Обложка
__/\\\\\\\\\\\\\\\__/\\\\\\\\\\\\\____/\\\_____________
_\/\\\///////////__\/\\\/////////\\\_\/\\\_____________
_\/\\\_____________\/\\\_______\/\\\_\/\\\_____________
_\/\\\\\\\\\\\_____\/\\\\\\\\\\\\\/__\/\\\_____________
_\/\\\///////______\/\\\/////////____\/\\\_____________
_\/\\\_____________\/\\\_____________\/\\\_____________
_\/\\\_____________\/\\\_____________\/\\\_____________
_\/\\\_____________\/\\\_____________\/\\\\\\\\\\\\\\\_
_\///______________\///______________\///////////////__
---
Аннотация
Этот документ представляет собой подробный анализ Formal-Prompt Language (FPL) — языка, разработанного для устранения двусмысленностей в общении с ИИ-моделями. В нем рассматриваются ключевые принципы, структура и компоненты FPL, а также продвинутые шаблоны его использования для создания надежных и воспроизводимых ИИ-приложений.
---
Основные тезисы
- FPL — это детерминированный язык для взаимодействия с ИИ, который решает проблемы двусмысленности естественного языка.
- Он основан на четырех принципах: нулевая двусмысленность, самодостаточность, явное намерение и явное управление состоянием.
- Структура FPL состоит из трех блоков (CONTEXT, DATA, ACTION), которые обеспечивают полноту и предсказуемость каждого запроса.
- Использование мета-действия @CONTEXT_SNAPSHOT позволяет управлять состоянием сессии, несмотря на безстатусную природу ИИ-моделей.
---
От естественного языка к формальной спецификации
Formal-Prompt Language (FPL) представляет собой сдвиг в парадигме взаимодействия с ИИ. Язык разработан для преобразования взаимодействия на естественном языке, которое является недетерминированным, в детерминированные, структурированные программы.
Проблемы, связанные с естественным языком
+------------------------+------------------------+------------------------+ | Критерий | Естественный язык | Formal-Prompt Language | +------------------------+------------------------+------------------------+ | Детерминированность | Низкая (стохастический)| Высокая (детерминир.) | +------------------------+------------------------+------------------------+ | Двусмысленность | Высокая | Нулевая | +------------------------+------------------------+------------------------+ | Самодостаточность | Низкая | Высокая | +------------------------+------------------------+------------------------+ | Управление состоянием | Неявное | Явное | +------------------------+------------------------+------------------------+ | Воспроизводимость | Низкая | Высокая | +------------------------+------------------------+------------------------+
Естественный язык, обладая гибкостью, является источником двусмысленностей при машинной обработке, что снижает надежность ИИ-систем.
- Многозначность: Одно слово может иметь несколько значений. Интерпретация зависит от контекста, что требует от ИИ допущений.
- Контекстная зависимость: Фразы могут не иметь смысла без информации из предыдущих взаимодействий. Это создает пробелы в данных, которые FPL устраняет через явное определение.
- Неявные допущения: ИИ-модели могут делать предположения о невысказанных намерениях пользователя. Такие предположения могут приводить к непредсказуемым результатам.
Ограничения Prompt Engineering и переход к FPL
Prompt engineering — это подход, направленный на минимизацию рисков двусмысленности. Однако он обладает следующими ограничениями:
- Отсутствие формальной структуры: Промпт является свободным текстом, который может быть интерпретирован по-разному. Это не позволяет гарантировать единую интерпретацию.
- Отсутствие воспроизводимости: Из-за стохастического характера генеративных моделей невозможно гарантировать идентичный результат при повторном использовании одного и того же промпта.
- Отсутствие самодостаточности: Промпт может требовать внешних зависимостей. Отсутствие необходимой информации делает рабочий процесс уязвимым к изменениям в окружении.
FPL решает эти проблемы, применяя принципы языков программирования. Цель FPL — формально и однозначно описать задачу, а не найти оптимальную формулировку.
Ключевые принципы FPL
FPL основан на четырех принципах, которые обеспечивают его характеристики.
