Типово-безопасно инженерство на подкани: Подобряване на взаимодействието с ИИ чрез внедряване на типове

Бързият напредък на изкуствения интелект (ИИ), особено на големите езикови модели (LLM), отключи безпрецедентни възможности в области като генериране на съдържание, анализ на данни и комплексно решаване на проблеми. Въпреки това, взаимодействието с тези мощни модели често разчита на подкани на естествен език, метод, който, макар и интуитивен, е по своята същност предразположен към двусмисленост, неяснота и погрешно тълкуване. Това може да доведе до непоследователни, неточни или дори нежелани ИИ резултати, възпрепятстващи надеждното и мащабируемо приемане на ИИ в различните индустрии.

За да се отговори на тези предизвикателства, се появява нова парадигма: Типово-безопасно инженерство на подкани. Този подход се стреми да внесе строгостта и предвидимостта на типовите системи, крайъгълен камък на традиционната разработка на софтуер, в сферата на взаимодействието с ИИ. Чрез прилагане на проверка на типовете и принудително прилагане в рамките на дизайна и изпълнението на подканите, можем значително да подобрим надеждността, устойчивостта и безопасността на приложенията, управлявани от ИИ.

Предизвикателството на двусмислието в подканите на естествен език

Естественият език е чудесно изразителен, но също така и печално известен с двусмислието си. Помислете за една проста подкана като: "Обобщете документа за изменението на климата." Незабавно възникват няколко въпроса:

• Кой документ? ИИ няма присъщ контекст, освен ако не е предоставен.
• Какъв вид обобщение? Общ преглед на високо ниво? Подробно техническо обобщение? Обобщение за конкретна аудитория?
• Какви аспекти на изменението на климата? Причините? Ефектите? Политически решения? Научен консенсус?
• Каква дължина? Няколко изречения? Параграф? Страница?

Без изрични ограничения, ИИ трябва да прави предположения, което води до резултати, които може да не съвпадат с намерението на потребителя. Това е особено проблематично в критични приложения като медицинска диагностика, финансово отчитане или анализ на правни документи, където прецизността е от първостепенно значение.

Традиционните техники за инженерство на подкани често включват итеративно усъвършенстване, обширни тестове и комплексно свързване на подкани, за да се смекчат тези проблеми. Макар и ефективни до известна степен, тези методи могат да отнемат много време, да изискват много ресурси и все пак да оставят място за фини грешки.

Какво е типово-безопасно инженерство на подкани?

Типово-безопасното инженерство на подкани е методология, която изпълва подканите с изрични структурни и семантични ограничения, подобни на типовете данни в програмните езици. Вместо да разчита единствено на свободен текст, то структурира подканите, за да определи очакваните входни формати, схеми на изхода и допустимите диапазони от стойности или концепции.

Основната идея е да се:

• Определят очаквани структури: Определя се форматът на входовете, които ИИ трябва да получи, и форматът на изходите, които трябва да произведе.
• Прилага цялост на данните: Гарантира се, че данните, обработвани и генерирани от ИИ, се придържат към предварително определени правила и ограничения.
• Намалява двусмислието: Елиминира или значително намалява възможността за тълкуване за ИИ модела.
• Увеличава предвидимостта: Прави отговорите на ИИ по-последователни и надеждни при множество взаимодействия.

Тази промяна на парадигмата се движи отвъд простото създаване на умни текстови низове към проектиране на стабилни интерфейси за взаимодействие с ИИ, където видовете обменяна информация са официално дефинирани и валидирани.

Основни концепции и компоненти

Прилагането на типово-безопасно инженерство на подкани включва няколко ключови концепции:

1. Схеми на подкани

Подобно на схемите на бази данни или API договорите, схемите на подкани определят структурата и очакваните типове данни както за входната подкана, така и за изхода на ИИ. Тези схеми могат да включват:

• Задължителни полета: Основни части от информацията, които трябва да присъстват в подканата.
• Типове данни: Определяне дали част от информацията трябва да бъде низ, цяло число, булева стойност, дата, списък или по-сложен структуриран обект.
• Ограничения: Правила, които данните трябва да спазват, като например диапазони на стойностите (напр. възраст между 18 и 99), модели на формати (напр. формат на имейл адрес) или изброявания (напр. поле за състояние може да бъде само „в очакване“, „обработка“ или „завършено“).
• Незадължителни полета: Информация, която може да бъде включена, но не е строго необходима.

