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프롬프트를 생성, 평가 및 개선하는 것은 AI 엔지니어의 핵심 활동입니다.
프롬프트의 작은 변화가 애플리케이션 동작에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
Weave를 사용하면 프롬프트를 생성하고, 저장 및 검색하며, 시간이 지남에 따라 발전시킬 수 있습니다.Weave는 Prompt가 어떻게 구성되는지에 대해 특별한 의견을 갖지 않습니다. 간단한 요구 사항이라면 내장된 weave.StringPrompt 또는 weave.MessagesPrompt 클래스. 더 복잡한 요구 사항이 있다면 이러한 클래스를 상속하거나 기본 클래스를 weave.Prompt 그리고 오버라이드하세요format 메서드.이러한 객체 중 하나를 weave.publish로 게시하면, Weave 프로젝트의 “Prompts” 페이지에 표시됩니다.
import weaveweave.init('intro-example')# highlight-next-linesystem_prompt = weave.StringPrompt("You are a pirate")# highlight-next-lineweave.publish(system_prompt, name="pirate_prompt")from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[ { "role": "system", # highlight-next-line "content": system_prompt.format() }, { "role": "user", "content": "Explain general relativity in one paragraph." } ],)
아마도 이 프롬프트가 원하는 효과를 내지 못할 수 있으므로, 더 명확한 지시를 주도록 프롬프트를 수정합니다.
import weaveweave.init('intro-example')# highlight-next-linesystem_prompt = weave.StringPrompt("Talk like a pirate. I need to know I'm listening to a pirate.")weave.publish(system_prompt, name="pirate_prompt")from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[ { "role": "system", # highlight-next-line "content": system_prompt.format() }, { "role": "user", "content": "Explain general relativity in one paragraph." } ],)
이 프롬프트 객체를 볼 때, 두 가지 버전이 있는 것을 확인할 수 있습니다.또한 비교를 위해 이들을 선택하여 정확히 무엇이 변경되었는지 확인할 수 있습니다.
The MessagesPrompt Message 객체 배열을 대체하는 데 사용할 수 있습니다.
import weaveweave.init('intro-example')# highlight-next-lineprompt = weave.MessagesPrompt([ { "role": "system", "content": "You are a stegosaurus, but don't be too obvious about it." }, { "role": "user", "content": "What's good to eat around here?" }])weave.publish(prompt, name="dino_prompt")from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", # highlight-next-line messages=prompt.format(),)
import weaveweave.init('intro-example')# highlight-next-lineprompt = weave.MessagesPrompt([{ "role": "system", "content": "You will be provided with a description of a scene and your task is to provide a single word that best describes an associated emotion."},{ "role": "user", "content": "{scene}"}])weave.publish(prompt, name="emotion_prompt")from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", # highlight-next-line messages=prompt.format(scene="A dog is lying on a dock next to a fisherman."),)
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또한 비교를 위해 이들을 선택하여 정확히 무엇이 변경되었는지 확인할 수 있습니다.
