การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภท: ยกระดับการโต้ตอบกับ AI ด้วยการใช้ประเภท

ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้ปลดล็อกความสามารถที่ไม่เคยมีมาก่อนในด้านต่างๆ เช่น การสร้างเนื้อหา การวิเคราะห์ข้อมูล และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม การโต้ตอบกับแบบจำลองอันทรงพลังเหล่านี้มักขึ้นอยู่กับพรอมต์ภาษาธรรมชาติ ซึ่งเป็นวิธีที่ใช้งานง่าย แต่มีแนวโน้มที่จะเกิดความคลุมเครือ ความไม่ชัดเจน และการตีความผิดพลาดโดยธรรมชาติ สิ่งนี้อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ของ AI ที่ไม่สอดคล้องกัน ไม่ถูกต้อง หรือแม้แต่ไม่พึงประสงค์ ซึ่งขัดขวางการนำ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างน่าเชื่อถือและปรับขนาดได้

เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ กระบวนทัศน์ใหม่กำลังเกิดขึ้น: การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภท แนวทางนี้พยายามนำความเข้มงวดและความสามารถในการคาดการณ์ของระบบประเภท ซึ่งเป็นเสาหลักของการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม มาสู่ขอบเขตของการโต้ตอบกับ AI โดยการใช้การตรวจสอบประเภทและการบังคับใช้ในการออกแบบและการดำเนินการพรอมต์ เราสามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือ ความทนทาน และความปลอดภัยของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างมีนัยสำคัญ

ความท้าทายของความคลุมเครือในพรอมต์ภาษาธรรมชาติ

ภาษาธรรมชาติมีความสามารถในการแสดงออกได้อย่างยอดเยี่ยม แต่ก็มีความคลุมเครืออย่างมาก พิจารณาพรอมต์ง่ายๆ เช่น: "สรุปเอกสารเกี่ยวกับภาวะโลกร้อน" คำถามหลายข้อเกิดขึ้นทันที:

• เอกสารใด AI ไม่มีบริบทโดยธรรมชาติเว้นแต่จะมีการระบุไว้
• บทสรุปประเภทใด ภาพรวมระดับสูง บทสรุปทางเทคนิคโดยละเอียด บทสรุปสำหรับผู้ชมเฉพาะ
• ลักษณะใดของภาวะโลกร้อน สาเหตุ ผลกระทบ แนวทางแก้ไขนโยบาย ความเห็นทางวิทยาศาสตร์
• ความยาวเท่าใด สองสามประโยค หนึ่งย่อหน้า หนึ่งหน้า

หากไม่มีข้อจำกัดที่ชัดเจน AI จะต้องทำการคาดเดา ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อาจไม่สอดคล้องกับความตั้งใจของผู้ใช้ นี่เป็นปัญหาอย่างยิ่งในแอปพลิเคชันที่สำคัญ เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ การรายงานทางการเงิน หรือการวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมาย ซึ่งความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง

เทคนิคการออกแบบพรอมต์แบบดั้งเดิมมักเกี่ยวข้องกับการปรับปรุงซ้ำ การทดสอบอย่างละเอียด และการเชื่อมโยงพรอมต์ที่ซับซ้อนเพื่อบรรเทาปัญหาเหล่านี้ แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพในระดับหนึ่ง แต่วิธีการเหล่านี้อาจใช้เวลานาน ใช้ทรัพยากรมาก และยังคงมีช่องว่างสำหรับข้อผิดพลาดเล็กน้อย

การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทคืออะไร

การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทคือระเบียบวิธีที่ใส่โครงสร้างและข้อจำกัดทางความหมายที่ชัดเจนลงในพรอมต์ คล้ายกับประเภทข้อมูลในภาษาโปรแกรม แทนที่จะพึ่งพาข้อความรูปแบบอิสระเพียงอย่างเดียว มันจะสร้างโครงสร้างพรอมต์เพื่อกำหนดรูปแบบอินพุตที่คาดหวัง สคีมาเอาต์พุต และช่วงของค่าหรือแนวคิดที่อนุญาต