Пример: Вместо да попитате „Кажете ми за времето“, типово-безопасна подкана може да посочи схема като:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "location": {"type": "string", "description": "Град и държава за прогнозата за времето"},
    "date": {"type": "string", "format": "date", "description": "Дата за прогнозата (YYYY-MM-DD)"},
    "units": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "default": "celsius"}
  },
  "required": ["location", "date"]
}

Тази схема изрично определя, че „location“ (низ) и „date“ (низ, във формат YYYY-MM-DD) са задължителни, а „units“ (целзий или фаренхайт) е незадължителен с подразбиране. Очаква се ИИ да се придържа към тази структура при обработката и отговора.

2. Дефиниции и валидиране на типове

Това включва дефиниране на потребителски типове или използване на съществуващи такива за представяне на сложни обекти, отнасящи се до областта на ИИ. Валидирането гарантира, че данните, съответстващи на тези типове, са правилни, преди да бъдат изпратени до ИИ или след получаване на неговия резултат.

• Основни типове: Низ, цяло число, число с плаваща запетая, булева стойност, нула.
• Структурирани типове: Обекти (двойки ключ-стойност), масиви (списъци).
• Изброявания: Предварително зададени набори от разрешени стойности.
• Типове, специфични за формата: Имейл, URL, дата, час, UUID.
• Потребителски типове: Представяне на обекти, специфични за домейна, като „Продукт“, „Клиент“, „Медицински запис“, всеки със собствен набор от свойства и ограничения.

Валидирането може да се извърши на няколко етапа: валидиране на потребителския вход преди конструиране на подканата, валидиране на самата подкана спрямо нейната схема преди изпращането ѝ до ИИ и валидиране на изхода на ИИ спрямо очаквана схема на изхода.

3. Двигатели/библиотеки за прилагане на типове

Това са инструменти или рамки, които улесняват дефинирането, валидирането и прилагането на типове в рамките на подканите. Те могат да варират от прости валидатори на JSON схеми до по-сложни библиотеки, предназначени за взаимодействие с ИИ.

Примерите могат да включват:

• Валидатори на JSON схеми: Библиотеки като „jsonschema“ в Python или „ajv“ в JavaScript могат да валидират структурирани данни на подкани.
• Рамки като LangChain или LlamaIndex: Тези платформи все повече включват функции за структурирано анализиране на изхода и Pydantic-подобни модели за дефиниране на очаквани схеми на изхода, като ефективно позволяват типова безопасност.
• Потребителски типови системи: Разработване на системи по поръчка за специфични ИИ приложения, които изискват високо специализирани дефиниции на типове и правила за валидиране.

4. Структуриране на входа и изхода

Типово-безопасното инженерство на подкани често включва представяне на информацията на ИИ в структуриран, машинно четим формат (напр. JSON, YAML), а не чисто на естествен език, особено за сложни заявки или когато е необходимо прецизно извличане на данни.

Пример за вход:

Вместо: „Намерете ми хотели в Париж близо до Айфеловата кула за двама възрастни от 15 юли до 20 юли, бюджет около 200 евро на вечер.“

Структуриран вход може да бъде:

{
  "query_type": "hotel_search",
  "parameters": {
    "location": "Париж, Франция",
    "landmark": "Айфелова кула",
    "check_in_date": "2024-07-15",
    "check_out_date": "2024-07-20",
    "adults": 2,
    "max_price_per_night": 200,
    "currency": "EUR"
  }
}

Пример за изход:

След това ИИ се подканва да върне резултати в предварително определена схема, например:

{
  "hotels": [
    {
      "name": "Hotel Lumiere",
      "address": "12 Rue de la Lumiere, Paris",
      "price_per_night": 190,
      "currency": "EUR",
      "rating": 4.5,
      "amenities": ["WiFi", "Breakfast", "Gym"]
    }
    // ... още хотели
  ]
}

След това двигателят за прилагане на типовете ще провери дали отговорът на ИИ се придържа към тази схема на изхода „hotel_search“.

Ползи от типово-безопасното инженерство на подкани

Приемането на типово-безопасни практики в инженерството на подкани носи значителни предимства:

1. Подобрена надеждност и предвидимост

Чрез дефиниране на изрични структури и ограничения, шансовете ИИ да разтълкува погрешно подканата са драстично намалени. Това води до по-последователни и предвидими резултати, което прави ИИ системите надеждни за производствени среди.

