Hvad er Prompt Engineering? En omfattende guide til kunstig intelligens

Introduktion

Hurtig konstruktion er i sin kerne kunsten at konversationsalkymi med AI. Det er her, omhyggelig udformning af spørgsmål eller instruktioner møder verden af ​​generative AI-modeller, der transformerer grundlæggende forespørgsler til målrettede, specifikke og utroligt nyttige svar. Tænk på det som sprogbroen, der forbinder menneskelige intentioner med AI-kapaciteter. Denne strategiske disciplin handler ikke kun om at stille spørgsmål; det handler om at spørge højre spørgsmål i højre måde at få mest effektiv svar.

Hurtig konstruktion stammer fra området for naturlig sprogbehandling (NLP), hvor målet er at afdække de magiske ord eller sætninger, der udløser de mest ønskede svar fra AI. Det er som at kende den nøjagtige måde at gnide den magiske lampe på - i dette tilfælde er lampen en avanceret AI som DALL-E, programmeret til at generere det billede, du kan drømme om. Men det handler ikke kun om billeder. Uanset om det er tekst-til-tekst, tekst-til-billede eller endda tekst-til-lyd, indebærer håndværket med prompt engineering justering, forfining og optimering af input for at opnå output, der ikke bare er nøjagtige, men også er i overensstemmelse med vores komplekse menneskelige behov og forretningsmål.

Hvad er Prompt Engineering?

Hurtig konstruktion er beslægtet med at have en snydekode i et videospil, men for AI-interaktioner. Det handler om at konstruere prompter (tænk instruktioner eller forespørgsler) med en sådan præcision og klarhed, at AI'en ikke kun forstår, men også leverer svar, der rammer sømmet på hovedet. Det er her, professionelle, hurtige ingeniører tilbringer deres dage - med at eksperimentere, analysere og finde ud af, hvad der får AI til at tikke i overensstemmelse med menneskets hensigter. Men hey, det er ikke en eksklusiv klub! Enhver, der nogensinde har bedt Siri om at indstille en alarm eller brugt Google Assistant til at søge efter en opskrift, har i bund og grund øvet sig lidt i hurtig teknik.

I området for AI-modeller som store sprogmodeller eller tekst-til-billede-modeller kan hurtig ingeniørarbejde spænde fra simple forespørgsler som "Hvad er Fermats lille sætning?" til kreative kommandoer som "Skriv et digt om efterårsblade." Det handler om at formulere, specificere stil, kontekst eller endda tildele en rolle til AI. Har du nogensinde set de sprogindlæringsprompter, hvor du fuldfører en ordsekvens? Det er hurtig ingeniørarbejde i aktion, der anvender teknikker som få-skuds-læring til at undervise AI gennem eksempler.

Forskellen mellem en god og en dårlig prompt kan være nat og dag med hensyn til kvaliteten af ​​AI-svar. En veludformet prompt kan føre til hurtige, præcise og relevante svar, mens en dårligt konstrueret kan resultere i vage, ikke-målrettede eller ligefrem meningsløse svar. Denne skelnen er afgørende i professionelle omgivelser, hvor effektivitet, hastighed og nøjagtighed er altafgørende.

Fordele ved Prompt Engineering

Effektiv tilskyndelse handler ikke kun om at få det rigtige svar; det handler også om at komme hurtigere frem. I en forretningssammenhæng, hvor tid er penge, kan hurtig ingeniørarbejde dramatisk reducere den tid, det tager at udtrække nyttig information fra AI-modeller. Denne effektivitet er en game-changer for virksomheder, der integrerer AI i tidsfølsomme applikationer.

Desuden er hurtig ingeniørarbejde ikke en one-trick pony. En enkelt, gennemtænkt prompt kan være alsidig, tilpasses på tværs af forskellige scenarier, hvilket forbedrer skalerbarheden af ​​AI-modeller. Denne tilpasningsevne er afgørende for virksomheder, der ønsker at udvide deres AI-kapaciteter uden at skulle genopfinde hjulet for hver ny applikation.

Sidst, men ikke mindst, er tilpasning, hvor hurtig ingeniørkunst virkelig skinner. Ved at skræddersy AI-svar til specifikke forretningsbehov eller brugerpræferencer giver hurtig konstruktion en unik personlig oplevelse. Denne tilpasning er uvurderlig for organisationer, der sigter på at tilpasse AI-output med deres præcise forretningsmål.

Så er vi klar til at dykke dybere ned i denne fascinerende verden af ​​hurtig ingeniørarbejde? Lad os undersøge, hvordan denne teknik omformer vores interaktioner med AI, hvilket gør dem mere effektive, effektive og skræddersyet til vores behov.

En fortælling om to opfordringer: Tilfældet med E-Commerce Chatbot

Forestil dig, at du driver en e-handelsvirksomhed med speciale i udendørsudstyr. Du har besluttet at integrere en generativ AI-chatbot for at hjælpe kunder med at finde produkter på dit websted. Dette scenarie illustrerer perfekt vigtigheden af ​​velkonstruerede versus dårligt konstruerede prompter i prompt engineering.