แนวคิดหลักคือ:

• กำหนดโครงสร้างที่คาดหวัง: ระบุรูปแบบของอินพุตที่ AI ควรได้รับและรูปแบบของเอาต์พุตที่ควรสร้าง
• บังคับใช้ความสมบูรณ์ของข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ AI ประมวลผลและสร้างขึ้นเป็นไปตามกฎและข้อจำกัดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
• ลดความคลุมเครือ: กำจัดหรือลดการตีความตามอำเภอใจสำหรับแบบจำลอง AI อย่างมีนัยสำคัญ
• เพิ่มความสามารถในการคาดการณ์: ทำให้การตอบสนองของ AI สอดคล้องและน่าเชื่อถือมากขึ้นในการโต้ตอบหลายครั้ง

การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์นี้ก้าวข้ามไปมากกว่าการสร้างสตริงข้อความที่ชาญฉลาดไปสู่การออกแบบอินเทอร์เฟซที่แข็งแกร่งสำหรับการโต้ตอบกับ AI โดยที่ประเภทของข้อมูลที่แลกเปลี่ยนจะถูกกำหนดและตรวจสอบอย่างเป็นทางการ

แนวคิดและส่วนประกอบหลัก

การใช้การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทเกี่ยวข้องกับแนวคิดหลักหลายประการ:

1. สคีมาพรอมต์

สคีมาพรอมต์คล้ายกับสคีมาฐานข้อมูลหรือสัญญา API กำหนดโครงสร้างและประเภทข้อมูลที่คาดหวังสำหรับทั้งพรอมต์อินพุตและเอาต์พุตของ AI สคีมาเหล่านี้สามารถรวมถึง:

• ฟิลด์ที่จำเป็น: ข้อมูลสำคัญที่ต้องมีอยู่ในพรอมต์
• ประเภทข้อมูล: การระบุว่าข้อมูลควรเป็นสตริง จำนวนเต็ม บูลีน วันที่ รายการ หรือวัตถุที่มีโครงสร้างที่ซับซ้อนกว่า
• ข้อจำกัด: กฎที่ข้อมูลต้องปฏิบัติตาม เช่น ช่วงค่า (เช่น อายุระหว่าง 18 ถึง 99) รูปแบบ (เช่น รูปแบบที่อยู่อีเมล) หรือการแจงนับ (เช่น ฟิลด์สถานะสามารถเป็นได้เพียง 'รอดำเนินการ' 'กำลังดำเนินการ' หรือ 'เสร็จสมบูรณ์')
• ฟิลด์เสริม: ข้อมูลที่สามารถรวมได้ แต่ไม่จำเป็นอย่างยิ่ง

ตัวอย่าง: แทนที่จะถามว่า "บอกฉันเกี่ยวกับสภาพอากาศ" พรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทอาจระบุสคีมาเช่น:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "location": {"type": "string", "description": "เมืองและประเทศสำหรับการพยากรณ์อากาศ"},
    "date": {"type": "string", "format": "date", "description": "วันที่สำหรับการพยากรณ์ (YYYY-MM-DD)"},
    "units": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "default": "celsius"}
  },
  "required": ["location", "date"]
}

สคีมานี้กำหนดอย่างชัดเจนว่า 'location' (สตริง) และ 'date' (สตริง ในรูปแบบ YYYY-MM-DD) เป็นสิ่งจำเป็น และ 'units' (เซลเซียสหรือฟาเรนไฮต์) เป็นตัวเลือกที่มีค่าเริ่มต้น AI คาดว่าจะปฏิบัติตามโครงสร้างนี้เมื่อประมวลผลและตอบสนอง

2. คำจำกัดความประเภทและการตรวจสอบ

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการกำหนดประเภทที่กำหนดเองหรือใช้ประเภทที่มีอยู่เพื่อแสดงเอนทิตีที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับโดเมนของ AI การตรวจสอบทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่เป็นไปตามประเภทเหล่านี้ถูกต้องก่อนที่จะส่งไปยัง AI หรือหลังจากได้รับเอาต์พุต