Глобален пример: Многонационална платформа за електронна търговия използва типово-безопасни подкани, за да гарантира, че описанията на продукти, генерирани от ИИ, винаги включват специфичен набор от задължителни атрибути (напр. „product_name“, „price“, „currency“, „SKU“, „description“, „dimensions“). Тази последователност е жизненоважна за глобална система за управление на инвентара, където са включени различни езици и регионални стандарти. Типовата система гарантира, че „price“ винаги е числена стойност със свързана „currency“ (напр. „USD“, „EUR“, „JPY“), предотвратявайки критични грешки в информацията за цените.

2. Подобрено качество и цялост на данните

Валидирането на типовете гарантира, че данните, обработвани и генерирани от ИИ, са точни и съответстват на очакваните формати и бизнес правила. Това е от решаващо значение за приложения, работещи с чувствителни или критични данни.

Глобален пример: ИИ асистент в здравеопазването, генериращ резюмета на пациенти. Вместо неструктуриран текст, ИИ се подканва да извежда данни, съответстващи на схема „PatientSummary“. Тази схема може да дефинира:

• `patient_id`: низ (UUID формат)
• `diagnosis`: низ
• `treatment_plan`: масив от обекти, всеки с `medication` (низ), `dosage` (низ, напр. „500mg“), `frequency` (изброяване: „daily“, „twice_daily“, „as_needed“)
• `allergies`: масив от низове
• `vital_signs`: обект с `blood_pressure` (низ, напр. „120/80 mmHg“), `heart_rate` (цяло число, bpm)

Типовата система гарантира, че дозите са форматирани правилно, жизнените показатели включват единици и критични полета като `patient_id` присъстват и са валидни. Това предотвратява животозастрашаващи грешки, които могат да възникнат от генерирана от ИИ дезинформация.

3. Намалено двусмислие и погрешно тълкуване

Изричното дефиниране на типове, ограничения и очаквани формати оставя по-малко място за ИИ да прави неправилни предположения. Това изяснява намерението на подателя на подканата.

Глобален пример: Чатбот за поддръжка на клиенти, използващ ИИ за класифициране на входящи заявки. Типово-безопасна система за подкани може да дефинира „query_type“ като изброяване: `['technical_support', 'billing_inquiry', 'product_inquiry', 'feedback']`. Ако входът на потребител, след като бъде обработен от първоначален слой за разбиране на естествен език (NLU), доведе до класификация извън това изброяване, системата го отбелязва за преглед или иска разяснение, предотвратявайки неправилно насочване на заявки на клиенти в световен мащаб.

4. Подобрена безопасност и сигурност на ИИ

Чрез ограничаване на типовете входове и изходи, типово-безопасното инженерство на подкани може да помогне за предотвратяване на атаки с инжектиране на подкани и да смекчи генерирането на вредно или неподходящо съдържание. Например, ако се очаква ИИ да извежда само числена оценка, той не може да бъде подмамен да извежда злонамерен код или чувствителна информация.

Глобален пример: ИИ система, използвана за модериране на онлайн форуми. Подканите, предназначени за анализ на генерирано от потребителите съдържание, могат да бъдат типово-безопасни, очаквайки изход, който е или статус „SAFE“, или статус „VIOLATION“ със специфичен „violation_type“ (напр. „hate_speech“, „spam“, „harassment“). Системата ще бъде проектирана да отхвърля всеки изход, който не отговаря на тази структурирана схема, предотвратявайки генерирането на вредно съдържание от самия ИИ или манипулирането му за извеждане на неограничен текст.

5. Подобрено изживяване на разработчиците и възможност за поддръжка

Типовите системи улесняват разработчиците да разбират, изграждат и поддържат ИИ приложения. Ясно дефинираните схеми действат като документация и договори между различни части на системата или между разработчици и ИИ.

Глобален пример: В глобална фирма за финансова аналитика различни екипи могат да разработват ИИ модули за прогнозиране на пазара, оценка на риска и оптимизиране на портфейла. Използването на стандартизирана типова система за подкани и изходи позволява на тези модули да се интегрират безпроблемно. Тип „MarketData“, например, може да бъде последователно дефиниран между екипи, указващ полета като „timestamp“ (ISO 8601 формат), „stock_symbol“ (низ, напр. „AAPL“), „price“ (число с плаваща запетая), „volume“ (цяло число), „exchange“ (изброяване: „NASDAQ“, „NYSE“, „LSE“). Това гарантира, че данните, предавани от модула за прогнозиране на пазара към модула за оценка на риска, са в предвидим, използваем формат, независимо кой екип е разработил всяка част.