Scenario 1: Den misforståede prompt

Lad os sige, at chatbotten er programmeret med en dårligt konstrueret prompt. En kunde spørger: "Hvordan kan jeg holde mig varm, mens jeg camperer?" Nu skulle en ideelt udformet prompt få chatbotten til at foreslå produkter som isolerede soveposer, bærbare varmeapparater eller termisk slid. På grund af promptens vage og forkerte karakter kan AI dog fortolke "bliv varm" i en mere generel forstand. Som et resultat reagerer chatbotten med generiske tips om at holde varmen, som at bevæge sig rundt eller drikke varme drikke – og imødekommer ikke rigtigt kundens behov for at finde relevante produkter på dit websted.

Dette er et klassisk eksempel på en prompt, der er gået galt. Det lykkes ikke kun at opfylde kundens specifikke behov, men går også glip af en mulighed for at guide dem mod et potentielt køb.

Scenarie 2: Spot-On-prompten

Lad os nu vende scriptet og forestille os, at prompten er velkonstrueret. Den samme kunde stiller det samme spørgsmål, men denne gang er AI'en styret af en hurtig finjusteret til at fortolke og svare på produktrelaterede forespørgsler. For at forstå konteksten og e-handelsindstillingen, svarer chatbotten med anbefalinger til højkvalitets, termisk isoleret campingudstyr tilgængeligt på dit websted, måske endda linker til de specifikke produktsider.

Dette svar adresserer direkte kundens behov, forbedrer deres indkøbsoplevelse og øger sandsynligheden for et salg. Det demonstrerer, hvordan en gennemarbejdet prompt kan føre til effektive, relevante og produktive interaktioner til gavn for både kunden og din virksomhed.

Kontekstualisering af scenariet:

Forestil dig, at du driver en online elektronikbutik. En kunde sender en besked, der siger: "Jeg har modtaget den forkerte model af hovedtelefoner. Kan jeg få tilsendt de rigtige?" Dette er et typisk scenarie, hvor hurtig ingeniørarbejde kan være en game-changer for din kundetilfredshedsafdeling.

Opbygning af prompten

Først skal vi sætte scenen for vores AI-model. Vi fortæller det: "Dette er en samtale mellem en forvirret kunde og en lydhør, løsningsorienteret kundeserviceagent." Derefter præsenterer vi kundens forespørgsel, som den er. Dette sætter en klar kontekst for AI om arten af ​​interaktionen og den rolle, den skal spille.

Lad os nu guide AI'en til, hvordan man begynder sit svar. Vi kan måske sige, "Svar fra kundeserviceagenten: Hej, tak fordi du kontaktede os om din ordre. Vi beklager virkelig sammenblandingen. Ja, det kan vi," hvilket indikerer, at svaret skal anerkende problemet, udtrykke empati og bevæge sig hen imod en positiv løsning.

Modellens svar

Hvis du fodrer denne prompt ind i en velafstemt AI-model, får du muligvis svar som:

• ”Ja, det kan vi helt sikkert hjælpe med. Kan du bekræfte dit ordrenummer, så vi kan sørge for, at de korrekte hovedtelefoner bliver sendt til dig?"
• "Ja, vi kan ordne det her for dig. Vi sender den rigtige model til dig med det samme, og her er en forudbetalt etiket til at returnere den forkerte vare."

Kraften i velkonstruerede prompter

Dette eksempel viser kraften ved præcision i hurtig konstruktion. Ved klart at definere rollerne, konteksten og det ønskede resultat, er AI'en i stand til at generere svar, der ikke kun er relevante og nyttige, men også tilpasset din virksomheds kundeservicestandarder.

Desuden kan denne tilgang finjusteres baseret på specifikke virksomhedspolitikker og kundeinteraktionsstile. Med yderligere forfining kan disse AI-genererede svar blive endnu mere tilpasset dit brands stemme og kundeservice-etos.

Hvad er prompter?

Spørgsmål inden for kunstig intelligens er beslægtet med tegninger: præcise, lærerige og retningsgivende. De fungerer som en bro mellem menneskelig intention og AI-udførelse og omsætter vores ønsker og spørgsmål til opgaver, som AI-modeller kan forstå og handle på.

På det enkleste er en prompt en instruktion eller et spørgsmål rettet mod en AI-model. Men der er mere i det, end man kan se. Spørgsmål er den hemmelige sauce, der bestemmer, hvor effektivt en AI-model kan tjene sit formål, hvad enten det er at besvare spørgsmål, generere tekst eller endda skabe billeder.

Instruktion: Kernen i prompten

Instruktionen er hjerteslaget af en prompt. Den fortæller AI præcis, hvad vi forventer af den. For eksempel, "Opsummer de vigtigste resultater i den vedhæftede rapport." Her er instruktionen klar, direkte og levner lidt plads til tvetydighed.

Kontekst: Indstilling af scenen

Konteksten er baggrunden for hvilken AI'en udfører sin opgave. Det indrammer AI'ens svar og sikrer relevans og tilpasning til det aktuelle scenarie. For eksempel, at tilføje "i betragtning af den seneste forskning om klimaændringer" til vores instruktion placerer AI's opgave inden for et specifikt domæne, hvilket skærper dens fokus.

Inputdata: Brændstoffet til AI

Inputdata er det råmateriale, AI arbejder med. I vores eksempel er det "den vedhæftede rapport." Denne komponent er kritisk, da den giver det specifikke indhold, AI skal behandle og reagere på.

Outputindikator: Definerer svarstilen

Outputindikatoren former formatet eller stilen for AI'ens svar. I vores tilfælde instruerer "presenter dit resumé i en journalistisk stil" AI'en til at vedtage en bestemt tone og et bestemt format, hvilket sikrer, at outputtet opfylder vores stilistiske behov.