• ประเภทพื้นฐาน: สตริง จำนวนเต็ม ทศนิยม บูลีน ค่าว่าง
• ประเภทที่มีโครงสร้าง: วัตถุ (คู่คีย์-ค่า) อาร์เรย์ (รายการ)
• การแจงนับ: ชุดค่าที่อนุญาตที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
• ประเภทเฉพาะรูปแบบ: อีเมล URL วันที่ เวลา UUID
• ประเภทที่กำหนดเอง: แสดงถึงเอนทิตีเฉพาะโดเมน เช่น 'สินค้า' 'ลูกค้า' 'เวชระเบียน' แต่ละรายการมีชุดคุณสมบัติและข้อจำกัดของตัวเอง

การตรวจสอบสามารถเกิดขึ้นได้ในหลายขั้นตอน: การตรวจสอบอินพุตของผู้ใช้ก่อนสร้างพรอมต์ การตรวจสอบพรอมต์เองกับสคีมาของมันก่อนที่จะส่งไปยัง AI และการตรวจสอบเอาต์พุตของ AI กับสคีมาเอาต์พุตที่คาดหวัง

3. เอ็นจิ้น/ไลบรารีการบังคับใช้ประเภท

เครื่องมือหรือเฟรมเวิร์กเหล่านี้อำนวยความสะดวกในการกำหนด การตรวจสอบ และการบังคับใช้ประเภทภายในพรอมต์ พวกเขาสามารถมีตั้งแต่ตัวตรวจสอบสคีมา JSON อย่างง่ายไปจนถึงไลบรารีที่ซับซ้อนกว่าที่ออกแบบมาสำหรับการโต้ตอบกับ AI

ตัวอย่างอาจรวมถึง:

• ตัวตรวจสอบสคีมา JSON: ไลบรารีเช่น 'jsonschema' ใน Python หรือ 'ajv' ใน JavaScript สามารถตรวจสอบข้อมูลพรอมต์ที่มีโครงสร้างได้
• เฟรมเวิร์กเช่น LangChain หรือ LlamaIndex: แพลตฟอร์มเหล่านี้รวมคุณสมบัติสำหรับการแยกวิเคราะห์เอาต์พุตที่มีโครงสร้างและแบบจำลองที่เหมือน Pydantic เพื่อกำหนดสคีมาเอาต์พุตที่คาดหวัง ซึ่งช่วยให้สามารถรักษาความปลอดภัยของประเภทได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ระบบประเภทที่กำหนดเอง: การพัฒนาระบบเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน AI เฉพาะที่ต้องการคำจำกัดความประเภทที่เชี่ยวชาญสูงและกฎการตรวจสอบ

4. การจัดโครงสร้างอินพุตและเอาต์พุต

การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทมักเกี่ยวข้องกับการนำเสนอข้อมูลให้กับ AI ในรูปแบบที่มีโครงสร้างและเครื่องอ่านได้ (เช่น JSON, YAML) แทนที่จะเป็นภาษาธรรมชาติอย่างหมดจด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับคำสั่งที่ซับซ้อนหรือเมื่อต้องการการแยกข้อมูลที่แม่นยำ

ตัวอย่างอินพุต:

แทนที่จะเป็น: "หารรโรงแรมในปารีสใกล้หอไอเฟลสำหรับผู้ใหญ่สองคนตั้งแต่วันที่ 15 กรกฎาคมถึง 20 กรกฎาคม งบประมาณประมาณ 200 ยูโรต่อคืน"

อินพุตที่มีโครงสร้างอาจเป็น:

{
  "query_type": "hotel_search",
  "parameters": {
    "location": "Paris, France",
    "landmark": "Eiffel Tower",
    "check_in_date": "2024-07-15",
    "check_out_date": "2024-07-20",
    "adults": 2,
    "max_price_per_night": 200,
    "currency": "EUR"
  }
}

ตัวอย่างเอาต์พุต:

จากนั้น AI จะได้รับแจ้งให้ส่งคืนผลลัพธ์ในสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น:

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

จากนั้นเอ็นจิ้นการบังคับใช้ประเภทจะตรวจสอบว่าการตอบสนองของ AI เป็นไปตามสคีมาเอาต์พุต 'hotel_search' นี้