6. Улеснява интернационализацията и локализацията

Докато естественият език е присъщо свързан със специфични езици, структурираните данни и дефинициите на типовете осигуряват по-универсална основа. След това усилията за локализация могат да се фокусират върху превода на специфични текстови полета в рамките на добре дефинирана структура, вместо да управляват изключително различни формулировки на подкани за всеки език.

Глобален пример: ИИ система за генериране на локализиран маркетингов текст. Подканата може да изисква обект „Product“ с полета като „product_name“ (низ), „features“ (масив от низове), „target_audience“ (низ) и „brand_voice“ (изброяване: „formal“, „casual“, „humorous“). ИИ е инструктиран да генерира „marketing_headline“ (низ) и „promotional_paragraph“ (низ). За френска локализация входът може да посочи „locale“: „fr-FR“ и ИИ генерира френско копие. Типовата безопасност гарантира, че основната информация за продукта се разбира и прилага последователно във всички локализирани изходи.

Прилагане на типово-безопасно инженерство на подкани

Практическото прилагане на типово-безопасно инженерство на подкани може да се подходи по няколко начина:

1. Избор на правилните инструменти и рамки

Възползвайте се от съществуващите библиотеки и рамки, които поддържат структурирани данни и анализиране на изходите. Много съвременни инструменти за оркестрация на LLM са изградени с това предвид.

• Pydantic: В Python възможностите за валидиране на данни на Pydantic се използват широко за дефиниране на модели на данни, които след това могат да служат като схеми на изхода за ИИ модели.
• LangChain: Предлага „Анализатори на изхода“ и „Вериги“, които могат да прилагат структурирани изходи.
• LlamaIndex: Предоставя „Синтез на отговори“ и „Конектори за данни“, които могат да работят със структурирани данни.
• OpenAI Assistants API: Поддържа „Инструменти“ и „Извикване на функции“, които присъщо включват дефиниране на структурирани входове и изходи за функции, които ИИ може да извиква.
• JSON Schema: Стандарт за дефиниране на структурата на JSON данните, полезен за дефиниране на схеми на подкани и изходи.

2. Проектиране на стабилни схеми

Инвестирайте време в внимателно проектиране на вашите схеми на подкани и изходи. Това включва:

• Разбиране на вашия домейн: Ясно дефинирайте обектите и взаимоотношенията, отнасящи се до вашата ИИ задача.
• Посочване на ограничения: Използвайте изброявания, regex модели и проверки на диапазони, за да приложите валидност на данните.
• Документиране на схеми: Третирайте схемите като договори и се уверете, че са добре документирани.

3. Включване на слоеве за валидиране

Приложете валидиране в критични точки:

• Валидиране преди подканата: Валидирайте всички предоставени от потребителя данни, които ще формират част от подканата.
• Валидиране на структурата на подканата: Уверете се, че самата структурирана подкана се придържа към дефинираната схема.
• Валидиране след отговор: Валидирайте изхода на ИИ спрямо очакваната схема на изхода. Обработвайте грешките при валидиране грациозно (напр. чрез повторен опит на подканата, молба към ИИ да преформатира или маркиране за преглед от човек).

4. Итеративно усъвършенстване на типове и ограничения

Както всеки процес на разработка на софтуер, проектирането на схеми и дефинициите на типове може да изискват итерация. Когато срещнете нови гранични случаи или осъзнаете недостатъци, актуализирайте съответно вашите схеми.

5. Свързване на естествен език и структурирани данни

Типово-безопасното инженерство на подкани не означава изоставяне на естествения език изцяло. Често то включва хибриден подход:

• Естествен език за намерение, структура за данни: Използвайте естествен език, за да предадете общата задача и контекст, но вградете структурирани данни за конкретни параметри.
• ИИ за превод: Използвайте ИИ, за да конвертирате входове на естествен език в структурирани формати, които се придържат към предварително дефинирани схеми, или да преведете структурирани изходи на ИИ обратно в по-четим за хората естествен език.