Tekniske koncepter, du bør kende til Prompt Engineering

Prompt engineering er lidt som at være sprogkok – det handler ikke kun om at blande ingredienser; det handler om at lave en opskrift, der får de bedste smage frem. For at få dette rigtigt, skal du forstå nogle centrale tekniske begreber. Lad os grave i disse grundlæggende ingredienser i hurtig konstruktion.

Natural Language Processing (NLP)

I hjertet af hurtig ingeniørarbejde ligger Natural Language Processing (NLP). Forestil dig NLP som AI's sprogskole, hvor maskiner lærer ikke blot at 'høre' menneskeligt sprog, men at forstå og reagere på det kontekstuelt. Det er et specialiseret felt inden for AI, der gør sprog til et format, som computere kan fordøje og give mening i. Uden NLP ville vores AI-venner være temmelig fortabt i oversættelsen!

Store sprogmodeller (LLM'er)

Dernæst er store sprogmodeller (LLM'er). Disse er de tunge løftere i AI-sprogverdenen, trænet på store datasæt til at forudsige ordsekvenser. De er ligesom romanforfatterne i AI-riget, der forsøger at finde ud af det næste ord i en sætning baseret på det, der er blevet sagt før. LLM'er er afgørende for at forstå konteksten og producere tekst, der giver mening og er relevant.

transformers

Transformere – nej, ikke robotter i forklædning – er motorerne, der driver mange LLM'er, inklusive den berømte GPT-serie. Disse er specielle typer af dybe neurale netværk, der er skræddersyet til sprog. Forestil dig dem som AI's fokuslinser, der hjælper den med at koncentrere sig om forskellige dele af en sætning for at forstå, hvordan ord relaterer til hinanden. Transformatorens opmærksomhedsmekanismer er som et søgelys, der fremhæver, hvad der er afgørende i et hav af ord.

parametre

Parametre er knapperne og drejeknapperne på AI-modellen, finjusteret under træningen. Selvom prompte ingeniører ikke justerer disse direkte, hjælper det at kende til dem med at forstå, hvorfor en AI-model kan reagere på en bestemt måde på dine prompter. De er de underliggende regler, der styrer AI's sprogspil.

Tokens

Tokens er brød og smør for AI-sprogmodeller - de er de tekstenheder, som modellen læser og forstår. Tænk på tokens som de individuelle ingredienser i din sprogopskrift. De kan variere fra et enkelt bogstav, som 'a', til et helt ord, såsom 'æble'. Når du laver prompter, er det afgørende at vide, at LLM'er kun kan håndtere et vist antal tokens, som svarer til størrelsen på din blandeskål.

Multimodalitet

Endelig er der Multimodalitet. Det er her AI-modeller bliver super alsidige, og de håndterer ikke kun tekst, men også billeder, lyde eller endda kode. I prompt engineering betyder det, at du kan lave prompter, der genererer en hel række af output, afhængigt af hvad AI-modellen kan. Det er som at have et køkken, hvor du kan piske alt fra en kage til en gryderet!

Bevæbnet med disse koncepter er du nu bedre rustet til at dykke ind i en verden af ​​hurtig ingeniørkunst. At forstå disse tekniske aspekter er som at have det rigtige køkkenværktøj – de gør dig mere effektiv og effektiv til at lave de perfekte AI-prompter.

Vægte i Prompt Engineering

I prompt engineering spiller begrebet "vægte" en central rolle i at styre en AI-models fokus og påvirke typen af ​​respons eller indhold, der genereres. Tænk på vægte som et søgelys, der skinner klarere på visse dele af en prompt for at gøre dem mere fremtrædende i AI'ens 'sind'.

Hvordan vægte påvirker AI-responser

Vægte i prompter er ikke en ensartet funktion på tværs af alle AI-modeller, men ses ofte på platforme, der tilbyder en grad af tilpasning i deres prompter. Disse vægte kan implementeres ved hjælp af speciel syntaks eller symboler, der angiver, hvilke termer eller elementer i prompten der skal lægges mere vægt på.

Vægtning i forskellige sammenhænge

Mens vægtning ofte diskuteres i billedgenereringsopgaver (som med DALL-E eller Midjourney), hvor små justeringer kan føre til vidt forskellige output, er konceptet lige så anvendeligt til andre generative modeller, såsom dem, der omhandler tekst eller kode.

Praktiske eksempler på vægtning

Overvej disse hypotetiske eksempler for at forstå, hvordan vægte ændrer resultaterne:

1. Billedgenerering med Midjourney:I den første prompt kan AI producere et billede, hvor både havet og solnedgangen er lige repræsenteret. Men ved at tilføje vægten "::" ud for "hav", skifter AI's fokus, og det kan generere et billede, hvor havet er det dominerende element, potentielt med solnedgangen, der spiller en mere sekundær rolle.
   • Spørgsmål: "hav, solnedgang"
   • Ændret prompt med vægte: "ocean::, sunset"
2. Tekstbaseret model:I den vægtede prompt skubbes AI til at fokusere mere på troldmandens perspektiv eller rolle i historien, hvilket muligvis fører til en fortælling, hvor troldmandens handlinger, tanker eller baggrund er mere detaljerede end dragens.
   • Spørgsmål: "Skriv en historie om en troldmand og en drage."
   • Ændret prompt med vægte: "Skriv en historie om en troldmand:: og en drage."