ประโยชน์ของการออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภท

การนำแนวทางปฏิบัติที่ปลอดภัยด้วยประเภทมาใช้ในการออกแบบพรอมต์ให้ประโยชน์อย่างมาก:

1. ความน่าเชื่อถือและความสามารถในการคาดการณ์ที่เพิ่มขึ้น

โดยการกำหนดโครงสร้างและข้อจำกัดที่ชัดเจน โอกาสที่ AI จะตีความพรอมต์ผิดจะลดลงอย่างมาก สิ่งนี้นำไปสู่เอาต์พุตที่สอดคล้องและคาดการณ์ได้มากขึ้น ทำให้ระบบ AI น่าเชื่อถือสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิต

ตัวอย่างระดับโลก: แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซข้ามชาติใช้พรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทเพื่อให้แน่ใจว่าคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่สร้างโดย AI จะมีชุดคุณลักษณะที่จำเป็น (เช่น 'product_name' 'price' 'currency' 'SKU' 'description' 'dimensions') เสมอ ความสอดคล้องนี้มีความสำคัญต่อระบบการจัดการสินค้าคงคลังระดับโลกที่มีภาษาและมาตรฐานระดับภูมิภาคที่แตกต่างกัน ระบบประเภทช่วยให้มั่นใจได้ว่า 'price' เป็นค่าตัวเลขเสมอโดยมี 'currency' ที่เกี่ยวข้อง (เช่น 'USD' 'EUR' 'JPY') ป้องกันข้อผิดพลาดร้ายแรงในข้อมูลราคา

2. ปรับปรุงคุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูล

การตรวจสอบประเภทช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ AI ประมวลผลและสร้างขึ้นมีความถูกต้องและเป็นไปตามรูปแบบและกฎทางธุรกิจที่คาดหวัง สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่จัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือสำคัญ

ตัวอย่างระดับโลก: ผู้ช่วย AI ด้านการดูแลสุขภาพสร้างบทสรุปผู้ป่วย แทนที่จะใช้ข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง AI จะได้รับแจ้งให้ออกข้อมูลที่เป็นไปตามสคีมา 'PatientSummary' สคีมานี้อาจกำหนด:

• `patient_id`: สตริง (รูปแบบ UUID)
• `diagnosis`: สตริง
• `treatment_plan`: อาร์เรย์ของวัตถุ แต่ละวัตถุมี `medication` (สตริง) `dosage` (สตริง เช่น '500mg') `frequency` (การแจงนับ: 'daily' 'twice_daily' 'as_needed')
• `allergies`: อาร์เรย์ของสตริง
• `vital_signs`: วัตถุที่มี `blood_pressure` (สตริง เช่น '120/80 mmHg') `heart_rate` (จำนวนเต็ม bpm)

ระบบประเภทช่วยให้มั่นใจได้ว่าขนาดยาอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง สัญญาณชีพรวมถึงหน่วย และฟิลด์ที่สำคัญเช่น `patient_id` มีอยู่และถูกต้อง สิ่งนี้ป้องกันข้อผิดพลาดที่คุกคามถึงชีวิตที่อาจเกิดขึ้นจากข้อมูลที่ผิดพลาดที่ AI สร้างขึ้น

3. ลดความคลุมเครือและการตีความผิดพลาด

การกำหนดประเภท ข้อจำกัด และรูปแบบที่คาดหวังอย่างชัดเจนทำให้ AI มีช่องว่างน้อยลงในการคาดเดาที่ไม่ถูกต้อง สิ่งนี้ชี้แจงความตั้งใจของผู้ส่งพรอมต์

ตัวอย่างระดับโลก: แชทบอทสนับสนุนลูกค้าที่ใช้ AI เพื่อจัดประเภทคำสั่งที่เข้ามา ระบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทสามารถกำหนด 'query_type' เป็นการแจงนับ: `['technical_support' 'billing_inquiry' 'product_inquiry' 'feedback']` หากอินพุตของผู้ใช้ หลังจากถูกประมวลผลโดยเลเยอร์ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) เริ่มต้น ส่งผลให้มีการจัดประเภทนอกการแจงนับนี้ ระบบจะตั้งค่าสถานะเพื่อตรวจสอบหรือขอคำชี้แจง ป้องกันการกำหนดเส้นทางคำขอของลูกค้าทั่วโลกผิดพลาด