Принцип нулевой двусмысленности (Zero Ambiguity)
Это основополагающий принцип FPL, который утверждает, что каждое утверждение имеет только одну интерпретацию. Это достигается с помощью:
- Формальной грамматики: Синтаксис FPL описан с помощью EBNF. Это устраняет синтаксические неясности. Например, ключевые слова (CONTEXT, DATA, ACTION) должны быть в верхнем регистре, а идентификаторы переменных — в camelCase.
- Сильной типизации: Каждое значение имеет явный тип (String, Number, Entity). Это предотвращает ошибки, связанные с несовместимостью типов данных. Данный подход устанавливает явный "контракт" между пользователем и моделью.
Принцип самодостаточности (Self-Containment)
Каждая FPL-программа является автономной и не требует внешних файлов или зависимостей. Этот принцип реализуется в формате единого файла _FPL_CONSOLE.md, который содержит:
- Полную спецификацию языка.
- Руководство для пользователя и системный мандат для ИИ.
- Место для FPL-кода.
Передача этого файла ИИ-модели обеспечивает получение всей необходимой информации для точной интерпретации и выполнения в рамках одного запроса. Это делает FPL-программы портативными и воспроизводимыми.
Принцип явного намерения (Explicit Intent)
FPL — это декларативный язык. Пользователь должен явно указать, что он хочет получить. Этот принцип реализован через блок ACTION, где вызывается действие из стандартной библиотеки. Каждое действие имеет четко определенные параметры и ожидаемый возвращаемый тип. Это устраняет необходимость в предположениях ИИ-модели относительно намерения пользователя.
Принцип явного управления состоянием (Explicit State Management)
Генеративные ИИ-модели безстатусны, то есть каждое взаимодействие рассматривается как независимое. FPL решает эту проблему с помощью шаблона управления состоянием, который предоставляет пользователю контроль над сохранением и восстановлением контекста.
- Meta-действие @CONTEXT_SNAPSHOT: Эта команда в блоке ACTION предписывает ИИ вернуть текущие блоки CONTEXT и DATA, сформатированные как валидный FPL-код.
- Трехэтапный протокол:
┌───────────────┐ ┌───────────────────┐ ┌───────────────────┐
│ │ │ │ │ │
│ Запрос │────▶│ ИИ возвращает │────▶│ Восстановление │
│ снимка │ │ CONTEXT & DATA │ │ состояния │
│ @CONTEXT_ │ │ │ │ │
│ SNAPSHOT │ │ │ │ │
└───────────────┘ └───────────────────┘ └───────────────────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌───────────────┐ ┌───────────────────┐ ┌───────────────────┐
│ │ │ │ │ │
│ Пользователь │ │ ИИ формирует │ │ Пользователь │
│ вызывает │ │ и возвращает │ │ использует │
│ @CONTEXT_ │ │ актуальные │ │ полученный код │
│ SNAPSHOT │ │ CONTEXT и DATA │ │ как основу для │
│ │ │ │ │ следующего запрос│
└───────────────┘ └───────────────────┘ └───────────────────┘
1. Запрос снимка: Пользователь вызывает @CONTEXT_SNAPSHOT. 2. Ответ ИИ: Модель возвращает только CONTEXT и DATA. 3. Восстановление состояния: Пользователь использует возвращенный FPL-код как основу для следующего запроса, явно восстанавливая состояние сессии.
Компоненты FPL
Структура программы: Три блока
+--------+---------------------+---------------------------------+ | Блок | Формат | Описание | +--------+---------------------+---------------------------------+ | CONTEXT| CONTEXT: | Определяет правила и ограничения| | | - rule1 | выполнения | | | - rule2 | | +--------+---------------------+---------------------------------+ | DATA | DATA: | Предоставляет типизированные | | | variable: Type | входные данные | | | example: String | | +--------+---------------------+---------------------------------+ | ACTION | ACTION: | Определяет последовательность | | | - action1(params) | действий для выполнения | | | - action2(params) | | +--------+---------------------+---------------------------------+
Каждая FPL-программа состоит из трех обязательных блоков, расположенных в строгом порядке.
- CONTEXT: Определяет правила и ограничения для выполнения.
- DATA: Предоставляет входные данные. Каждая переменная типизирована.
- ACTION: Определяет действия для выполнения. Действия выполняются последовательно, используя данные из DATA и правила из CONTEXT.
