One-Shot Prompting: Învățarea LLM-urilor să creeze embed-uri YouTube

Modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) sunt extrem de versatile, dar uneori au nevoie de ghidaj pentru a realiza corect anumite sarcini. La FlowHunt, am explorat puterea one-shot prompting-ului pentru a învăța LLM-ul să creeze embed-uri YouTube perfecte direct în articolele WordPress prin integrarea noastră. Această tehnică a îmbunătățit dramatic acuratețea și eficiența creării de conținut pentru utilizatorii noștri.

Ce este One-Shot Prompting?

One-shot prompting este o tehnică prin care oferi unui LLM un singur exemplu al formatului sau comportamentului dorit al rezultatului. Spre deosebire de zero-shot prompting (unde nu se oferă niciun exemplu) sau few-shot prompting (care folosește mai multe exemple), one-shot reprezintă un echilibru între eficiență și eficacitate.

Frumusețea one-shot prompting-ului constă în simplitatea sa: arăți modelului o dată și îl poate replica.

Provocarea embed-urilor YouTube

WordPress oferă diverse modalități de a insera videoclipuri YouTube, însă procesul nu este mereu intuitiv, mai ales pentru utilizatorii nefamiliarizați cu editorul de blocuri sau shortcodes. Scopul nostru a fost să permitem utilizatorilor să introducă pur și simplu o temă sau un produs, iar LLM-ul nostru să găsească videoclipuri relevante de pe YouTube și să genereze codul de embed potrivit prin integrarea FlowHunt cu WordPress.

Inițial, LLM-ul nostru avea dificultăți în a menține un format consistent și uneori genera metode de embedding incompatibile. Aici a intervenit one-shot prompting.

Soluția noastră de One-Shot Prompting

Iată promptul exact pe care l-am implementat pentru a rezolva problema embed-urilor YouTube:

CopyVideos: Există tutoriale video sau prezentări de produse despre input? Rezumă conținutul lor și găsește videoclipuri YouTube relevante pentru input, prezentându-le în format HTML de embedding.

exemplu de embedding:
"<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/LSHlL0d1Odw?si=N1WpGJij-nv35gNh" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>"

---START INPUT---
{input}```

Acest prompt simplu, dar eficient, realizează câteva lucruri esențiale:

- Stabilește clar sarcina: găsește tutoriale video și prezentări de produs relevante pentru input
- Solicită un rezumat al conținutului videoclipurilor
- Oferă un exemplu complet de format exact de embed iframe necesar
- Folosește o structură de input clară cu delimitatori (`---START INPUT---` și `---`)

Exemplul arată LLM-ului:

- Structura exactă a iframe-ului necesară pentru embed-uri YouTube
- Toate atributele necesare (width, height, allowfullscreen etc.)
- Formatul corect al URL-ului de embed YouTube (folosind `/embed/` în loc de `/watch?v=`)

## Rezultate și beneficii

După implementarea acestei abordări de one-shot prompting, am observat:

- **Acuratețe aproape perfectă** în formatarea corectă a embed-urilor YouTube
- **Format video responsiv și consecvent** pe diferite dispozitive
- **Economii semnificative de timp** pentru creatorii de conținut care anterior trebuiau să caute și să insereze manual videoclipuri relevante
- **Calitate îmbunătățită a conținutului** prin selectarea automată a videoclipurilor relevante

Pentru utilizatorii FlowHunt, acest lucru a însemnat că se pot concentra pe crearea de conținut scris, iar LLM-ul se ocupă de aspectele tehnice ale găsirii și inserării videoclipurilor relevante.

## De ce One-Shot funcționează mai bine decât alternativele

Am experimentat mai multe abordări:

1. **Zero-shot prompting:** Doar cerând LLM-ului să „găsească și să insereze videoclipuri YouTube” a dus la formate inconsistente și ocazional cod iframe problematic.
2. **Instrucțiuni detaliate fără exemple:** Deși specificațiile tehnice au îmbunătățit rezultatele, LLM-ul tot făcea erori de formatare fără să vadă un exemplu concret.
3. **Few-shot prompting:** Folosirea mai multor exemple a funcționat bine, dar a fost excesiv pentru această sarcină și a crescut inutil consumul de tokeni.

One-shot prompting s-a dovedit a fi punctul optim – oferind suficient ghidaj fără a irosi resurse.

## Dincolo de YouTube: Extinderea tiparului

Am aplicat aceeași tehnică de one-shot prompting și pentru alte scenarii de embedding:

- Postări Twitter/X
- Postări Instagram
- Diverse formate

Fiecare urmează un tipar similar: arată un exemplu perfect, apoi lasă LLM-ul să îl reproducă.

> În funcție de dimensiunea și complexitatea LLM-ului, s-ar putea să fie necesar să subliniezi clar că exemplul este doar un exemplu și nu exact ceea ce aștepți ca răspuns de la model. În modelele mai mici, se poate întâmpla ca exemplul din one-shot prompting să se „strecoare” în răspuns și să-l strice.

## Cum implementezi One-Shot Prompting în fluxurile FlowHunt

Dacă folosești FlowHunt pentru crearea de conținut, poți implementa cu ușurință one-shot prompting în propriile tale fluxuri:

1. Creează un șablon care include exemplul tău one-shot
2. Configurează o variabilă care să preia inputul utilizatorului
3. Setează LLM-ul să proceseze inputul folosind tiparul din exemplul tău
4. Trimite outputul direct către WordPress prin integrarea noastră

Această abordare poate fi adaptată pentru aproape orice rezultat structurat de care ai nevoie ca LLM-ul tău să îl genereze în mod consecvent.