Nếu bạn đã sử dụng chatbot GPT như ChatGPT , bạn có thể đã nhận thấy chất lượng đầu ra đa dạng.
Đôi khi nó đưa ra chính xác những gì bạn cần. Những lần khác, bạn nghi ngờ rằng "trí thông minh" trong AI chỉ là trò hề.
Bạn có thể nâng cao trò chơi ChatGPT của mình bằng cách cải thiện cách bạn nhắc nhở nó. Nhắc nhở theo chuỗi suy nghĩ khuyến khích LLM suy luận từng bước một nhiệm vụ trước khi đưa ra phản hồi.
Các mô hình và tính năng AI mới hơn đang bắt đầu xây dựng trực tiếp chuỗi suy luận tư duy , để các mô hình có thể tự động lý giải vấn đề mà không cần bất kỳ lời nhắc bổ sung nào.
Chuỗi suy nghĩ là gì?
Gợi ý chuỗi suy nghĩ là một kỹ thuật kỹ thuật nhanh trong AI, hướng dẫn các mô hình chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp, suy luận từng bước trước khi phản hồi.
Bạn cũng có thể nghe đến thuật ngữ 'lý luận chuỗi suy nghĩ'. Thuật ngữ này đề cập đến quy trình từng bước mà mô hình sẽ thực hiện để lý giải thông qua nhiệm vụ đang thực hiện.
Các mô hình OpenAI o1 không yêu cầu nhắc nhở chuỗi suy nghĩ, vì chúng đã có sẵn lý luận chuỗi suy nghĩ. Nhưng bạn có thể sử dụng nhắc nhở chuỗi suy nghĩ trên bất kỳ LLM -chatbot được hỗ trợ.
Lý luận chuỗi suy nghĩ hoạt động như thế nào?
Suy luận chuỗi suy nghĩ đòi hỏi phải chia nhỏ vấn đề thành các bước hợp lý hơn để chatbot AI giải quyết theo trình tự.
Đầu tiên, AI xác định các phần chính của vấn đề. Sau đó, nó xử lý từng phần theo trình tự, xem xét cách một bước dẫn đến bước tiếp theo. Mỗi bước đều dựa trên bước trước đó, cho phép AI tiến tới một kết luận hợp lý một cách có phương pháp.
Ví dụ về việc gợi ý chuỗi suy nghĩ
Lời nhắc 'dâu tây' nổi tiếng
ChatGPT và những thứ khác LLMs có những điểm yếu được ghi chép rõ ràng. Một là không thể xác định chính xác có bao nhiêu chữ 'R' trong từ 'strawberry'. (Có thể là hạn chế nổi tiếng đằng sau tên mã của các mô hình o1: Strawberry.)
ChatGPT -4o không sử dụng lý luận chuỗi suy nghĩ. Thay vào đó, nó tham chiếu dữ liệu đào tạo của mình và tạo ra phản hồi dựa trên khả năng mỗi từ theo sau từ trước đó. Mặc dù nghe có vẻ đúng trong hầu hết thời gian, nhưng nó chỉ tạo ra để bắt chước ngôn ngữ của con người – không phải lý luận hoặc tiến hành nghiên cứu.
Khi bạn hỏi ChatGPT -4o câu hỏi nổi tiếng về dâu tây, nó không thể đưa ra câu trả lời đúng:
Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng kỹ thuật gợi ý chuỗi suy nghĩ để giúp LLM -chatbot được hỗ trợ sẽ đưa ra câu trả lời đúng:
Phiên bản mới nhất của ChatGPT , được cung cấp bởi OpenAI o1-preview, là bản chính đầu tiên LLM sử dụng lý luận theo chuỗi suy nghĩ mà không cần bất kỳ sự gợi ý bổ sung nào.
Nó giải được câu trả lời ngay lần thử đầu tiên vì nó được hướng dẫn tự động thực hiện theo cùng một quy trình như lần thử thứ hai. ChatGPT -4o nhắc nhở ở trên. Sự khác biệt duy nhất là nó thực hiện quá trình này mà không cần nhắc nhở thêm.