4. เพิ่มความปลอดภัยและความปลอดภัยของ AI

โดยการจำกัดประเภทของอินพุตและเอาต์พุต การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทสามารถช่วยป้องกันการโจมตีแบบฉีดพรอมต์และลดการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น หาก AI คาดว่าจะส่งออกเฉพาะการให้คะแนนตัวเลข จะไม่สามารถถูกหลอกให้ส่งออกโค้ดที่เป็นอันตรายหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้

ตัวอย่างระดับโลก: ระบบ AI ที่ใช้สำหรับการดูแลจัดการฟอรัมออนไลน์ พรอมต์ที่ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์เนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นอาจปลอดภัยด้วยประเภท โดยคาดว่าจะส่งออกสถานะ 'SAFE' หรือสถานะ 'VIOLATION' ที่มี 'violation_type' เฉพาะ (เช่น 'hate_speech' 'spam' 'harassment') ระบบจะได้รับการออกแบบมาให้ปฏิเสธเอาต์พุตใดๆ ที่ไม่เป็นไปตามสคีมาที่มีโครงสร้างนี้ ป้องกันไม่ให้ AI สร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายด้วยตัวเองหรือถูกควบคุมเพื่อส่งออกข้อความที่ไม่จำกัด

5. ปรับปรุงประสบการณ์ของนักพัฒนาและความสามารถในการบำรุงรักษา

ระบบประเภททำให้นักพัฒนาเข้าใจ สร้าง และบำรุงรักษาแอปพลิเคชัน AI ได้ง่ายขึ้น สคีมาที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนทำหน้าที่เป็นเอกสารประกอบและสัญญา ระหว่างส่วนต่างๆ ของระบบหรือระหว่างนักพัฒนาที่เป็นมนุษย์และ AI

ตัวอย่างระดับโลก: ในบริษัทวิเคราะห์ทางการเงินระดับโลก ทีมงานต่างๆ อาจพัฒนาโมดูล AI สำหรับการคาดการณ์ตลาด การประเมินความเสี่ยง และการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ การใช้ระบบประเภทที่ได้มาตรฐานสำหรับพรอมต์และเอาต์พุตช่วยให้โมดูลเหล่านี้สามารถรวมเข้าด้วยกันได้อย่างราบรื่น ตัวอย่างเช่น ประเภท 'MarketData' สามารถกำหนดได้อย่างสอดคล้องกันในทีมต่างๆ โดยระบุฟิลด์ เช่น 'timestamp' (รูปแบบ ISO 8601) 'stock_symbol' (สตริง เช่น 'AAPL') 'price' (ทศนิยม) 'volume' (จำนวนเต็ม) 'exchange' (การแจงนับ: 'NASDAQ' 'NYSE' 'LSE') สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ส่งจากโมดูลการคาดการณ์ตลาดไปยังโมดูลการประเมินความเสี่ยงอยู่ในรูปแบบที่คาดการณ์ได้และใช้งานได้ โดยไม่คำนึงถึงทีมที่พัฒนาแต่ละส่วน

6. อำนวยความสะดวกในการทำให้เป็นสากลและการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น

ในขณะที่ภาษาธรรมชาติเชื่อมโยงกับภาษาเฉพาะเจาะจงโดยเนื้อแท้ ข้อมูลที่มีโครงสร้างและคำจำกัดความประเภทให้รากฐานที่เป็นสากลมากกว่า จากนั้นความพยายามในการแปลเป็นภาษาท้องถิ่นสามารถมุ่งเน้นไปที่การแปลฟิลด์สตริงเฉพาะภายในโครงสร้างที่กำหนดไว้อย่างดี แทนที่จะจัดการการกำหนดสูตรพรอมต์ที่แตกต่างกันอย่างมากสำหรับแต่ละภาษา