Effekten af ​​vægtning

Tilføjelsen af ​​vægte kan ændre output betydeligt. I forbindelse med billedgeneratorer, for eksempel, kunne justering af vægten forvandle en scene fra en fredelig strandsolnedgang til et dramatisk, havdomineret landskab med en solnedgang i baggrunden. På samme måde kan det i tekstgenerering flytte det narrative fokus eller dybden af ​​detaljer, der gives om bestemte karakterer eller temaer.

Lad os nu dykke ned i den mangfoldige verden af ​​tilskyndelsesteknikker, hver en unik tilgang til at forme AI-svar.

En liste over tilskyndelsesteknikker

#1: Nul-Shot Prompt

Skønheden ved zero-shot prompting ligger i dens enkelhed og alsidighed. Det er som at stille en ekspert et spørgsmål uden at skulle give baggrundsinformation. Ekspertens bredde af viden og erfaring giver dem mulighed for at forstå og reagere præcist baseret på, hvad de allerede ved.

Anvendelse i sentimentanalyse

Lad os dykke ned i et praktisk eksempel: følelsesanalyse. Antag, at du analyserer kundefeedback, og du støder på en anmeldelse, der siger: "Jeg havde en fantastisk dag i parken." I nul-skuds-prompting ville du direkte spørge AI-modellen: "Hvad er følelsen af ​​følgende sætning: 'Jeg havde en fantastisk dag i parken'?"

Sprogmodellen, der udnytter sin omfattende træning i at forstå følelser, kan præcist klassificere denne erklæring som positiv, selvom den ikke har fået nogle specifikke træningseksempler til denne særlige opgave. Denne evne til præcist at udlede følelser fra en enkelt sætning viser modellens iboende forståelse af sprognuancer.

Alsidigheden ved Zero-Shot Prompting

Zero-shot prompting er ikke begrænset til sentimentanalyse. Det er lige så effektivt til en række opgaver, herunder klassificering (som spam-detektion), teksttransformation (som oversættelse eller opsummering) og simpel tekstgenerering. Denne tilgang er især nyttig til at generere hurtige, on-the-fly-svar på tværs af et bredt spektrum af forespørgsler.

Et andet eksempel: Mixed Sentiment Analyse

Overvej et andet scenario, hvor du vurderer en hotelanmeldelse: "Værelset var rummeligt, men servicen var forfærdelig." Ved at bruge nul-skuds-prompt, vil du bede modellen om at "uddrage stemningen fra den følgende anmeldelse." Uden forudgående træning i denne specifikke opgave kan modellen stadig behandle prompten og fastslå, at anmeldelsen har en blandet følelse: positiv over for rummets rummelighed, men negativ med hensyn til servicen.

Denne evne, som kan virke ligetil for mennesker, er ret bemærkelsesværdig for en AI. Det demonstrerer ikke blot en forståelse af sprog, men også en evne til at analysere komplekse, nuancerede følelser.

#2: Spørgsmål om få skud

Få-shot-tilskyndelse beriger AI'ens forståelse ved at give flere eksempler, normalt to til fem, som styrer modellens output. Denne teknik er især nyttig til opgaver, der kræver en specifik kontekst eller stil, hvilket gør det muligt for modellen at skræddersy sine svar mere præcist.

Anvendelse til generering af rimede par

Anvendelse til generering af rimede par

Overvej opgaven med at generere en rimet kuplet om en måneskin nat, en mere kontekstspecifik udfordring. Her er, hvordan få-skuds-prompt ville fungere:

Input prompt til modellen:

"Skriv en rimet kuplet om en solsikke:
Eksempel 1:
'Solsikke med lyse kronblade,
Soler sig gerne i sollys.'
Eksempel 2:
'Solsikke høj i sommergløden,
Nikker, mens vinden blæser.'
Skriv nu en rimet kuplet om en måneskin nat."

I dette scenarie får modellen to eksempler på kupletter om solsikker. Disse tjener som en ramme, der lærer AI den stil og struktur, der forventes i outputtet. Da modellen bliver bedt om at skrive om en måneskin nat, bruger modellen disse eksempler til at generere en lignende kuplet.

Forventet svar:

"Måneskin spreder sit sølvlys,
At bade verden i en rolig nat."

Modellen udnytter strukturen og rimskemaet fra eksemplerne og anvender dem på det nye emne. Dette illustrerer, hvordan få-skuds-prompting effektivt kan styre modellens kreative proces.

Spørgsmål med få skud i forskellige sammenhænge

Fremskyndelse af få skud er alsidig og rækker ud over kreative opgaver som poesi. Det er lige så effektivt i mere strukturerede eller tekniske domæner. For eksempel, i en forretningssammenhæng som indtægtsstyring inden for gæstfrihed, kan en få-skuds prompt se sådan ud:

Spørgsmål: "Jeg giver dig emnet 'indtægtsstyring i gæstfrihed', og du giver mig en liste over strategier i dette format:
Strategi 1: Dynamisk prisfastsættelse
Strategi 2: Udbyttestyring
Strategi 3: Overbooking
Fortsæt venligst listen."

Med denne prompt ville AI-modellen fortsætte med at liste strategier i samme format, muligvis inkludere muligheder som rabatter på opholdstid eller kanalstyring. De indledende eksempler fungerer som en blueprint, der guider modellen til at producere indhold, der stemmer overens med det angivne format og emne.

