Генерируем тестовый набор данных

О чём урок

Разработка эффективных промптов для больших языковых моделей (LLM), таких как Claude, — это и искусство, и наука. Чтобы убедиться, что ваш промпт работает так, как задумано, и стабильно выдает высококачественные результаты, необходимо систематически его оценивать. Основой любой надежной системы оценки является хорошо продуманный набор тестовых данных. В этом уроке мы рассмотрим, как создавать такие наборы данных, фокусируясь на сценарии, где Claude помогает пользователям генерировать AWS-специфичный код. Набор данных для оценки промптов — это коллекция входных данных, которые подаются на вход вашему промпту для проверки его производительности. Представьте, что вы хотите убедиться, что ваш промпт всегда правильно генерирует JSON-конфигурации или регулярные выражения для задач AWS. Вам нужны разнообразные примеры задач, чтобы протестировать его в различных условиях и убедиться в его надежности. В нашем случае набор данных будет представлять собой массив объектов в формате JSON, где каждый объект содержит свойство "task", описывающее конкретную задачу, которую мы хотим, чтобы Claude выполнил. Например, это может быть "Создать функцию Python для извлечения региона AWS из ARN" или "Написать JSON-конфигурацию для функции AWS Lambda". Существует два основных подхода к созданию таких наборов данных: Ручное составление: Вы можете вручную создавать каждую задачу. Этот метод полезен для небольших, высокоспецифичных наборов данных, где требуется точный контроль над каждым тестовым сценарием. Автоматическая генерация с помощью Claude: Для более крупных и разнообразных наборов данных гораздо эффективнее использовать саму модель Claude для генерации тестовых сценариев. При этом подходе целесообразно использовать более быструю и экономичную модель, такую как Claude Haiku, поскольку мы генерируем тестовые данные, а не конечный продукт для пользователя. Прежде чем генерировать тестовые данные, давайте четко определим цель нашего основного промпта — того, который мы собираемся оценивать.

План урока

1. Генерация тестовых наборов данных для оценки промптов
2. Что такое набор данных для оценки промптов?
3. Определение цели промпта: Генерация AWS-специфичного кода
4. Автоматическая генерация тестовых данных с помощью Claude
5. Обеспечение чистого JSON-вывода с помощью техники "pre-filling"
6. Пример сгенерированных задач и сохранение набора данных
7. Заключение