sản Xuất

1. Khả năng Quan Sát và Theo Dõi

Khi một prompt đã hoạt động, bạn cần theo dõi những gì đang xảy ra:

  • Theo dõi phân tán trên toàn bộ quy trình làm việc của tác nhân
  • Ghi lại prompts, cuộc gọi công cụ, đầu ra, tất cả với ID tương quan
  • Kiểm tra chất lượng tự động trong sản xuất
  • Cảnh báo theo thời gian thực cho sự trôi dạt hoặc ảo tưởng

Bộ công cụ Quan sát của Maxim thực hiện điều này. Thêm thông tin.

Đây là cách bạn thực sự gỡ lỗi và giám sát các ứng dụng LLM.

2. Định Tuyến, Dự Phòng và Bộ Nhớ với Cổng AI

Prompts chạy bên trong một hệ thống lớn hơn. Một cổng AI cung cấp cho bạn:

  • Truy cập đa nhà cung cấp với cân bằng tải
  • Dự phòng tự động trong thời gian ngừng hoạt động
  • Bộ nhớ ngữ nghĩa để cắt giảm chi phí và độ trễ
  • Theo dõi sử dụng, giới hạn tốc độ, kiểm soát truy cập
  • Khả năng quan sát đầy đủ ở lớp cổng

Cổng Bifrost của Maxim tương thích với OpenAI, hỗ trợ tất cả các tính năng này và hơn thế nữa. Giao diện thống nhất, cấu hình nhà cung cấp.

Giữ vững:

  • Các biện pháp dự phòng và cân bằng tải giữ cho bạn hoạt động
  • Bộ nhớ tiết kiệm tiền
  • Quản trị giữ ngân sách trong tầm kiểm soát
  • Khả năng quan sát bản địa để có cái nhìn đầy đủ

3. Quay lại, Tiến lên và Canaries

Bạn cần:

  • Quay lại ngay lập tức khi có sự thoái lui
  • Canary các prompts mới cho một phần lưu lượng
  • Đặt điều kiện khuyến nghị dựa trên chất lượng, độ trễ, chi phí

Maxim’s Experimentation và Simulation làm điều này đơn giản. Thử nghiệm, Mô phỏng.

4. Mô phỏng: Tổng duyệt của bạn

Kiểm tra các prompts và tác nhân qua các nhân vật và trường hợp cực đoan trước khi chúng đến sản xuất. Maxim cho phép bạn bước qua, chạy lại và gỡ lỗi các mô phỏng. Tổng quan về mô phỏng.

5. Quản trị, Truy cập và Kiểm toán

Prompts rất nhạy cảm.

  • Khóa ai có thể chỉnh sửa/triển khai
  • Kiểm toán mọi thay đổi
  • Đặt ngân sách và giới hạn tốc độ
  • Sử dụng SSO và Vault cho bí mật

Bifrost hỗ trợ SSO và Vault. SSO, Vault.

6. Đánh giá trong Sản Xuất

Các trường hợp mới xuất hiện trong sản xuất.

  • Chọn lọc các thất bại vào tập dữ liệu đánh giá
  • Đánh dấu các dấu vết theo nhân vật hoặc loại vấn đề
  • Thêm các prompts đối kháng mới khi cần
  • Đánh giá bóng hoặc ban đêm trên lưu lượng gần đây

Quy trình Quan sát và Đánh giá của Maxim giúp chu trình phản hồi này trở nên dễ dàng. Quan sát, Đánh giá.


Kết luận

Prompts là mã nguồn. Quản lý phiên bản chúng, kiểm tra chúng, quản lý chúng, giám sát chúng. Với quản lý phiên bản có cấu trúc, CI, mô phỏng, theo dõi và kiểm soát cổng, bạn có thể biến các ứng dụng LLM của mình trở nên đáng tin cậy thay vì dễ bị hỏng.

Maxim AI cung cấp cho bạn giải pháp toàn diện:

  • Thử nghiệm cho việc thiết kế và quản lý phiên bản prompt
  • Mô phỏng và Đánh giá cho kiểm tra và đánh giá
  • Khả năng quan sát cho nhật ký và theo dõi
  • Cổng Bifrost cho định tuyến, bộ nhớ và quản trị

Bạn muốn xem nó hoạt động? Đặt lịch trình một buổi giới thiệu hoặc đăng ký miễn phí.

Gợi ý câu hỏi phỏng vấn
Không có dữ liệu

Không có dữ liệu

Bài viết được đề xuất
Bài viết cùng tác giả

Bình luận

Chưa có bình luận nào

Chưa có bình luận nào