#3: Tankekæde tilskynder

Chain-of-thought (CoT) tilskyndelse revolutionerer, hvordan AI-modeller tackler komplekse problemer med flere trin ved at efterligne menneskelignende ræsonnementprocesser. Denne teknik opdeler indviklede problemer i enklere komponenter, så AI-modeller kan navigere logisk gennem hvert trin, før de når frem til det endelige svar. Det er især nyttigt i opgaver, der kræver detaljeret ræsonnement, såsom matematiske problemer eller komplekse beslutningstagningsscenarier.

Applikation i problemløsning

Overvej et andet matematisk problem i flere trin for at forstå CoT-anmodning bedre:

Spørgsmål: "Alice har 15 appelsiner. Hun spiser 2 appelsiner og så giver hendes ven hende 5 appelsiner mere. Hvor mange appelsiner har Alice nu?”

Ved at bruge CoT-opfordringer dissekerer vi problemet i mindre, mere håndterbare spørgsmål:

1. Indledende prompt: "Alice har 15 appelsiner."
2. Mellemspørgsmål: "Hvor mange appelsiner har Alice efter at have spist 2?"
3. Mellemsvar: "Alice har 13 appelsiner."
4. Næste prompt: "Alice har 13 appelsiner."
5. Mellemspørgsmål: "Hvor mange appelsiner vil Alice have efter at have modtaget 5 mere?"
6. Endeligt svar: "Alice har 18 appelsiner nu."

Denne metode guider AI'en gennem hvert trin af problemet, der ligner meget, hvordan et menneske ville gribe det an. Ved at gøre det forbedrer det modellens problemløsningsevner og uddyber dens forståelse af komplekse opgaver.

Tankekæde i beslutningstagning

Lad os anvende CoT-anmodning på et forretningsscenarie:

Spørgsmål: "Du administrerer en boghandel med 200 bøger på lager. Du sælger 40 bøger under et salg og anskaffer dig senere 70 bøger mere. Hvor mange bøger er der i dit inventar nu?”

Ved at bruge CoT-prompt er problemet opdelt som følger:

1. Indledende prompt: "Du starter med 200 bøger."
2. Mellemspørgsmål: "Hvor mange bøger er der tilbage efter at have solgt 40?"
3. Mellemsvar: "Du har 160 bøger."
4. Næste prompt: "Du har 160 bøger."
5. Mellemspørgsmål: "Hvor mange bøger vil du have efter at have tilføjet 70?"
6. Endeligt svar: "Du har 230 bøger på lager nu."

Forbedring af CoT-anmodning

Tankekæden kan forbedres ved at inkludere sætningen "Lad os tænke trin-for-trin", som har vist sig effektiv selv uden flere specifikke spørgsmål og svar-eksempler. Denne tilgang gør CoT-anmodning skalerbar og mere brugervenlig, da den ikke kræver formulering af adskillige detaljerede eksempler.

Indvirkningen på store sprogmodeller

CoT-anmodning har været særlig effektiv, når den anvendes på store sprogmodeller som Googles PaLM. Det booster markant modellens evne til at udføre komplekse opgaver, nogle gange endda bedre end opgavespecifikke finjusterede modeller. Teknikken kan forbedres yderligere ved at finjustere modeller på CoT-ræsonnement-datasæt, hvilket forbedrer fortolknings- og ræsonneringsevnerne.

#4: Iterativ tilskyndelse

Iterativ prompt er en dynamisk og effektiv strategi i prompt engineering, især nyttig til komplekse eller nuancerede opgaver, hvor det første forsøg måske ikke giver de ønskede resultater. Denne tilgang involverer forfining og udvidelse af modellens output gennem en række opfølgende anvisninger, hvilket giver mulighed for en mere dybdegående udforskning af det aktuelle emne.

Ansøgning i sundhedsforskning

Lad os anvende iterativ tilskyndelse til et sundhedsforskningsprojekt:

Indledende prompt: "Jeg forsker i virkningerne af meditation på stressreduktion. Kan du give et overblik over aktuelle resultater?”

Antag, at modellens output inkluderer punkter som reducerede kortisolniveauer, forbedret søvnkvalitet og forbedret kognitiv funktion.

Opfølgningsprompt 1: "Interessant, kan du give flere detaljer om, hvordan meditation påvirker kortisolniveauer?"

Modellen kan derefter dykke dybere ned i de biologiske mekanismer, såsom aktivering af det parasympatiske nervesystem, hvilket reducerer produktionen af ​​stresshormoner.

Opfølgningsprompt 2: "Hvordan bidrager forbedret søvnkvalitet til stressreduktion hos personer, der praktiserer meditation?"

Her kunne modellen uddybe forholdet mellem søvn og stress og diskutere, hvordan meditation bidrager til bedre søvnhygiejne og dermed lavere stressniveauer.

Denne iterative proces giver mulighed for en gradvis og mere grundig udforskning af det komplekse emne meditation og stressreduktion.

Iterativ tilskyndelse i produktudvikling

Et andet eksempel kunne være i forbindelse med produktudvikling:

Indledende prompt: "Jeg arbejder på at udvikle et nyt miljøvenligt emballagemateriale. Hvad er de vigtigste overvejelser?”

Modellen kan skitsere faktorer som bionedbrydelighed, omkostningseffektivitet og forbrugeraccept.

