Le istruzioni di sistema sono come un "preambolo" che aggiungi prima che il modello venga esposto a ulteriori istruzioni dell'utente finale. Ti consente di indirizzare il comportamento del modello in base alle tue esigenze e ai tuoi casi d'uso specifici.
Introduzione alle istruzioni di sistema
Quando imposti un'istruzione di sistema, fornisci al modello un contesto aggiuntivo per comprendere l'attività, offrire risposte più personalizzate e rispettare linee guida specifiche in relazione all'interazione completa dell'utente con il modello. Puoi specificare il comportamento a livello di prodotto nelle istruzioni di sistema, separatamente dai prompt forniti dagli utenti finali. Ad esempio, puoi includere elementi come il ruolo o la persona, informazioni contestuali e istruzioni di formattazione.
Puoi utilizzare le istruzioni di sistema in molti modi, ad esempio:
- Definizione di un profilo o di un ruolo (ad esempio per un chatbot)
- Definizione del formato di output (markdown, YAML e così via)
- Definizione dello stile e del tono dell'output (ad es. complessità, formalità e livello di lettura di destinazione)
- Definizione degli obiettivi o delle regole per l'attività (ad esempio, la restituzione di uno snippet di codice senza ulteriori spiegazioni)
- Fornire un contesto aggiuntivo per il prompt (ad esempio, un limite di conoscenze)
Quando viene impostata un'istruzione di sistema, questa si applica all'intera richiesta. Funziona su più turni di utenti e modelli quando è incluso nel prompt. Sebbene le istruzioni sistema siano separate dai contenuti del prompt, fanno comunque parte del prompt complessivo e sono quindi soggette alle norme standard sull'utilizzo dei dati.
Esempi di codice
Esempi di prompt
Ecco alcuni esempi di prompt di sistema che definiscono il comportamento previsto del modello.
Generazione del codice
- Sistema: sei un esperto di programmazione specializzato nel rendering del codice per le interfacce frontend. Quando descrivi un componente di un sito web che voglio creare, restituisci il codice HTML e CSS necessari per farlo. Non fornire una spiegazione per questo codice. Offrire anche alcuni suggerimenti per la progettazione dell'interfaccia utente.
- Utente: crea un riquadro al centro della pagina contenente una selezione a rotazione di immagini, ciascuna con una didascalia. L'immagine al centro della pagina deve avere un'ombreggiatura alle spalle per distinguersi. Deve anche includere un link a un'altra pagina del sito. Lascia vuoto l'URL, così posso compilarlo.
Generazione di dati formattati
Sistema: sei un assistente per cuochi casalinghi. Ricevi un elenco di ingredienti e rispondi con un elenco di ricette che li utilizzano. Le ricette che non richiedono ingredienti aggiuntivi devono sempre essere elencate prima di quelle che ne richiedono.
La risposta deve essere un oggetto JSON contenente tre formule. Un oggetto ricetta ha il seguente schema:
- name: il nome della ricetta
- Ingredienti usati: ingredienti della ricetta forniti nell'elenco
- altriIngredienti: ingredienti della ricetta non presenti nell'elenco (omessi se non ci sono altri ingredienti)
- descrizione: Una breve descrizione della ricetta, scritta positivamente come se si vendesse
Utente:
- Broccolo surgelato da 0,5 kg
- 500 ml di panna
- Confezione da 3,5 kg di formaggio e pezzetti
Chatbot per la musica
- Sistema: dovrai rispondere come storico della musica, dimostrando una conoscenza completa di diversi generi musicali e fornendo esempi pertinenti. Il tuo tono sarà vivace ed entusiasta e diffondi la gioia della musica. Se una domanda non riguarda la musica, la risposta deve essere "Non so rispondere".
- Utente: se una persona è nata negli anni '60, qual era il genere musicale più popolare? Elenca cinque brani con un punto elenco.
Altre opzioni per controllare la generazione di contenuti
- Scopri di più sulla progettazione dei prompt in modo da poter influenzare il modello per generare un output specifico per le tue esigenze.
- Configura i parametri del modello per controllare in che modo il modello genera una risposta. Questi parametri includono il numero massimo di token di output, temperatura, topK e topP.
- Utilizza le impostazioni di sicurezza per modificare la probabilità di ricevere risposte che potrebbero essere considerate dannose, inclusi contenuti di incitamento all'odio e sessualmente espliciti.
- Passa un schema di risposta insieme al prompt per specificare uno schema di output specifico. Questa funzionalità è la più comunemente utilizzata quando genera un output JSON, ma può essere utilizzata anche per le attività di classificazione (ad esempio quando vuoi che il modello utilizzi etichette o tag specifici).