ตัวอย่างระดับโลก: ระบบ AI สำหรับการสร้างสำเนาการตลาดที่เป็นภาษาท้องถิ่น พรอมต์อาจต้องมีวัตถุ 'Product' ที่มีฟิลด์ เช่น 'product_name' (สตริง) 'features' (อาร์เรย์ของสตริง) 'target_audience' (สตริง) และ 'brand_voice' (การแจงนับ: 'formal' 'casual' 'humorous') AI ได้รับคำแนะนำให้สร้าง 'marketing_headline' (สตริง) และ 'promotional_paragraph' (สตริง) สำหรับการแปลเป็นภาษาฝรั่งเศส อินพุตอาจระบุ 'locale': 'fr-FR' และ AI สร้างสำเนาภาษาฝรั่งเศส ความปลอดภัยของประเภทช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลผลิตภัณฑ์พื้นฐานเป็นที่เข้าใจและนำไปใช้ได้อย่างสม่ำเสมอในเอาต์พุตที่เป็นภาษาท้องถิ่นทั้งหมด

การใช้การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภท

การนำการออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทไปใช้ในทางปฏิบัติสามารถทำได้หลายวิธี:

1. การเลือกเครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่เหมาะสม

ใช้ประโยชน์จากไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่มีอยู่ซึ่งรองรับข้อมูลที่มีโครงสร้างและการแยกวิเคราะห์เอาต์พุต เครื่องมือจัดระเบียบ LLM ที่ทันสมัยจำนวนมากสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงสิ่งนี้

• Pydantic: ใน Python ความสามารถในการตรวจสอบข้อมูลของ Pydantic ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายเพื่อกำหนดแบบจำลองข้อมูลที่สามารถใช้เป็นสคีมาเอาต์พุตสำหรับแบบจำลอง AI ได้
• LangChain: มี 'Output Parsers' และ 'Chains' ที่สามารถบังคับใช้เอาต์พุตที่มีโครงสร้างได้
• LlamaIndex: มี 'Response Synthesis' และ 'Data Connectors' ที่สามารถทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างได้
• OpenAI Assistants API: รองรับ 'Tools' และ 'Function Calling' ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดอินพุตและเอาต์พุตที่มีโครงสร้างสำหรับฟังก์ชันที่ AI สามารถเรียกใช้ได้โดยเนื้อแท้
• JSON Schema: มาตรฐานสำหรับการกำหนดโครงสร้างของข้อมูล JSON มีประโยชน์สำหรับการกำหนดพรอมต์และสคีมาเอาต์พุต

2. การออกแบบสคีมาที่แข็งแกร่ง

ใช้เวลาในการออกแบบพรอมต์และสคีมาเอาต์พุตอย่างระมัดระวัง สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับ:

• การทำความเข้าใจโดเมนของคุณ: กำหนดเอนทิตีและความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องกับงาน AI ของคุณอย่างชัดเจน
• การระบุข้อจำกัด: ใช้การแจงนับ รูปแบบ regex และการตรวจสอบช่วงเพื่อบังคับใช้ความถูกต้องของข้อมูล
• การจัดทำเอกสารสคีมา: ปฏิบัติต่อสคีมาเป็นสัญญาและตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการจัดทำเอกสารไว้อย่างดี

3. การรวมเลเยอร์การตรวจสอบ

ใช้การตรวจสอบในจุดสำคัญ:

• การตรวจสอบก่อนพรอมต์: ตรวจสอบข้อมูลที่ผู้ใช้ให้มาซึ่งจะเป็นส่วนหนึ่งของพรอมต์
• การตรวจสอบโครงสร้างพรอมต์: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์ที่มีโครงสร้างเองเป็นไปตามสคีมาที่กำหนดไว้
• การตรวจสอบหลังการตอบสนอง: ตรวจสอบเอาต์พุตของ AI กับสคีมาเอาต์พุตที่คาดหวัง จัดการข้อผิดพลาดในการตรวจสอบอย่างสวยงาม (เช่น โดยการลองพรอมต์อีกครั้ง ขอให้ AI จัดรูปแบบใหม่ หรือตั้งค่าสถานะเพื่อตรวจสอบโดยมนุษย์)