Opfølgningsprompt 1: "Kan du forklare mere om udfordringerne med at balancere bionedbrydelighed med omkostningseffektivitet?"

Modellen kunne så give indsigt i materialevalg, fremstillingsprocesser og afvejningen mellem miljøpåvirkning og produktionsomkostninger.

Opfølgningsprompt 2: "Hvilke strategier kan anvendes til at øge forbrugernes accept af miljøvenlig emballage?"

Her kan modellen diskutere marketingstrategier, forbrugeruddannelse og vigtigheden af ​​at demonstrere de miljømæssige fordele ved den nye emballage.

Den iterative hurtige udviklingsproces

Iterativ tilskyndelse handler ikke kun om at stille opfølgende spørgsmål; det er en metodisk proces, der involverer:

1. Idégenerering: Start med et bredt begreb eller spørgsmål.
2. Gennemførelse: Opret en indledende prompt baseret på din idé.
3. Eksperimentelt resultat: Analyser output fra AI-modellen.
4. Fejlanalyse: Identificer områder, hvor outputtet ikke lever op til forventningerne.
5. Gentagelse: Forfin prompten, inkorporer specifikke instruktioner eller yderligere kontekst.
6. Gentagelse: Gentag processen indtil det ønskede resultat er opnået.

For eksempel, hvis du opsummerer produktbeskrivelser for en bestemt målgruppe, kan din første prompt være for bred. Efter at have analyseret resultaterne, kan du indse behovet for at specificere publikum, ønsket længde eller format. Efterfølgende prompter kan derefter inkorporere disse detaljer og gradvist finpudse det perfekte resumé.

#5: Genereret vidensprompt

Genereret videnstilskyndelse udnytter det store informationsreservoir af store sprogmodeller til at skabe mere informerede og kontekstuelt relevante svar. Det indebærer først at få modellen til at generere grundlæggende viden om et emne, som derefter tjener som grundlag for mere specifikke, efterfølgende forespørgsler.

Anvendelse i historisk analyse

Overvej et scenarie, hvor vi ønsker at forstå virkningen af ​​en historisk begivenhed, såsom den industrielle revolution.

Indledende prompt: "Giv et resumé af den industrielle revolution."

Modellen kan generere et svar, der skitserer nøgleaspekter af den industrielle revolution, herunder teknologiske fremskridt, ændringer i produktionen og sociale implikationer.

Opfølgningsprompt: "Baseret på de teknologiske fremskridt under den industrielle revolution, hvordan formede denne periode moderne fremstillingsteknikker?"

Ved at bygge videre på den genererede viden fra den første prompt kan modellen give et mere detaljeret og kontekstspecifikt svar om den industrielle revolutions indflydelse på moderne fremstilling.

#6: Retningsstimulus-anmodning

Retningsstimulerende prompting involverer at give AI-specifikke hints eller stikord, ofte i form af nøgleord, for at guide den mod det ønskede output. Denne teknik er især nyttig i opgaver, hvor inkorporering af bestemte elementer eller temaer er afgørende.

Anvendelse i Content Creation

Forestil dig, at du opretter et blogindlæg om vedvarende energi og ønsker at sikre, at bestemte søgeord er inkluderet.

Indledende prompt: "Skriv en kort oversigt over vedvarende energikilder."

Lad os sige, at modellen giver et generelt overblik over vedvarende energi.

Retningsstimulerende opfølgningsprompt: "Inkorporer nu nøgleordene 'solenergi', 'bæredygtighed' og 'carbon footprint' i et 2-4 sætningsresumé af artiklen."

Denne prompt guider modellen til at inkludere specifikke søgeord i sin oversigt, hvilket sikrer, at indholdet stemmer overens med bestemte tematiske eller SEO-mål.

#7: Automatisk promptgenerering

Automatisk promptgenerering er en banebrydende tilgang inden for AI, hvor systemet selv opretter prompter eller spørgsmål. Tænk på det sådan her: I stedet for at en person skal komme med specifikke spørgsmål eller instruktioner til AI'en, genererer AI'en disse prompter på egen hånd. Det er som at lære AI at stille sine egne spørgsmål baseret på et sæt retningslinjer eller mål. Denne metode er særlig nyttig, fordi den sparer tid, reducerer menneskelige fejl og kan føre til mere præcise og relevante svar fra AI.

Hvordan det fungerer

Automatisk promptgenerering involverer typisk et par vigtige trin:

1. Målsætning: Først definerer vi, hvad vi har brug for fra AI - dette kunne være at besvare et spørgsmål, generere en rapport osv.
2. Indledende datainput: Vi giver nogle grundlæggende oplysninger eller data til AI som udgangspunkt.
3. Hurtig oprettelse af AI: Ved hjælp af de indledende data genererer AI sit eget sæt af prompter eller spørgsmål for at indsamle mere information eller afklare målet.
4. Svar og forfining: AI'en bruger derefter disse selvgenererede prompter til at producere svar. Hvis det er nødvendigt, kan det forfine eller oprette nye prompter baseret på tidligere svar for mere nøjagtighed.

Ansøgning i sundhedsvæsenet

Lad os nu anvende dette koncept til en sundhedspleje for at se, hvordan det kan transformere patientpleje.

Trin 1: Indstilling af målet

I et sundhedsscenarie kan målet være at diagnosticere en patients tilstand baseret på deres symptomer. Det første input kunne være en liste over symptomer beskrevet af en patient.

