Ответы 1.4

Теория

1. Цепочка рассуждений (Chain of Thought, CoT) разбивает решение задачи на последовательные шаги, что повышает точность и делает понятным ход принятия решения.
2. Прозрачность CoT позволяет пользователю видеть логику модели, что укрепляет доверие к ней.
3. В обучении CoT имитирует работу «наставника»: ведёт по шагам, развивая критическое мышление.
4. В поддержке клиентов CoT помогает разбирать сложные запросы и поэтапно приходить к точному ответу, снижая нагрузку на операторов.
5. «Внутренний монолог» (Inner Monologue) скрывает промежуточные рассуждения и показывает только результат — в отличие от CoT, где шаги видны пользователю.
6. Для фильтрации конфиденциальной информации Inner Monologue полезен, поскольку исключает случайное раскрытие деталей.
7. В сценариях «управляемого обучения» Inner Monologue позволяет давать подсказки без «спойлеров» полного решения.
8. Подготовка окружения включает загрузку ключа OpenAI и импорт необходимых библиотек Python.
9. Функция get_response_for_queries отправляет промпты в API и возвращает ответ модели, инкапсулируя логику взаимодействия.
10. CoT-промптинг направляет модель по заданным шагам в тех случаях, где прямой ответ неочевиден или требует сложной логики.
11. В поддержке клиентов структура system/user-промптов направляет рассуждение для получения детальных ответов о товарах.
12. При использовании Inner Monologue извлекается только финальная часть ответа — это позволяет сохранить лаконичность и понятность интерфейса для пользователя.

Практика

Задание 1: CoT-промптинг — Детальный ответ о продукте

1. Создание функции detailed_product_info_cot: Необходимо написать функцию, которая принимает product_name и user_question, используя CoT для последовательного построения детального ответа.
2. Шаги CoT:
   • Шаг 1: Идентификация продукта: Модель должна определить, о каком продукте идёт речь.
   • Шаг 2: Сбор основной информации: Модель собирает ключевые характеристики продукта (например, тип, функции, преимущества).
   • Шаг 3: Формирование ответа на вопрос пользователя: Модель использует собранные данные для ответа на конкретный вопрос user_question, сохраняя логику и последовательность.

Задание 2: Inner Monologue — Краткий итоговый ответ

1. Создание функции concise_product_summary_inner_monologue: Разработайте функцию, которая также принимает product_name и user_question, но использует Inner Monologue для формирования краткого ответа.
2. Шаги Inner Monologue:
   • Внутренний этап: Модель проводит те же шаги, что и в CoT (идентификация продукта, сбор информации, формирование ответа), но эти промежуточные рассуждения не выводятся.
   • Финальный этап: Модель возвращает только итоговый, лаконичный ответ на user_question.
3. Сравнение: В итоге сравните ответы двух функций — detailed_product_info_cot и concise_product_summary_inner_monologue — и объясните разницу в их применении.