Пример: Потребител може да каже: „Резервирайте ми полет до Токио за следващия вторник, бизнес класа, от Лондон Хийтроу.“ Системата може да използва NLU модел, за да извлече обекти и след това да конструира структуриран JSON обект:

{
  "intent": "flight_booking",
  "parameters": {
    "destination": "Токио",
    "departure_date": "(изчислете следващия вторник)",
    "cabin_class": "business",
    "origin_airport": "LHR"
  }
}

Този структуриран обект след това се изпраща на ИИ или на бекенд услуга за обработка. След това съобщението за потвърждение на ИИ може да бъде генерирано въз основа на предварително дефинирана схема на изхода и потенциално преведено на естествен език.

Предизвикателства и съображения

Макар и мощно, типово-безопасното инженерство на подкани не е без своите предизвикателства:

• Сложност: Проектирането и поддържането на сложни типови системи и схеми може да добави допълнителни разходи за разработка.
• Твърдост: Прекалено строгите схеми могат да ограничат гъвкавостта и креативността на ИИ, особено в задачи, където е желателно възникващо поведение. Намирането на правилния баланс е от решаващо значение.
• Зрялост на инструментите: Макар и бързо развиващи се, инструментите за безпроблемно прилагане на типове в ИИ взаимодействията все още съзряват в сравнение с традиционната разработка на софтуер.
• Еволюция на схемата: Тъй като ИИ моделите и приложенията се развиват, схемите ще трябва да бъдат актуализирани, което изисква версии и внимателно управление.
• Обработка на грешки: Необходими са стабилни механизми за обработка на неуспехи при валидиране. Простото отхвърляне на невалиден изход може да не е достатъчно; необходими са стратегии за корекция или резервен вариант.

Бъдещето на типово-безопасното ИИ взаимодействие

Типово-безопасното инженерство на подкани представлява значителна стъпка към превръщането на ИИ взаимодействията в по-надеждни, сигурни и мащабируеми. Тъй като ИИ системите стават по-интегрирани в критични работни процеси в различни глобални сектори – от финанси и здравеопазване до логистика и образование – търсенето на предвидимо и контролируемо ИИ поведение само ще се увеличи.

Този подход не е за задушаване на ИИ възможностите, а за ефективното им насочване. Чрез заемане на принципи от стабилното софтуерно инженерство можем да изградим ИИ приложения, които са не само мощни, но и надеждни. Тенденцията към структурирани данни, извикване на функции и дефинирани формати на изхода във водещите ИИ платформи показва ясна посока. Типово-безопасното инженерство на подкани е готово да се превърне в основна практика за всяка организация, която сериозно се занимава с отговорно и ефективно внедряване на ИИ в световен мащаб.

Практически прозрения за глобални екипи

За международни екипи, които искат да приемат типово-безопасно инженерство на подкани:

• Започнете от малко: Идентифицирайте конкретно, критично ИИ взаимодействие във вашия работен процес, което страда от двусмислие или ненадеждност. Приложете типова безопасност за този конкретен случай на употреба първо.
• Стандартизирайте схемите: Разработете набор от стандартизирани схеми за общи типове данни (напр. адреси, дати, валути, идентификатори на продукти), които са от значение за вашите глобални операции.
• Инвестирайте в инструменти: Разгледайте рамки като LangChain или Pydantic и ги интегрирайте във вашия конвейер за разработка. Обучете екипа си за ефективното използване на тези инструменти.
• Сътрудничете си при дефинициите: За многонационални компании се уверете, че експерти от различни региони си сътрудничат при дефинирането на схеми, за да отчетат местните вариации (напр. различни формати на дати, валутни символи, регулаторни изисквания).
• Приоритезирайте обработката на грешки: Проектирайте ясни механизми за резервен вариант и процеси за преглед от хора, когато валидирането на типовете е неуспешно. Това е от решаващо значение за поддържане на оперативната непрекъснатост и доверие.
• Документирайте всичко: Третирайте вашите схеми на подкани като критична документация. Уверете се, че са достъпни, разбираеми и контролирани по версия.
• Непрекъснато обучение: Областта на ИИ се развива бързо. Бъдете в течение на нови инструменти, техники и най-добри практики в инженерството на подкани и дизайна на ИИ взаимодействия.

Чрез възприемане на типово-безопасно инженерство на подкани, организациите могат да отключат пълния потенциал на ИИ, изграждайки приложения, които са не само интелигентни, но и надеждни, безопасни и предвидими за потребителите по целия свят.