Система типов: Целостность данных
+----------------+----------------+---------------------------------+ | Категория | Тип | Описание | +----------------+----------------+---------------------------------+ | Примитивные | String | Текстовые данные | | | Number | Числовые данные | | | Boolean | Логические значения (true/false)| +----------------+----------------+---------------------------------+ | Сложные | Entity | Структурированный объект с | | | | определенными полями | | | List| Однородная коллекция элементов | | | | одного типа | +----------------+----------------+---------------------------------+
Сильная типизация — ключевой аспект FPL.
- Примитивные типы: String, Number, Boolean.
- Сложные типы:
* Entity: Структура данных, аналогичная объекту. Используется для группировки связанных данных.
* List<Type>: Гомогенная коллекция. Все элементы в списке должны быть одного типа.
Стандартная библиотека действий: Набор операций
FPL предоставляет набор стандартных действий, охватывающих распространенные задачи. Каждое действие имеет контракт, определяющий его функцию, параметры и возвращаемый тип.
- GENERATE: Создание нового контента.
- ANALYZE: Анализ данных для выявления закономерностей.
- FIND: Поиск сущностей или паттернов в данных.
- EXTRACT: Извлечение структурированной информации из текста.
- SUMMARIZE: Создание краткого изложения.
- TRANSLATE: Перевод текста.
Продвинутые шаблоны использования
FPL поддерживает сложные рабочие процессы, объединяя базовые принципы.
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────────────────┐ │ │ │ Синтез FPL из │ │ Комбинированный рабочий процесс │ │ │ │ естественного языка │ │ │ │ │ └──────────┬──────────┘ └───────────────────┬─────────────┘ │ │ │ │ │ │ ┌──────────▼──────────┐ ┌─────────▼─────────┐ │ │ │ 1. Естественный │ │ 1. Синтез FPL- │ │ │ │ язык в блоке DATA │ │ кода │ │ │ └──────────┬──────────┘ └─────────┬─────────┘ │ │ │ │ │ │ ┌──────────▼──────────┐ ┌─────────▼─────────────┐ │ │ │ 2. GENERATE с │ │ 2. @CONTEXT_ │ │ │ │ возвратом String │ │ SNAPSHOT для │ │ │ └──────────┬──────────┘ │ сохранения состояния │ │ │ │ └─────────┬─────────────┘ │ │ ┌──────────▼──────────┐ ┌─────────▼─────────┐ │ │ │ 3. Получение FPL- │ │ 3. Редактирование │ │ │ │ кода в виде строки │ │ кода │ │ │ └──────────┬──────────┘ └─────────┬─────────┘ │ │ │ │ │ │ ┌──────────▼──────────┐ ┌─────────▼─────────┐ │ │ │ 4. Проверка и │ │ 4. Выполнение │ │ │ │ редактирование │ │ финальной версии │ │ │ └─────────────────────┘ └───────────────────┘ │ │ │ └───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Синтез FPL из естественного языка
Этот шаблон позволяет ИИ-модели генерировать FPL-код на основе естественного языка без его выполнения.
1. Описание задачи на естественном языке предоставляется в блоке DATA. 2. В блоке ACTION вызывается GENERATE с возвращаемым типом String. 3. ИИ создает FPL-код в виде строки для последующей проверки и редактирования.
Комбинированный рабочий процесс
Совмещение шаблона управления состоянием и шаблона синтеза позволяет итеративно разрабатывать FPL-программы. Разработчик может:
1. Сгенерировать черновик FPL-программы с помощью синтеза. 2. Создать "снимок" (@CONTEXT_SNAPSHOT) для сохранения прогресса. 3. Отредактировать код. 4. Выполнить финальную версию кода.
Заключение
FPL представляет собой развитие в области взаимодействия с ИИ. Он применяет принципы программирования — детерминизм, типизацию и модульность — к генеративным моделям. В результате, FPL делает ИИ-коммуникацию воспроизводимой, проверяемой и прозрачной. Это позволяет создавать надежные и масштабируемые ИИ-приложения, где FPL выступает в качестве интерфейса между намерением пользователя и точностью исполнения.
Спасибо за прочтение.