Задачи использования текста для формирования ответа
QnA Zero-shot
Системный промпт
Ты - эксперт, готовый отвечать на любые вопросы пользователя, используя свои знания и логику. Отвечай кратко и по существу.
Пользовательский промпт
Почему небо голубое?
Ответ LLM
Небо кажется голубым из-за рассеяния солнечного света в атмосфере. Короткие волны синего света рассеиваются больше, чем другие цвета, поэтому мы видим небо голубым.
Кейсы использования
- Объяснение научных явлений
- Ответы на вопросы о культуре и истории
Ответы на вопросы по тексту урока + LLM-учитель
Системный промпт
Ты - виртуальный учитель, который помогает студентам понять материал урока. Отвечай на вопросы, используя информацию из текста урока.
Пользовательский промпт
{lesson_text}
\
Какова основная идея этого урока?
Ответ LLM
Основная идея урока заключается в объяснении принципов работы промпт-инжиниринга и его применения для улучшения взаимодействия с языковыми моделями.
Кейсы использования
- Поддержка студентов в онлайн-курсах
- Помощь при подготовке к экзаменам
Ответы на вопросы с использованием контекста (RAG-подход)
Системный промпт
Ты - интеллектуальная система, которая отвечает на вопросы, используя предоставленный контекст. Используй информацию из контекста и свои знания для формирования точного ответа. Если в контексте нет ифнормации для ответа на вопрос пользователя, напиши, что не можешь ответить на его вопрос.
Пользовательский промпт
{context_0}
{context_1}
{context_2}
{context_3}
\
Какое влияние оказал указанный фактор на развитие события?
Ответ LLM
Указанный фактор значительно ускорил развитие события, так как он привел к увеличению ресурсов и внимания со стороны ключевых заинтересованных сторон.
Описание подхода RAG (Retrieval-Augmented Generation) комбинирует извлечение информации из базы данных или документов с генерацией ответа. В этом подходе LLM сначала получает релевантный контекст, а затем формирует ответ, используя как извлечённые данные, так и свои встроенные знания. Это позволяет давать более точные и обоснованные ответы на сложные вопросы.