Trin 2: AI genererer diagnostiske prompter

Ved hjælp af den indledende symptomliste genererer AI'en automatisk specifikke prompter eller spørgsmål for at indsamle mere detaljerede oplysninger. For eksempel, hvis en patient nævner brystsmerter og åndenød, kan AI generere prompter som "Spørg om brystsmerten forværres ved fysisk aktivitet" eller "Forespørg om varigheden af ​​åndenøden."

Trin 3: Indsamling af information og dannelse af hypoteser

Efterhånden som AI'en modtager svar på sine selvgenererede prompter, begynder den at danne hypoteser om patientens tilstand. Det kan for eksempel overveje hjerterelaterede problemer eller luftvejsinfektioner baseret på svarene.

Trin 4: Forfining og bekræftelse af diagnose

AI fortsætter med at forfine sine prompter baseret på den udviklende information. Hvis det har mistanke om et hjerteproblem, kan det generere meddelelser relateret til andre symptomer som svimmelhed eller træthed. Denne iterative proces hjælper med at indsnævre de mulige diagnoser og foreslå de mest sandsynlige.

Konklusion: Forbedring af diagnostisk effektivitet

På denne måde kan automatisk promptgenerering i sundhedsvæsenet forbedre effektiviteten og nøjagtigheden af ​​patientdiagnosticering betydeligt. Det giver sundhedspersonale mulighed for hurtigt at finde ud af de mest sandsynlige årsager til en patients symptomer og træffe informerede beslutninger om yderligere test eller behandling. Denne AI-drevne tilgang strømliner ikke kun den diagnostiske proces, men støtter også sundhedspersonale i at levere mere effektiv patientbehandling.

#8: Genfinding-augmented generation

Retrieval-Augmented Generation (RAG) er en sofistikeret AI-teknik, der kombinerer kraften i sprogmodeller med evnen til at hente relevant information fra eksterne databaser eller vidensbaser. Denne metode er især nyttig, når du håndterer forespørgsler, der kræver opdateret information eller specifik viden, som AI-modellen ikke blev trænet i.

Hvordan Retrieval-Augmented Generation fungerer

1. Forespørgselsbehandling: Når en forespørgsel modtages, kodes den først til en vektorrepræsentation.
2. Hentning af dokument: Ved hjælp af denne vektor søger systemet i en database (ofte ved hjælp af en vektordatabase) for at finde de mest relevante dokumenter. Denne hentning er typisk baseret på dokumentvektorernes nærhed til forespørgselsvektoren.
3. Informationsintegration: De hentede dokumenter bruges derefter som en del af prompten til sprogmodellen.
4. Generering af svar: Sprogmodellen genererer et svar baseret på både den oprindelige forespørgsel og informationen fra de hentede dokumenter.

Praktisk anvendelse: Medicinsk forskning

Forestil dig et scenarie i en medicinsk forskningssammenhæng:

En forsker spørger: "Hvad er de seneste behandlinger for type 2-diabetes opdaget efter 2020?"

1. Forespørgselskodning: Spørgsmålet omdannes til en vektor.
2. Hentning fra medicinske databaser: Systemet søger gennem medicinske tidsskrifter og databaser efter seneste resultater om type 2-diabetesbehandlinger og henter relevante artikler og undersøgelser.
3. Forøgelse af prompten: AI'en bruger derefter denne hentede information sammen med det originale spørgsmål til at forstå konteksten bedre.
4. Generering af et informeret svar: Endelig giver AI et svar, der inkluderer indsigt fra den seneste forskning, og tilbyder forskeren opdateret og omfattende information.

Fordele ved Retrieval-Augmented Generation

• Opdateret information: Især nyttigt til områder som medicin eller teknologi, hvor nye udviklinger er hyppige.
• Dybde af viden: Giver AI mulighed for at give mere detaljerede og specifikke svar ved at få adgang til en lang række eksterne kilder.
• Reduceret bias: Ved at stole på eksterne datakilder er det mindre sandsynligt, at AI's svar bliver påvirket af eventuelle skævheder i dens træningsdata.

Retrieval-Augmented Generation repræsenterer et betydeligt fremskridt i AI's evne til at give nøjagtige, informerede og kontekstuelt relevante svar, især i scenarier, hvor det er afgørende at holde sig opdateret med de seneste oplysninger. Denne teknik sikrer, at AI's svar ikke kun er baseret på allerede eksisterende viden, men er udvidet med de seneste data fra eksterne kilder.

Du kan læse mere på vores blogindlæg om Retrieval-Augmented Generation.

Tekniske færdigheder påkrævet for hurtige ingeniører

At blive en dygtig hurtig ingeniør eller ansætte en involverer forståelse af en unik blanding af tekniske færdigheder og ikke-tekniske færdigheder. Disse færdigheder er afgørende for at udnytte det fulde potentiale af AI og generative modeller i forskellige applikationer.