4. การปรับปรุงประเภทและข้อจำกัดซ้ำ

เช่นเดียวกับกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ใดๆ การออกแบบสคีมาและคำจำกัดความประเภทอาจต้องมีการทำซ้ำ เมื่อคุณพบกรณีขอบใหม่หรือตระหนักถึงข้อบกพร่อง ให้ปรับปรุงสคีมาของคุณตามนั้น

5. การเชื่อมโยงภาษาธรรมชาติและข้อมูลที่มีโครงสร้าง

การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทไม่ได้หมายถึงการละทิ้งภาษาธรรมชาติโดยสิ้นเชิง บ่อยครั้งที่เกี่ยวข้องกับแนวทางไฮบริด:

• ภาษาธรรมชาติสำหรับความตั้งใจ โครงสร้างสำหรับข้อมูล: ใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อถ่ายทอดงานและบริบทโดยรวม แต่ฝังข้อมูลที่มีโครงสร้างสำหรับพารามิเตอร์เฉพาะ
• AI สำหรับการแปล: ใช้ AI เพื่อแปลงอินพุตภาษาธรรมชาติเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้างที่สอดคล้องกับสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หรือเพื่อแปลเอาต์พุต AI ที่มีโครงสร้างกลับเป็นภาษาธรรมชาติที่มนุษย์อ่านได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่าง: ผู้ใช้อาจพูดว่า "จองเที่ยวบินไปโตเกียวให้ฉันในวันอังคารหน้า ชั้นธุรกิจ จากลอนดอนฮีทโธรว์" ระบบสามารถใช้แบบจำลอง NLU เพื่อแยกเอนทิตี จากนั้นสร้างวัตถุ JSON ที่มีโครงสร้าง:

{
  "intent": "flight_booking",
  "parameters": {
    "destination": "Tokyo",
    "departure_date": "(คำนวณวันอังคารหน้า)",
    "cabin_class": "business",
    "origin_airport": "LHR"
  }
}

จากนั้นวัตถุที่มีโครงสร้างนี้จะถูกส่งไปยัง AI หรือบริการแบ็กเอนด์เพื่อประมวลผล จากนั้นข้อความยืนยันของ AI สามารถสร้างขึ้นได้โดยอิงตามสคีมาเอาต์พุตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและอาจแปลเป็นภาษาธรรมชาติ

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพ การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทก็ไม่ใช่เรื่องท้าทาย:

• ความซับซ้อน: การออกแบบและบำรุงรักษาระบบประเภทและสคีมาที่ซับซ้อนอาจเพิ่มค่าใช้จ่ายในการพัฒนา
• ความแข็งแกร่ง: สคีมาที่เข้มงวดเกินไปอาจจำกัดความยืดหยุ่นและความคิดสร้างสรรค์ของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ต้องการพฤติกรรมที่เกิดขึ้นใหม่ การค้นหาสมดุลที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ
• ความสมบูรณ์ของเครื่องมือ: แม้ว่าจะมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่เครื่องมือสำหรับการบังคับใช้ประเภทอย่างราบรื่นในการโต้ตอบกับ AI ยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้นเมื่อเทียบกับการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม
• วิวัฒนาการของสคีมา: เมื่อแบบจำลองและแอปพลิเคชัน AI พัฒนาขึ้น สคีมาจะต้องได้รับการอัปเดต ซึ่งต้องมีการควบคุมเวอร์ชันและการจัดการอย่างระมัดระวัง
• การจัดการข้อผิดพลาด: กลไกที่แข็งแกร่งสำหรับการจัดการความล้มเหลวในการตรวจสอบเป็นสิ่งจำเป็น การปฏิเสธเอาต์พุตที่ไม่ถูกต้องอาจไม่เพียงพอ จำเป็นต้องมีกลยุทธ์สำหรับการแก้ไขหรือการสำรองข้อมูล

