Prompts

이 기능은 Python SDK를 통해서만 접근할 수 있습니다. 이 페이지의 모든 코드 예제는 Python으로 제공됩니다.

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 오버라이드하세요

format 메서드.

이러한 객체 중 하나를 weave.publish로 게시하면, Weave 프로젝트의 “Prompts” 페이지에 표시됩니다.

StringPrompt

import weave
weave.init('intro-example')

# highlight-next-line
system_prompt = weave.StringPrompt("You are a pirate")
# highlight-next-line
weave.publish(system_prompt, name="pirate_prompt")

from openai import OpenAI
client = 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 weave
weave.init('intro-example')

# highlight-next-line
system_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 OpenAI
client = 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.

MessagesPrompt

The MessagesPrompt Message 객체 배열을 대체하는 데 사용할 수 있습니다.

import weave
weave.init('intro-example')

# highlight-next-line
prompt = 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 OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o",
  # highlight-next-line
  messages=prompt.format(),
)

프롬프트 매개변수화

As the format 메서드의 이름이 제안하듯이, 콘텐츠 문자열의 템플릿 자리 표시자를 채우기 위해 인수를 전달할 수 있습니다.

import weave
weave.init('intro-example')

# highlight-next-line
prompt = weave.StringPrompt("Solve the equation {equation}")
weave.publish(prompt, name="calculator_prompt")

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      # highlight-next-line
      "content": prompt.format(equation="1 + 1 = ?")
    }
  ],
)

이것은 MessagesPrompt에서도 작동합니다.

import weave
weave.init('intro-example')

# highlight-next-line
prompt = 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 OpenAI
client = 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."),
)