1. Dyb forståelse af NLP: Kendskab til naturlige sprogbehandlingsalgoritmer og -teknikker er afgørende. Dette inkluderer forståelse af nuancerne af sprog, syntaks og semantik, som er afgørende for at skabe effektive prompter.
2. Kendskab til store sprogmodeller: Færdighed med modeller som GPT-3.5, GPT-4, BERT osv. er nødvendig. At forstå disse modellers muligheder og begrænsninger gør det muligt for hurtige ingeniører at udnytte deres fulde potentiale.
3. Programmerings- og systemintegrationsfærdigheder: Færdigheder i at arbejde med JSON-filer og en grundlæggende forståelse af Python er nødvendige for at integrere AI-modeller i systemer. Disse færdigheder hjælper med at manipulere og behandle data til hurtige tekniske opgaver.
4. API-interaktion: Kendskab til API'er er grundlæggende for at integrere og interagere med generative AI-modeller, hvilket letter problemfri kommunikation mellem forskellige softwarekomponenter.
5. Dataanalyse og fortolkning: Evnen til at analysere svar fra AI-modeller, identificere mønstre og foretage data-informerede justeringer af prompter er afgørende. Denne færdighed er afgørende for at forfine prompterne og forbedre deres effektivitet.
6. Eksperimentering og iteration: Udførelse af A/B-test, sporing af ydeevnemålinger og løbende optimering af prompter baseret på feedback og maskinoutput er nøgleansvar.

Ikke-tekniske ansvarsområder inden for prompt engineering

1. Effektiv kommunikation: Tydelig artikulation af ideer og effektivt samarbejde med tværfunktionelle teams er afgørende. Dette inkluderer indsamling og inkorporering af brugerfeedback i hurtig forfining.
2. Etisk tilsyn: Det er afgørende at sikre, at meddelelser ikke genererer skadelige eller partiske svar. Dette ansvar er i overensstemmelse med etisk AI-praksis og opretholder integriteten af ​​AI-interaktioner.
3. Domæneekspertise: Specialiseret viden inden for specifikke områder, afhængigt af applikationen, kan forbedre relevansen og nøjagtigheden af ​​prompter betydeligt.
4. Kreativ problemløsning: At tænke kreativt og innovativt er nødvendigt for at udvikle nye løsninger, der flytter grænserne for konventionelle AI-menneskelige interaktioner.

Forenkling af komplekse promptteknikker med nanonetter

Efterhånden som vi dykker dybere ned i verden af ​​prompt engineering, er det tydeligt, at kompleksiteten af ​​prompte teknikker kan blive ret teknisk, især når man tackler indviklede problemer. Det er her, Nanonets træder ind som en game-changer, der bygger bro mellem avancerede AI-funktioner og brugervenlige applikationer.

Nanonetter: Din AI Workflow Simplifier

Nanonets har udviklet en innovativ tilgang til at få mest muligt ud af disse sofistikerede promptteknikker uden at overvælde brugerne med deres kompleksitet. Forståelse af, at ikke alle er eksperter i kunstig intelligens eller prompt engineering, leverer Nanonets en problemfri løsning.

Strømlining af forretningsprocesser med lethed

Nanonets Workflow Builder er en fremtrædende funktion, designet til at konvertere naturligt sprog til effektive arbejdsgange. Dette værktøj er utroligt brugervenligt og intuitivt, hvilket giver virksomheder mulighed for at automatisere og strømline deres processer uden besvær. Uanset om det drejer sig om at administrere data, automatisere gentagne opgaver eller give mening med komplekse AI-prompter, gør Nanonets det enkelt. Besøg os på vores workflow automation platform.

Et indblik i nanonets effektivitet

For virkelig at værdsætte kraften og enkelheden ved Nanonets, har vi en kort video, der demonstrerer Nanonets Workflow Builder i aktion. Denne video viser, hvor ubesværet du kan transformere naturlige sproginstruktioner til effektive, strømlinede arbejdsgange. Det er en praktisk illustration af at omdanne komplekse AI-processer til brugervenlige applikationer.

[Indlejret indhold]

Skræddersyede løsninger med nanonetter

Hver virksomhed har unikke behov, og Nanonets er her for at imødekomme disse specifikke krav. Hvis du er fascineret af AI's potentiale til at forbedre dine forretningsprocesser, men føler dig forskrækket af de tekniske detaljer, tilbyder Nanonets den perfekte løsning. Vi inviterer dig til at aftale et opkald med vores team for at udforske mere om, hvordan Nanonets kan transformere din virksomhedsdrift. Det er en mulighed for at forstå, hvordan avanceret kunstig intelligens kan udnyttes på en enkel, effektiv og tilgængelig måde.

Anmod om en demo

Med Nanonets bliver de tekniske kompleksiteter ved hurtig konstruktion tilgængelig og anvendelig til din virksomheds behov. Vores mål er at styrke dig med AI's avancerede egenskaber, pakket på en måde, der er nem at forstå og implementere, hvilket sikrer, at din virksomhed er foran i den hurtige teknologiske verden.

Konklusion

I dette blogindlæg har vi rejst gennem den indviklede verden af ​​prompt engineering, hvor vi har afdækket dens grundlæggende principper fra den grundlæggende forståelse af prompter til de sofistikerede teknikker som genfinding-augmented generation og automatisk prompt-design. Vi har set, hvordan hurtig ingeniørarbejde ikke kun handler om teknisk indsigt, men også involverer kreative og etiske overvejelser. Ved at bygge bro mellem disse komplekse AI-funktioner og praktiske forretningsapplikationer fremstår Nanonets som en nøglespiller. Det forenkler processen med at udnytte disse avancerede promptteknikker, hvilket gør det muligt for virksomheder effektivt at integrere AI i deres arbejdsgange uden at blive viklet ind i tekniske kompleksiteter.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
• PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
• PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
• PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
• Kilde: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/