Toán học
Nếu bạn hỏi một phiên bản cũ hơn của ChatGPT một câu hỏi toán học trong sách giáo khoa tiểu học, không phải lúc nào cũng đúng.
Các bài toán nhiều bước đòi hỏi phải có lý luận, điều này không có trong các bài toán trước đó LLMs . Bạn có thể chia nhỏ từng bước của bài toán, nhưng nếu bạn không biết các bước chính xác, một LLM không thể giúp được.
ChatGPT -4o có thể lý giải câu trả lời cho câu hỏi bằng cách chia nhỏ chuỗi các bước trong bài toán:
Các tác nhân AI được kết nối với Hubspot
Đối với một ứng dụng thực tế, chúng ta hãy lấy một LLM - tác nhân AI được tích hợp vào Hubspot. Nhóm bán hàng sử dụng tác nhân AI này để xử lý các khách hàng tiềm năng mới khi họ được thu thập trên nhiều kênh.
Kịch bản
Nhân viên bán hàng gửi một khách hàng tiềm năng mới đến tác nhân AI và yêu cầu nó đăng ký trong Hubspot và gửi email tiếp xúc đầu tiên, nhưng không điền thông tin nếu khách hàng tiềm năng đó làm việc tại một công ty đã là khách hàng tiềm năng.
LLM không có lý luận theo chuỗi suy nghĩ
Các LLM - Tác nhân AI hỗ trợ đăng ký khách hàng tiềm năng và gửi email mà không kiểm tra xem công ty đó đã là khách hàng tiềm năng hay chưa, bỏ qua điều kiện chính.
LLM với lý luận chuỗi suy nghĩ
Các LLM - đại lý AI được hỗ trợ kiểm tra xem công ty đã là khách hàng tiềm năng chưa trước khi hành động. Nếu là khách hàng tiềm năng, nó sẽ bỏ qua bước đăng ký và gửi email; nếu không, nó sẽ đăng ký khách hàng tiềm năng và gửi email, thực hiện chính xác theo hướng dẫn của nhân viên bán hàng.
Khi nào tôi nên sử dụng phương pháp gợi ý chuỗi suy nghĩ?
Phương pháp gợi ý theo chuỗi suy nghĩ được sử dụng tốt nhất trong các tình huống đòi hỏi lý luận từng bước.
Các ứng cử viên chính là những nhiệm vụ liên quan đến suy luận logic, bài toán, nhiệm vụ thủ tục hoặc bất kỳ tình huống nào đòi hỏi câu trả lời nhiều bước.
Nhưng khoan đã: lý luận nghe có vẻ tuyệt vời – tại sao tôi lại không sử dụng nó mọi lúc?
Câu hỏi hay. Không phải tất cả các câu hỏi đều cần lý luận. Ví dụ:
- Những câu hỏi thực tế đơn giản, như 'Thủ đô của Canada là gì?'
- Các bài toán một bước, như '145 + 37 bằng bao nhiêu?'
- Nhiệm vụ tạo nội dung, như 'Viết email lịch sự gồm 3 câu hỏi đồng nghiệp xem họ đã hoàn thành dự án chưa.'
Thúc đẩy thay đổi so với thúc đẩy chuỗi suy nghĩ
Mặc dù có tên tương tự, nhưng chuỗi nhắc nhở và chuỗi suy nghĩ là những chiến lược nhắc nhở khác nhau để cải thiện kết quả AI tạo ra.
Chuỗi suy nghĩ thúc đẩy
Với lời nhắc chuỗi suy nghĩ, người dùng hướng dẫn AI giải thích lý do đằng sau câu trả lời của mình trong một phản hồi duy nhất. Điều này nhắc nhở AI thực hiện từng bước của quy trình giải quyết vấn đề, nhưng được thực hiện trong một lời nhắc và phản hồi duy nhất.