อนาคตของการโต้ตอบกับ AI ที่ปลอดภัยด้วยประเภท

การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทแสดงถึงขั้นตอนสำคัญในการทำให้การโต้ตอบกับ AI มีความน่าเชื่อถือ ปลอดภัย และปรับขนาดได้มากขึ้น เมื่อระบบ AI ถูกรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่สำคัญมากขึ้นในภาคส่วนระดับโลกที่หลากหลาย ตั้งแต่การเงินและการดูแลสุขภาพไปจนถึงโลจิสติกส์และการศึกษา ความต้องการพฤติกรรม AI ที่คาดการณ์ได้และควบคุมได้ก็จะเพิ่มขึ้นเท่านั้น

แนวทางนี้ไม่ได้เกี่ยวกับการขัดขวางความสามารถของ AI แต่เกี่ยวกับการนำทางพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพ โดยการยืมหลักการจากวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่ง เราสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ไม่เพียงแต่ทรงพลังเท่านั้น แต่ยังน่าเชื่อถืออีกด้วย แนวโน้มไปสู่ข้อมูลที่มีโครงสร้าง การเรียกใช้ฟังก์ชัน และรูปแบบเอาต์พุตที่กำหนดไว้ในแพลตฟอร์ม AI ชั้นนำ บ่งชี้ถึงทิศทางที่ชัดเจน การออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทพร้อมที่จะกลายเป็นแนวทางปฏิบัติพื้นฐานสำหรับองค์กรใดๆ ที่จริงจังกับการปรับใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพในระดับโลก

ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริงสำหรับทีมงานระดับโลก

สำหรับทีมงานนานาชาติที่ต้องการนำการออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภทมาใช้:

• เริ่มต้นเล็กๆ: ระบุการโต้ตอบ AI ที่สำคัญเฉพาะภายในเวิร์กโฟลว์ของคุณที่ประสบปัญหาจากความคลุมเครือหรือไม่น่าเชื่อถือ ใช้ความปลอดภัยของประเภทสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะนั้นก่อน
• สร้างมาตรฐานสคีมา: พัฒนาชุดสคีมาที่ได้มาตรฐานสำหรับประเภทข้อมูลทั่วไป (เช่น ที่อยู่ วันที่ สกุลเงิน ID ผลิตภัณฑ์) ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานทั่วโลกของคุณ
• ลงทุนในเครื่องมือ: สำรวจเฟรมเวิร์ก เช่น LangChain หรือ Pydantic และรวมเข้ากับไปป์ไลน์การพัฒนาของคุณ ให้ความรู้แก่ทีมของคุณเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ทำงานร่วมกันในการกำหนด: สำหรับบริษัทข้ามชาติ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนจากภูมิภาคต่างๆ ทำงานร่วมกันในการกำหนดสคีมาเพื่อพิจารณาถึงรูปแบบท้องถิ่น (เช่น รูปแบบวันที่ที่แตกต่างกัน สัญลักษณ์สกุลเงิน ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ)
• จัดลำดับความสำคัญของการจัดการข้อผิดพลาด: ออกแบบกลไกการสำรองข้อมูลที่ชัดเจนและกระบวนการตรวจสอบโดยมนุษย์เมื่อการตรวจสอบประเภทล้มเหลว สิ่งนี้มีความสำคัญต่อการรักษาความต่อเนื่องในการดำเนินงานและความไว้วางใจ
• จัดทำเอกสารทุกอย่าง: ปฏิบัติต่อสคีมาพรอมต์ของคุณเป็นเอกสารประกอบที่สำคัญ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาสามารถเข้าถึงได้ เข้าใจได้ และควบคุมเวอร์ชันได้
• การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง: สาขา AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับเครื่องมือ เทคนิค และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดใหม่ๆ ในการออกแบบพรอมต์และการออกแบบการโต้ตอบกับ AI

ด้วยการยอมรับการออกแบบพรอมต์ที่ปลอดภัยด้วยประเภท องค์กรสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI สร้างแอปพลิเคชันที่ไม่เพียงแต่ชาญฉลาดเท่านั้น แต่ยังเชื่อถือได้ ปลอดภัย และคาดการณ์ได้สำหรับผู้ใช้ทั่วโลก