Разработка продвинутых приложений на основе больших языковых моделей (LLMs) стала основополагающей в сфере искусственного интеллекта. По мере усложнения промтов — включения в них динамических компонентов, множества ролей, структурированных данных и разнообразных форматов вывода — стали очевидны ограничения подходов, основанных на неструктурированном тексте.
Microsoft выпустила Prompt Orchestration Markup Language (POML) — новый фреймворк с открытым исходным кодом, призванный внести порядок, модульность и расширяемость в разработку промтов для LLMs.
Что такое POML?
POML — это язык разметки, вдохновлённый HTML/XML, предназначенный для создания сложных, удобных в обслуживании и многократно используемых AI-промтов. Он обеспечивает системный подход к: * определению структуры промта с помощью семантических компонентов и ролей; * интеграции различных типов данных и внешних ресурсов; * отделению содержания от представления с помощью таблиц стилей; * реализации расширенного шаблонирования и логической обработки переменных для динамического создания промтов; * поддержке разработчиков с помощью экосистемы надёжных инструментов.
Основные возможности
1. Структурированная разметка промтов.
POML использует чёткие семантические элементы, такие как ``, `` и ``, для определения различных логических разделов промта. Этот модульный дизайн делает промты читаемыми, удобными в обслуживании и многократно используемыми.
Пример: “`You are a science teacher. Explain gravity using the image below. Use simple language and keep your answer under 50 words. “`
2. Комплексная обработка данных.
POML изначально поддерживает встраивание или ссылки на внешние данные различных типов: * текстовые документы (``); * электронные таблицы и таблицы (`
`); * изображения (``); * другие форматы по мере необходимости.
Это позволяет легко интегрировать справочные материалы, обучающие наборы данных и наглядные пособия в промты.
3. Разделение стилей представления.
Вдохновлённый CSS, POML поддерживает систему стилей, которая отделяет содержание от форматирования и ограничений вывода. Стили можно задавать в блоках `` или с помощью встроенных атрибутов, что упрощает внесение изменений без изменения логической структуры промта.
Пример: “` Please provide a detailed, step-by-step explanation suitable for adults.
“`
4. Интегрированный механизм шаблонизации.
POML включает в себя мощный встроенный механизм шаблонизации, поддерживающий: * переменные: `{{ username }}`; * циклы: `for x in data`; * условные операторы: `if … else`; * определения: ``.
Эта динамическая система позволяет разработчикам программно генерировать промты и управлять сложными вариациями в масштабе.
5. Богатая экосистема инструментов.
Язык поддерживается набором инструментов для разработчиков: * расширение для VS Code: обеспечивает подсветку синтаксиса, автозаполнение, всплывающую документацию, диагностику и предварительный просмотр форматирования и логики промта; * SDK для Node.js (TypeScript/JavaScript) и Python: упрощают интеграцию с существующими рабочими процессами и популярными фреймворками LLM; * конфигурация с вашим предпочтительным поставщиком LLM (например, OpenAI, Azure) также проста, что позволяет быстро тестировать и развёртывать.
Пример промта с ссылкой на изображение
Образец промта для объяснения ребёнку концепции фотосинтеза может выглядеть так: “`You are a patient teacher explaining concepts to a 10-year-old. Explain the concept of photosynthesis using the provided image. Start with “Hey there, future scientist!” and keep the explanation under 100 words. “`
Этот пример демонстрирует, как легко POML интегрирует визуальный контекст и ограничивает стиль вывода в многократно используемом шаблоне.
Техническая архитектура и философия
POML разработан в соответствии с концепцией «слоя представления», используемой в традиционной разработке фронтенда (архитектура MVC). Разметка определяет представление, а не бизнес-логику или доступ к данным, что обеспечивает чистое разделение и упрощает рефакторинг промтов, тестирование вариаций и обеспечение согласованности рабочих процессов агентов и автоматизированного тестирования.
Установка и начало работы
POML — это открытый исходный код (лицензия MIT) и доступен на GitHub. Вы можете: * установить расширение для VS Code с рынка; * использовать SDK для Node.js (npm install pomljs) или Python (pip install poml); * обратиться к подробной документации POML для ознакомления с синтаксисом, примерами и руководствами по интеграции.
Заключение
Prompt Orchestration Markup Language (POML) вносит столь необходимую структуру, масштабируемость и удобство обслуживания в разработку промтов для разработчиков искусственного интеллекта. Его модульный синтаксис, комплексная обработка данных, разделение стилей, динамическое шаблонирование и богатая экосистема интеграции позиционируют его как многообещающий стандарт для оркестрации продвинутых приложений LLM.
1. Какие проблемы призван решить POML в разработке промтов для LLMs?
Ответ: POML призван внести порядок, модульность и расширяемость в разработку промтов для больших языковых моделей (LLMs). Он решает проблемы, связанные с усложнением промтов, включая включение динамических компонентов, множества ролей, структурированных данных и разнообразных форматов вывода.
2. Какие основные возможности предоставляет POML для разработчиков?
Ответ: POML предоставляет разработчикам следующие основные возможности: * структурированная разметка промтов с использованием семантических элементов; * комплексная обработка данных, включая встраивание внешних данных различных типов; * разделение стилей представления с помощью системы стилей, вдохновлённой CSS; * интегрированный механизм шаблонизации, поддерживающий переменные, циклы, условные операторы и определения; * богатая экосистема инструментов для разработчиков, включая расширение для VS Code, SDK для Node.js и Python, а также возможность конфигурации с предпочтительным поставщиком LLM.
3. Какие типы данных можно интегрировать в промты с помощью POML?
Ответ: с помощью POML можно интегрировать различные типы данных, включая: * текстовые документы (``); * электронные таблицы и таблицы (`
`); * изображения (``); * другие форматы по мере необходимости.
4. Какие инструменты доступны для разработчиков, работающих с POML?
Ответ: для разработчиков, работающих с POML, доступны следующие инструменты: * расширение для VS Code, обеспечивающее подсветку синтаксиса, автозаполнение, всплывающую документацию, диагностику и предварительный просмотр форматирования и логики промта; * SDK для Node.js (TypeScript/JavaScript) и Python, упрощающие интеграцию с существующими рабочими процессами и популярными фреймворками LLM; * возможность конфигурации с предпочтительным поставщиком LLM, например, OpenAI или Azure.
