Зачем оценивать промпты

Урок 15 из 89 курса «Claude в Amazon Bedrock»: официальный курс Anthropic Academy (Антропик) на русском языке. Урок входит в платный доступ; первые уроки курса бесплатно.

Кадр из видеоурока

О чём урок

Это видео все еще обрабатывается. Пожалуйста, зайдите позже и обновите страницу. Ой! Что-то пошло не так, пожалуйста, попробуйте еще раз. При работе с Claude написание хорошего промпта — это только начало. Для создания надежных приложений AI вам необходимо понять две критически важные концепции: промпт-инжиниринг и оценка промптов. Промпт-инжиниринг предоставляет вам методы для создания лучших промптов, а оценка промптов помогает измерить, насколько хорошо эти промпты на самом деле работают. Промпт-инжиниринг — это ваш инструментарий для написания и улучшения промптов. Это набор лучших практик, которые помогают Claude точно понять, что вы запрашиваете и как вы хотите, чтобы он отвечал. Думайте об этом как о мастерстве написания промптов — таких методах, как многошаговый промптинг, структурирование с помощью XML-тегов и многих других подходах, которые мы рассмотрим. Оценка промптов, с другой стороны, — это измерение. Это автоматизированное тестирование, которое дает вам объективные метрики того, насколько эффективны ваши промпты. Вместо того чтобы гадать, хорошо ли работает ваш промпт, оценка позволяет вам: Тестировать на соответствие ожидаемым ответам Сравнивать различные версии одного и того же промпта Проверять выводы на наличие ошибок После того как вы составили промпт, у вас обычно есть три варианта дальнейших действий: Протестировать промпт один раз и решить, что он достаточно хорош. Это несет значительный риск сбоя в продакшене, когда пользователи предоставляют неожиданные входные данные. Протестировать промпт несколько раз и подкорректировать его для обработки одного или двух крайних случаев. Хотя это лучше, чем вариант 1, этот подход все еще оставляет вас уязвимыми, потому что пользователи часто предоставляют очень неожиданные выводы, которые вы не учли. Пропустить промпт через конвейер оценки, чтобы оценить его, а затем итерировать промпт на основе объективных данных. Это требует больше работы и затрат на начальном этапе, но дает гораздо больше уверенности в надежности вашего промпта. Варианты 1 и 2 — это ловушки, в которые попадают все инженеры, включая меня.

План урока

  1. Prompt evaluation
  2. Промпт-инжиниринг против оценки промптов
  3. Три пути после написания промпта
  4. Почему большинство инженеров попадают в ловушки тестирования

Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.

Полезные гиды