Ví dụ, lời nhắc chuỗi suy nghĩ có thể được thực hiện trong một tin nhắn:
"Một nhóm nhân sự cần xem xét 5 đánh giá hiệu suất của nhân viên. Mỗi đánh giá sẽ mất 30 phút và họ cần 15 phút để chuẩn bị trước. Đánh giá cấp cao sẽ cần thêm 10 phút mỗi đánh giá. Sẽ mất bao lâu để hoàn thành 5 đánh giá cấp cao và 25 đánh giá cấp cơ sở? Hãy chia nhỏ lý luận của bạn theo từng bước."
Chuỗi nhắc nhở
Với chuỗi nhắc nhở, nhiệm vụ được chia thành các bước riêng biệt với nhiều nhắc nhở, mỗi nhắc nhở dựa trên kết quả trước đó. Điều này giúp cấu trúc và hướng dẫn AI thực hiện một nhiệm vụ phức tạp có thể liên quan đến lý luận.
Lời nhắc đầu tiên có thể trông như thế này:
Yêu cầu 1 : Xác định những thách thức chính mà công ty có thể gặp phải khi chuyển sang làm việc từ xa.
Đầu ra :
- Khoảng cách giao tiếp
- Duy trì năng suất
- Cơ sở hạ tầng công nghệ
- Sự tham gia của nhân viên
Các lời nhắc tiếp theo có thể đi sâu hơn vào các khái niệm này. Ví dụ:
Yêu cầu 2 : Vui lòng cho tôi biết công ty có thể tìm ra giải pháp nào để giải quyết khoảng cách giao tiếp khi chuyển sang làm việc từ xa.
Sau vòng đầu ra tiếp theo, liên kết tiếp theo của chuỗi có thể là:
Yêu cầu 3 : Những thách thức chung mà các công ty phải đối mặt khi áp dụng các giải pháp này là gì?
Vì vậy, mặc dù cả hai đều giống nhau, nhưng chúng có cách tiếp cận khác nhau để trích xuất nội dung chuyên sâu và phù hợp nhất từ các công cụ AI tạo sinh.
Chuỗi suy nghĩ thúc đẩy trên Botpress
Botpress người dùng đã quen thuộc với tính năng sử dụng lý luận chuỗi suy nghĩ.
Nút tự động ra mắt vào tháng 7 năm 2024 trên Botpress , một nền tảng để xây dựng các tác nhân AI. Autonomous Node có khả năng tự động hóa các quy trình làm việc nhiều bước và đưa ra quyết định một cách tự động.
Có thể tạo và nhắc một nút tự động bằng một dòng văn bản đơn giản, như 'Mục đích của bạn là tạo ra các khách hàng tiềm năng đủ điều kiện. Tạo khách hàng tiềm năng trong Salesforce khi người dùng cho biết ý định mua hàng.'
Tác nhân AI mà bạn xây dựng bằng cách sử dụng Nút tự động này sẽ thực hiện nhiều hành động khác nhau để đạt được mục tiêu của mình, độc lập với các quy trình làm việc do con người thiết kế. Nó cũng có thể chuyển đổi giữa các LLMs khi cần thiết, hãy đưa ra quyết định ưu tiên tốc độ hay sức mạnh.
Xây dựng tác nhân tự động của riêng bạn
Botpress là nền tảng tác nhân AI duy nhất cho phép bạn xây dựng các tác nhân thực sự tự động.
Sự cởi mở và linh hoạt Botpress Studio cho phép sử dụng vô số trường hợp trong nhiều ngành, từ HR đến tạo khách hàng tiềm năng. Thư viện tích hợp được xây dựng sẵn và hướng dẫn mở rộng của chúng tôi cho phép người dùng dễ dàng xây dựng các tác nhân AI từ đầu.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.
Mục lục
Cập nhật thông tin mới nhất về các tác nhân AI
Chia sẻ điều này trên: