Apa itu Rekayasa Cepat? Panduan Komprehensif untuk AI

Pengantar

Rekayasa cepat, pada intinya, adalah seni alkimia percakapan dengan AI. Di sinilah penyusunan pertanyaan atau instruksi yang cermat bertemu dengan dunia model AI generatif, mengubah pertanyaan dasar menjadi respons yang ditargetkan, spesifik, dan sangat berguna. Anggap saja ini sebagai jembatan bahasa yang menghubungkan niat manusia dengan kemampuan AI. Disiplin strategis ini bukan hanya sekedar mengajukan pertanyaan; ini tentang menanyakan benar pertanyaan di benar cara untuk mendapatkan paling efektif jawaban.

Rekayasa cepat berasal dari bidang pemrosesan bahasa alami (NLP), yang tujuannya adalah mengungkap kata atau frasa ajaib yang memicu respons paling diinginkan dari AI. Ini seperti mengetahui cara yang tepat untuk menggosok lampu ajaib – dalam hal ini, lampu tersebut adalah AI canggih seperti DALL-E, yang diprogram untuk menghasilkan gambar apa pun yang Anda impikan. Tapi ini bukan hanya tentang gambar. Baik itu teks-ke-teks, teks-ke-gambar, atau bahkan teks-ke-audio, keahlian rekayasa cepat melibatkan penyesuaian, penyempurnaan, dan pengoptimalan masukan untuk mencapai keluaran yang tidak hanya akurat, namun juga selaras dengan kebutuhan kita. kebutuhan manusia dan tujuan bisnis yang kompleks.

Apa itu Rekayasa Prompt?

Rekayasa cepat mirip dengan memiliki kode curang dalam video game, tetapi untuk interaksi AI. Ini tentang menyusun perintah (pikirkan instruksi atau pertanyaan) dengan presisi dan kejelasan sedemikian rupa sehingga AI tidak hanya memahaminya tetapi juga memberikan respons yang tepat sasaran. Di sinilah para insinyur cepat profesional menghabiskan hari-hari mereka – bereksperimen, menganalisis, dan mencari tahu apa yang membuat AI selaras dengan niat manusia. Tapi, hei, ini bukan klub eksklusif! Siapa pun yang pernah meminta Siri untuk menyetel alarm atau menggunakan Asisten Google untuk mencari resep, pada dasarnya, telah mempraktikkan sedikit rekayasa cepat.

Dalam bidang model AI seperti model bahasa besar atau model teks-ke-gambar, rekayasa cepat dapat berkisar dari pertanyaan sederhana seperti “Apa itu Teorema Kecil Fermat?” hingga perintah kreatif seperti “Tulis puisi tentang dedaunan musim gugur.” Ini tentang penyusunan kata, menentukan gaya, konteks, atau bahkan menetapkan peran pada AI. Pernah melihat petunjuk pembelajaran bahasa saat Anda menyelesaikan rangkaian kata? Itu adalah tindakan rekayasa yang cepat, menggunakan teknik seperti pembelajaran beberapa kali untuk mengajarkan AI melalui contoh.

Perbedaan antara perintah yang baik dan buruk dapat terjadi siang dan malam dalam hal kualitas respons AI. Perintah yang dibuat dengan baik dapat menghasilkan jawaban yang cepat, tepat, dan relevan, sedangkan perintah yang disusun dengan buruk dapat menghasilkan tanggapan yang tidak jelas, tidak tepat sasaran, atau bahkan tidak masuk akal. Perbedaan ini sangat penting dalam lingkungan profesional, yang mengutamakan efisiensi, kecepatan, dan akurasi.

Manfaat Rekayasa Cepat

Dorongan yang efektif bukan hanya tentang mendapatkan jawaban yang benar; ini juga tentang mencapai tujuan lebih cepat. Dalam konteks bisnis, di mana waktu adalah uang, rekayasa yang cepat dapat secara signifikan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengekstrak informasi berguna dari model AI. Efisiensi ini merupakan terobosan baru bagi perusahaan yang mengintegrasikan AI ke dalam aplikasi yang sensitif terhadap waktu.

Selain itu, rekayasa cepat bukanlah hal yang mudah dilakukan. Sebuah perintah yang dipikirkan dengan matang dapat bersifat serbaguna, mudah beradaptasi di berbagai skenario, sehingga meningkatkan skalabilitas model AI. Kemampuan beradaptasi ini sangat penting bagi bisnis yang ingin memperluas kemampuan AI mereka tanpa harus menemukan cara baru untuk setiap aplikasi baru.

Yang terakhir, kustomisasi adalah tempat rekayasa cepat benar-benar unggul. Dengan menyesuaikan respons AI terhadap kebutuhan bisnis atau preferensi pengguna tertentu, rekayasa cepat memberikan pengalaman unik yang dipersonalisasi. Penyesuaian ini sangat berharga bagi organisasi yang ingin menyelaraskan keluaran AI dengan tujuan bisnis mereka.

Jadi, apakah kita siap untuk mempelajari lebih dalam dunia rekayasa cepat yang menakjubkan ini? Mari kita jelajahi bagaimana teknik ini mengubah interaksi kita dengan AI, menjadikannya lebih efektif, efisien, dan disesuaikan dengan kebutuhan kita.

Kisah Dua Anjuran: Kasus Chatbot E-Commerce

Bayangkan Anda menjalankan bisnis e-niaga yang mengkhususkan diri pada perlengkapan luar ruangan. Anda telah memutuskan untuk mengintegrasikan chatbot AI generatif untuk membantu pelanggan menemukan produk di situs web Anda. Skenario ini dengan sempurna menggambarkan pentingnya perintah yang dibangun dengan baik dan yang dibangun dengan buruk dalam rekayasa cepat.

Skenario 1: Perintah yang Salah Arah

Katakanlah chatbot diprogram dengan perintah yang direkayasa dengan buruk. Seorang pelanggan bertanya, “Bagaimana saya bisa tetap hangat saat berkemah?” Sekarang, perintah yang dibuat secara ideal akan mengarahkan chatbot untuk menyarankan produk seperti kantong tidur berinsulasi, pemanas portabel, atau pakaian termal. Namun, karena sifat perintah yang tidak jelas dan salah arah, AI mungkin mengartikan “tetap hangat” dalam pengertian yang lebih umum. Akibatnya, chatbot merespons dengan tips umum untuk tetap hangat, seperti bergerak atau minum minuman panas – tidak benar-benar memenuhi kebutuhan pelanggan untuk menemukan produk yang relevan di situs Anda.

Ini adalah contoh klasik dari kesalahan prompt. Hal ini tidak hanya gagal memenuhi kebutuhan spesifik pelanggan namun juga kehilangan kesempatan untuk memandu mereka menuju potensi pembelian.

Skenario 2: Perintah Tepat

Sekarang, mari kita balik skripnya dan bayangkan perintahnya dirancang dengan baik. Pelanggan yang sama menanyakan pertanyaan yang sama, namun kali ini, AI dipandu oleh perintah yang disesuaikan untuk menafsirkan dan merespons pertanyaan terkait produk. Memahami konteks dan pengaturan e-niaga, chatbot membalas dengan rekomendasi perlengkapan berkemah berinsulasi termal berkualitas tinggi yang tersedia di situs Anda, bahkan mungkin tertaut ke halaman produk tertentu.

Respons ini secara langsung menjawab kebutuhan pelanggan, meningkatkan pengalaman berbelanja mereka, dan meningkatkan kemungkinan terjadinya penjualan. Hal ini menunjukkan bagaimana perintah yang dirancang dengan baik dapat menghasilkan interaksi yang efisien, relevan, dan produktif, yang menguntungkan pelanggan dan bisnis Anda.

Kontekstualisasi Skenario:

Bayangkan Anda menjalankan toko elektronik online. Seorang pelanggan mengirimkan pesan yang mengatakan, “Saya menerima model headphone yang salah. Bisakah saya mengirimkan yang benar kepada saya?” Ini adalah skenario umum di mana rekayasa cepat dapat membawa perubahan besar bagi departemen kepuasan pelanggan Anda.

Membangun Prompt

Pertama, kita perlu menyiapkan landasan untuk model AI kita. Kami mengatakannya, “Ini adalah percakapan antara pelanggan yang kebingungan dan agen layanan pelanggan yang responsif dan berorientasi pada solusi.” Kemudian, kami menyajikan pertanyaan pelanggan apa adanya. Hal ini memberikan konteks yang jelas bagi AI tentang sifat interaksi dan peran yang perlu dimainkan.

Sekarang, mari kita pandu AI tentang cara memulai responsnya. Kita mungkin berkata, “Respon dari agen layanan pelanggan: Halo, terima kasih telah menghubungi kami tentang pesanan Anda. Kami benar-benar minta maaf atas kekeliruan ini. Ya, kami bisa,” yang menunjukkan bahwa respons yang diberikan harus mengakui permasalahan yang ada, menunjukkan empati, dan bergerak menuju penyelesaian yang positif.

Tanggapan Model

Dengan memasukkan permintaan ini ke dalam model AI yang telah disesuaikan dengan baik, Anda mungkin mendapatkan tanggapan seperti:

• “Ya, kami pasti bisa membantu. Bisakah Anda mengonfirmasi nomor pesanan Anda sehingga kami dapat mengatur agar headphone yang tepat dikirimkan kepada Anda?”
• “Ya, kami bisa menyelesaikan masalah ini untukmu. Kami akan segera mengirimkan model yang benar kepada Anda, dan berikut adalah label prabayar untuk mengembalikan barang yang salah.”

Kekuatan Anjuran yang Dibangun dengan Baik

Contoh ini menunjukkan kekuatan presisi dalam rekayasa cepat. Dengan mendefinisikan secara jelas peran, konteks, dan hasil yang diinginkan, AI mampu menghasilkan respons yang tidak hanya relevan dan bermanfaat namun juga selaras dengan standar layanan pelanggan perusahaan Anda.

Selain itu, pendekatan ini dapat disesuaikan berdasarkan kebijakan perusahaan tertentu dan gaya interaksi pelanggan. Dengan penyempurnaan lebih lanjut, respons yang dihasilkan AI ini bisa menjadi lebih selaras dengan suara merek dan etos layanan pelanggan Anda.

Apa itu Prompt?

Anjuran dalam bidang AI mirip dengan cetak biru: tepat, instruktif, dan terarah. Mereka bertindak sebagai jembatan antara niat manusia dan eksekusi AI, menerjemahkan keinginan dan pertanyaan kita menjadi tugas yang dapat dipahami dan ditindaklanjuti oleh model AI.

Sederhananya, prompt adalah instruksi atau pertanyaan yang ditujukan pada model AI. Tapi ada lebih dari yang terlihat. Perintah adalah saus rahasia yang menentukan seberapa efektif model AI dapat mencapai tujuannya, baik itu menjawab pertanyaan, menghasilkan teks, atau bahkan membuat gambar.

Instruksi: Inti dari Prompt

Instruksi adalah inti dari sebuah prompt. Ini memberi tahu AI apa yang kita harapkan darinya. Misalnya, “Ringkaslah temuan-temuan utama dalam laporan terlampir.” Di sini, instruksinya jelas, langsung, dan menyisakan sedikit ruang untuk ambiguitas.

Konteks: Menetapkan Panggung

Konteks adalah latar belakang AI melakukan tugasnya. Hal ini membingkai respons AI, memastikan relevansi dan keselarasan dengan skenario yang ada. Misalnya, menambahkan “mempertimbangkan penelitian terbaru tentang perubahan iklim” ke dalam instruksi kami menempatkan tugas AI dalam domain tertentu, sehingga mempertajam fokusnya.

Data Masukan: Bahan Bakar untuk AI

Data masukan adalah bahan mentah yang digunakan AI. Dalam contoh kita, ini adalah “laporan terlampir”. Komponen ini sangat penting karena menyediakan konten spesifik yang dibutuhkan AI untuk diproses dan ditanggapi.

Indikator Keluaran: Mendefinisikan Gaya Respons

Indikator keluaran menentukan format atau gaya respons AI. Dalam kasus kami, “menyajikan ringkasan Anda dalam gaya jurnalistik” mengarahkan AI untuk mengadopsi nada dan format tertentu, memastikan keluarannya memenuhi kebutuhan gaya kami.

Konsep Teknis yang Harus Anda Ketahui Tentang Rekayasa Cepat

Teknik yang cepat mirip seperti menjadi koki bahasa – ini bukan hanya tentang mencampurkan bahan-bahan; ini tentang membuat resep yang menghasilkan rasa terbaik. Untuk melakukannya dengan benar, Anda perlu memahami beberapa konsep teknis inti. Mari kita gali bahan dasar rekayasa cepat ini.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Inti dari rekayasa cepat terletak pada Natural Language Processing (NLP). Bayangkan NLP sebagai sekolah bahasa AI, tempat mesin belajar tidak hanya untuk 'mendengar' bahasa manusia tetapi juga memahami dan meresponsnya secara kontekstual. Ini adalah bidang khusus dalam AI yang mengubah bahasa menjadi format yang dapat dicerna dan dipahami oleh komputer. Tanpa NLP, teman AI kita akan tersesat dalam penerjemahan!

Model Bahasa Besar (LLM)

Selanjutnya adalah Model Bahasa Besar (LLM). Mereka adalah para ahli di dunia bahasa AI, yang dilatih dengan kumpulan data yang luas untuk memprediksi urutan kata. Mereka seperti novelis di bidang AI, mencoba mencari tahu kata berikutnya dalam sebuah kalimat berdasarkan apa yang telah dikatakan sebelumnya. LLM sangat penting dalam memahami konteks dan menghasilkan teks yang masuk akal dan relevan.

transformer

Transformer – bukan, bukan jenis robot yang menyamar – adalah mesin yang menggerakkan banyak LLM, termasuk seri GPT yang terkenal. Ini adalah jenis jaringan saraf dalam khusus yang disesuaikan dengan bahasa. Bayangkan kata-kata tersebut sebagai lensa fokus AI, yang membantunya berkonsentrasi pada bagian-bagian kalimat yang berbeda untuk memahami bagaimana kata-kata berhubungan satu sama lain. Mekanisme perhatian transformator seperti lampu sorot, menyoroti hal-hal penting dalam lautan kata-kata.

parameter

Parameternya adalah kenop dan dial model AI, yang disempurnakan selama pelatihannya. Meskipun teknisi cepat tidak mengubah hal ini secara langsung, mengetahuinya membantu memahami mengapa model AI dapat merespons perintah Anda dengan cara tertentu. Ini adalah aturan dasar yang memandu permainan bahasa AI.

Token

Token adalah inti dari model bahasa AI – token adalah unit teks yang dibaca dan dipahami oleh model. Bayangkan token sebagai bahan tersendiri dalam resep bahasa Anda. Mulai dari satu huruf, seperti 'a', hingga seluruh kata, seperti 'apel'. Saat membuat petunjuk, penting untuk mengetahui bahwa LLM hanya dapat menangani sejumlah token tertentu, yang kira-kira sebesar ukuran mangkuk pencampur Anda.

Multimodalitas

Terakhir, ada Multimodalitas. Di sinilah model AI menjadi sangat serbaguna, tidak hanya menangani teks tetapi juga gambar, suara, atau bahkan kode. Dalam rekayasa cepat, ini berarti Anda dapat menyiapkan perintah yang menghasilkan seluruh rangkaian keluaran, bergantung pada apa yang dapat dilakukan model AI. Ini seperti memiliki dapur tempat Anda bisa menyiapkan apa saja mulai dari kue hingga casserole!

Berbekal konsep-konsep ini, Anda kini lebih siap untuk terjun ke dunia teknik cepat. Memahami aspek teknis ini seperti memiliki peralatan dapur yang tepat – hal ini membuat Anda lebih efisien dan efektif dalam menyusun perintah AI yang sempurna.

Bobot dalam Rekayasa Cepat

Dalam rekayasa cepat, konsep 'bobot' memainkan peran penting dalam mengarahkan fokus model AI dan memengaruhi jenis respons atau konten yang dihasilkan. Bayangkan bobot sebagai sorotan, yang menyinari bagian-bagian tertentu dengan lebih terang agar lebih menonjol di 'pikiran' AI.

Bagaimana Bobot Mempengaruhi Respons AI

Bobot dalam perintah bukanlah fitur yang seragam di seluruh model AI, namun sering kali terlihat pada platform yang menawarkan tingkat penyesuaian dalam perintahnya. Bobot ini dapat diterapkan melalui sintaks atau simbol khusus, yang menunjukkan istilah atau elemen mana dalam prompt yang harus diberi penekanan lebih.

Pembobotan dalam Konteks Berbeda

Meskipun pembobotan sering dibahas dalam tugas pembuatan gambar (seperti DALL-E atau Midjourney), di mana sedikit perubahan dapat menghasilkan keluaran yang sangat berbeda, konsep ini juga dapat diterapkan pada model generatif lainnya, seperti model yang berhubungan dengan teks atau kode.

Contoh Praktis Pembobotan

Pertimbangkan contoh hipotetis berikut untuk memahami bagaimana bobot mengubah hasil:

1. Pembuatan Gambar dengan Tengah Perjalanan:Pada perintah pertama, AI mungkin menghasilkan gambar yang menampilkan laut dan matahari terbenam secara seimbang. Namun, dengan menambahkan bobot “::” di samping “samudera”, fokus AI akan bergeser, dan AI mungkin menghasilkan gambar dengan laut sebagai elemen dominannya, dan kemungkinan matahari terbenam akan memainkan peran sekunder.
   • Prompt: “laut, matahari terbenam”
   • Perintah yang Diubah dengan Bobot: “ocean::, sunset”
2. Model Berbasis Teks:Dalam prompt berbobot, AI didorong untuk lebih fokus pada perspektif atau peran penyihir dalam cerita, yang mungkin mengarah ke narasi di mana tindakan, pemikiran, atau latar belakang penyihir lebih detail daripada tindakan, pemikiran, atau latar belakang sang naga.
   • Perintah: “Tulislah cerita tentang penyihir dan naga.”
   • Perintah yang Diubah dengan Bobot: “Tulis cerita tentang penyihir :: dan seekor naga.”

Dampak Pembobotan

Penambahan bobot dapat mengubah keluaran secara signifikan. Dalam konteks pembuat gambar, misalnya, menyesuaikan bobot dapat mengubah pemandangan dari matahari terbenam di pantai yang damai menjadi lanskap dramatis yang didominasi lautan dengan matahari terbenam sebagai latar belakang. Demikian pula, dalam pembuatan teks, hal ini mungkin menggeser fokus naratif atau kedalaman detail yang diberikan tentang karakter atau tema tertentu.

Sekarang, mari kita selidiki beragam teknik dorongan, yang masing-masing merupakan pendekatan unik untuk membentuk respons AI.

Daftar Teknik Dorongan

#1: Anjuran Zero-Shot

Keindahan dari zero-shot prompt terletak pada kesederhanaan dan keserbagunaannya. Ini seperti mengajukan pertanyaan kepada pakar tanpa perlu memberikan informasi latar belakang. Luasnya pengetahuan dan pengalaman seorang pakar memungkinkan mereka untuk memahami dan merespons secara akurat berdasarkan apa yang telah mereka ketahui.

Penerapan dalam Analisis Sentimen

Mari kita pelajari contoh praktisnya: analisis sentimen. Misalkan Anda menganalisis masukan pelanggan dan menemukan ulasan yang mengatakan, “Saya mengalami hari yang menyenangkan di taman.” Dalam zero-shot prompt, Anda akan langsung bertanya kepada model AI: “Apa sentimen dari kalimat berikut: 'Saya mengalami hari yang menyenangkan di taman'?”

Model bahasa, dengan memanfaatkan pelatihan ekstensifnya dalam memahami sentimen, dapat secara akurat mengklasifikasikan pernyataan ini sebagai positif, meskipun model tersebut belum diberikan contoh pelatihan khusus untuk tugas khusus ini. Kemampuan untuk secara akurat menyimpulkan sentimen dari satu kalimat menunjukkan pemahaman bawaan model terhadap nuansa bahasa.

Fleksibilitas dari Zero-Shot Prompting

Dorongan zero-shot tidak terbatas pada analisis sentimen. Ini sama efektifnya dalam berbagai tugas termasuk klasifikasi (seperti deteksi spam), transformasi teks (seperti terjemahan atau ringkasan), dan pembuatan teks sederhana. Pendekatan ini sangat berguna untuk menghasilkan respons cepat dan cepat pada spektrum pertanyaan yang luas.

Contoh Lain: Analisis Sentimen Campuran

Pertimbangkan skenario lain saat Anda mengevaluasi ulasan hotel: “Kamarnya luas, tapi pelayanannya buruk.” Dengan menggunakan zero-shot prompt, Anda akan meminta model untuk “Ekstrak sentimen dari ulasan berikut.” Tanpa pelatihan sebelumnya mengenai tugas khusus ini, model masih dapat memproses perintah tersebut dan menentukan bahwa tinjauan tersebut memiliki sentimen yang beragam: positif terhadap luas ruangan namun negatif terhadap layanan.

Kemampuan ini, yang mungkin terlihat mudah bagi manusia, ternyata cukup luar biasa bagi AI. Hal ini menunjukkan tidak hanya pemahaman bahasa, tetapi juga kemampuan untuk mengurai sentimen yang kompleks dan bernuansa.

#2: Anjuran Sedikit Tembakan

Prompt beberapa langkah memperkaya pemahaman AI dengan memberikan beberapa contoh, biasanya dua hingga lima, yang memandu keluaran model. Teknik ini sangat berguna untuk tugas yang memerlukan konteks atau gaya tertentu, sehingga memungkinkan model menyesuaikan responsnya dengan lebih akurat.

Aplikasi dalam Menghasilkan Bait Berirama

Aplikasi dalam Menghasilkan Bait Berirama

Pertimbangkan tugas menghasilkan bait berima tentang malam yang diterangi cahaya bulan, sebuah tantangan yang lebih spesifik konteks. Berikut ini cara kerja prompt beberapa langkah:

Masukkan perintah ke model:

“Tulislah bait berima tentang bunga matahari:
Contoh 1:
'Bunga matahari dengan kelopak cerah,
Berjemur dengan gembira di bawah sinar matahari.’
Contoh 2:
'Bunga matahari yang tinggi di musim panas bersinar,
Mengangguk saat angin bertiup.’
Sekarang, tulislah bait berima tentang malam yang diterangi cahaya bulan.”

Dalam skenario ini, model diberikan dua contoh bait tentang bunga matahari. Ini berfungsi sebagai kerangka kerja, mengajarkan AI gaya dan struktur yang diharapkan dalam keluaran. Saat diminta untuk menulis tentang malam yang diterangi cahaya bulan, model tersebut menggunakan contoh berikut untuk menghasilkan gaya bait yang serupa.

Respon yang diharapkan:

“Cahaya bulan menyebarkan cahaya peraknya,
Memandikan dunia di malam yang tenang.”

Model ini memanfaatkan struktur dan skema rima dari contoh, menerapkannya pada topik baru. Hal ini menggambarkan bagaimana dorongan beberapa langkah dapat secara efektif mengarahkan proses kreatif model.

Anjuran Sedikit dalam Konteks Berbeda

Dorongan singkat bersifat serbaguna, melampaui tugas-tugas kreatif seperti puisi. Ini sama efektifnya dalam domain yang lebih terstruktur atau teknis. Misalnya, dalam konteks bisnis seperti manajemen pendapatan di bidang perhotelan, beberapa contoh perintah mungkin terlihat seperti ini:

Prompt: “Saya memberi Anda topik 'manajemen pendapatan di bidang perhotelan', dan Anda memberi saya daftar strategi dalam format ini:
Strategi 1: Penetapan Harga Dinamis
Strategi 2: Manajemen Hasil
Strategi 3: Pemesanan Berlebih
Silakan lanjutkan daftarnya.”

Dengan adanya permintaan ini, model AI akan terus mencantumkan strategi dalam format yang sama, mungkin termasuk opsi seperti diskon jangka waktu menginap atau pengelolaan saluran. Contoh awal bertindak sebagai cetak biru, memandu model untuk menghasilkan konten yang selaras dengan format dan pokok bahasan yang ditentukan.

#3: Anjuran Rantai Pemikiran

Dorongan rantai pemikiran (CoT) merevolusi cara model AI mengatasi masalah multi-langkah yang kompleks dengan meniru proses penalaran yang mirip manusia. Teknik ini memecah permasalahan rumit menjadi komponen-komponen yang lebih sederhana, memungkinkan model AI menavigasi setiap tahapan secara logis sebelum sampai pada jawaban akhir. Ini sangat berguna dalam tugas-tugas yang memerlukan penalaran terperinci, seperti masalah matematika atau skenario pengambilan keputusan yang kompleks.

Penerapan dalam Pemecahan Masalah

Pertimbangkan soal matematika multi-langkah yang berbeda untuk memahami perintah CoT dengan lebih baik:

Prompt: “Alice punya 15 jeruk. Dia makan 2 jeruk dan kemudian temannya memberinya 5 jeruk lagi. Berapa banyak jeruk yang dimiliki Alice sekarang?”

Dalam menerapkan dorongan CoT, kami membedah masalah menjadi pertanyaan-pertanyaan yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola:

1. Perintah Awal: “Alice punya 15 jeruk.”
2. Perintah Menengah: “Berapa banyak jeruk yang dimiliki Alice setelah makan 2?”
3. Jawaban Menengah: “Alice punya 13 jeruk.”
4. Prompt Berikutnya: “Alice punya 13 jeruk.”
5. Perintah Menengah: “Berapa banyak jeruk yang dimiliki Alice setelah menerima 5 jeruk lagi?”
6. Jawaban Akhir: “Alice mempunyai 18 jeruk sekarang.”

Metode ini memandu AI melalui setiap langkah permasalahan, sangat mirip dengan cara manusia mendekatinya. Dengan melakukan hal ini, hal ini meningkatkan kemampuan pemecahan masalah model dan memperdalam pemahamannya tentang tugas-tugas kompleks.

Rantai Pemikiran dalam Pengambilan Keputusan

Mari kita terapkan dorongan CoT pada skenario pengambilan keputusan bisnis:

Prompt: “Anda mengelola toko buku dengan persediaan 200 buku. Anda menjual 40 buku selama penjualan dan kemudian memperoleh 70 buku lagi. Berapa banyak buku yang ada di inventarismu sekarang?”

Dengan menggunakan CoT prompt, permasalahannya dibagi sebagai berikut:

1. Prompt Awal: “Anda memulai dengan 200 buku.”
2. Perintah Menengah: “Berapa banyak buku yang tersisa setelah terjual 40?”
3. Jawaban Antara: “Anda mempunyai 160 buku.”
4. Perintah Berikutnya: “Anda memiliki 160 buku.”
5. Perintah Menengah: “Berapa banyak buku yang akan Anda miliki setelah menambahkan 70?”
6. Jawaban Akhir: “Anda memiliki 230 buku dalam inventaris sekarang.”

Meningkatkan Dorongan CoT

Dorongan rantai pemikiran dapat ditingkatkan dengan menyertakan frasa “Mari kita berpikir selangkah demi selangkah,” yang telah terbukti efektif bahkan tanpa banyak contoh Tanya Jawab yang spesifik. Pendekatan ini menjadikan dorongan CoT terukur dan lebih mudah digunakan, karena tidak memerlukan perumusan banyak contoh terperinci.

Dampaknya pada Model Bahasa Besar

Perintah CoT sangat efektif bila diterapkan pada model bahasa besar seperti PaLM Google. Hal ini secara signifikan meningkatkan kemampuan model untuk melakukan tugas-tugas kompleks, bahkan terkadang mengungguli model khusus tugas yang telah disesuaikan. Teknik ini dapat lebih ditingkatkan dengan menyempurnakan model pada kumpulan data penalaran CoT, yang meningkatkan kemampuan penafsiran dan penalaran.

#4: Anjuran Berulang

Dorongan berulang adalah strategi yang dinamis dan efektif dalam rekayasa cepat, khususnya berguna untuk tugas-tugas yang kompleks atau bernuansa di mana upaya pertama mungkin tidak memberikan hasil yang diinginkan. Pendekatan ini melibatkan penyempurnaan dan perluasan keluaran model melalui serangkaian petunjuk tindak lanjut, sehingga memungkinkan eksplorasi topik yang ada lebih mendalam.

Penerapan dalam Penelitian Kesehatan

Mari kita terapkan dorongan berulang pada proyek penelitian layanan kesehatan:

Perintah Awal: “Saya sedang meneliti efek meditasi terhadap pengurangan stres. Bisakah Anda memberikan gambaran umum tentang temuan-temuan terkini?”

Asumsikan keluaran model mencakup poin-poin seperti penurunan kadar kortisol, peningkatan kualitas tidur, dan peningkatan fungsi kognitif.

Perintah Tindak Lanjut 1: “Menarik, dapatkah Anda memberikan rincian lebih lanjut tentang bagaimana meditasi memengaruhi kadar kortisol?”

Model tersebut kemudian dapat mempelajari lebih dalam mekanisme biologis, seperti aktivasi sistem saraf parasimpatis, sehingga mengurangi produksi hormon stres.

Perintah Tindak Lanjut 2: “Bagaimana peningkatan kualitas tidur berkontribusi terhadap pengurangan stres pada individu yang berlatih meditasi?”

Di sini, model ini dapat memperluas hubungan antara tidur dan stres, membahas bagaimana meditasi berkontribusi terhadap kebersihan tidur yang lebih baik dan, akibatnya, menurunkan tingkat stres.

Proses berulang ini memungkinkan eksplorasi subjek kompleks meditasi dan pengurangan stres secara bertahap dan lebih menyeluruh.

Dorongan Berulang dalam Pengembangan Produk

Contoh lainnya adalah dalam konteks pengembangan produk:

Perintah Awal: “Saya sedang berupaya mengembangkan bahan kemasan baru yang ramah lingkungan. Apa pertimbangan utamanya?”

Model tersebut mungkin menguraikan faktor-faktor seperti kemampuan terurai secara hayati, efektivitas biaya, dan penerimaan konsumen.

Perintah Tindak Lanjut 1: “Dapatkah Anda menjelaskan lebih lanjut tentang tantangan dalam menyeimbangkan biodegradabilitas dengan efektivitas biaya?”

Model ini kemudian dapat memberikan wawasan mengenai pilihan material, proses manufaktur, dan trade-off antara dampak lingkungan dan biaya produksi.

Perintah Tindak Lanjut 2: “Strategi apa yang dapat diterapkan untuk meningkatkan penerimaan konsumen terhadap kemasan ramah lingkungan?”

Di sini, model tersebut mungkin membahas strategi pemasaran, pendidikan konsumen, dan pentingnya menunjukkan manfaat lingkungan dari kemasan baru.

Proses Pengembangan Cepat Iteratif

Dorongan berulang bukan hanya tentang mengajukan pertanyaan lanjutan; ini adalah proses metodis yang melibatkan:

1. Ide generasi: Mulailah dengan konsep atau pertanyaan yang luas.
2. Implementasi: Buat prompt awal berdasarkan ide Anda.
3. Hasil Eksperimen: Analisis keluaran dari model AI.
4. Analisis Kesalahan: Identifikasi area di mana keluarannya tidak memenuhi harapan.
5. Pengulangan: Perbaiki perintahnya, dengan memasukkan instruksi spesifik atau konteks tambahan.
6. Pengulangan: Ulangi proses ini sampai hasil yang diinginkan tercapai.

Misalnya, jika Anda merangkum deskripsi produk untuk audiens tertentu, permintaan awal Anda mungkin terlalu luas. Setelah menganalisis hasilnya, Anda mungkin menyadari perlunya menentukan penonton, durasi, atau format yang diinginkan. Petunjuk berikutnya kemudian dapat menggabungkan hal-hal spesifik ini, secara bertahap menyempurnakan ringkasan yang sempurna.

#5: Dorongan Pengetahuan yang Dihasilkan

Dorongan pengetahuan yang dihasilkan memanfaatkan sumber informasi yang luas dari model bahasa besar untuk menciptakan respons yang lebih terinformasi dan relevan secara kontekstual. Hal ini melibatkan pertama-tama mendorong model untuk menghasilkan pengetahuan dasar tentang suatu topik, yang kemudian berfungsi sebagai dasar untuk pertanyaan berikutnya yang lebih spesifik.

Penerapan dalam Analisis Sejarah

Pertimbangkan sebuah skenario di mana kita ingin memahami dampak suatu peristiwa sejarah, seperti Revolusi Industri.

Perintah Awal: “Berikan ringkasan Revolusi Industri.”

Model ini mungkin menghasilkan respons yang menguraikan aspek-aspek utama Revolusi Industri, termasuk kemajuan teknologi, perubahan di bidang manufaktur, dan implikasi sosial.

Perintah Tindak Lanjut: “Berdasarkan kemajuan teknologi selama Revolusi Industri, bagaimana periode ini membentuk teknik manufaktur modern?”

Dengan memanfaatkan pengetahuan yang dihasilkan dari pertanyaan pertama, model ini dapat memberikan jawaban yang lebih rinci dan spesifik konteks mengenai pengaruh Revolusi Industri terhadap manufaktur modern.

#6: Anjuran Stimulus Terarah

Dorongan stimulus terarah melibatkan pemberian petunjuk atau isyarat spesifik kepada AI, sering kali dalam bentuk kata kunci, untuk memandu AI menuju hasil yang diinginkan. Teknik ini sangat berguna dalam tugas-tugas yang memerlukan penggabungan elemen atau tema tertentu.

Penerapan dalam Pembuatan Konten

Bayangkan Anda membuat postingan blog tentang energi terbarukan dan ingin memastikan kata kunci tertentu disertakan.

Perintah Awal: “Tulislah gambaran singkat tentang sumber energi terbarukan.”

Katakanlah model tersebut memberikan gambaran umum tentang energi terbarukan.

Perintah Tindak Lanjut Stimulus Terarah: “Sekarang, masukkan kata kunci ‘tenaga surya’, ‘keberlanjutan’, dan ‘jejak karbon’ dalam ringkasan 2-4 kalimat artikel.”

Permintaan ini memandu model untuk memasukkan kata kunci tertentu dalam ringkasannya, memastikan bahwa konten selaras dengan tujuan tematik atau SEO tertentu.

#7: Pembuatan Prompt Otomatis

Pembuatan Perintah Otomatis adalah pendekatan mutakhir dalam AI di mana sistem itu sendiri yang membuat perintah atau pertanyaan. Anggap saja seperti ini: alih-alih seseorang harus mengajukan pertanyaan atau instruksi spesifik untuk AI, AI akan menghasilkan perintah ini sendiri. Hal ini seperti mengajarkan AI untuk mengajukan pertanyaannya sendiri, berdasarkan serangkaian pedoman atau tujuan. Metode ini sangat berguna karena menghemat waktu, mengurangi kesalahan manusia, dan dapat menghasilkan respons AI yang lebih akurat dan relevan.

Cara Kerja

Pembuatan Prompt Otomatis biasanya melibatkan beberapa langkah penting:

1. Pengaturan Objektif: Pertama, kami mendefinisikan apa yang kami perlukan dari AI – ini bisa berupa menjawab pertanyaan, membuat laporan, dll.
2. Masukan Data Awal: Kami memberikan beberapa informasi atau data dasar kepada AI sebagai titik awal.
3. Penciptaan Cepat oleh AI: Dengan menggunakan data awal, AI menghasilkan serangkaian petunjuk atau pertanyaannya sendiri untuk mengumpulkan lebih banyak informasi atau memperjelas tujuan.
4. Respon dan Penyempurnaan: AI kemudian menggunakan perintah yang dihasilkan sendiri ini untuk menghasilkan respons. Jika diperlukan, ia dapat menyempurnakan atau membuat perintah baru berdasarkan respons sebelumnya agar lebih akurat.

Aplikasi dalam Perawatan Kesehatan

Sekarang, mari kita terapkan konsep ini pada layanan kesehatan untuk melihat bagaimana konsep ini dapat mengubah layanan pasien.

Langkah 1: Menetapkan Tujuan

Dalam skenario layanan kesehatan, tujuannya mungkin untuk mendiagnosis kondisi pasien berdasarkan gejalanya. Masukan awal dapat berupa daftar gejala yang dijelaskan oleh pasien.

Langkah 2: AI Menghasilkan Perintah Diagnostik

Dengan menggunakan daftar gejala awal, AI secara otomatis menghasilkan perintah atau pertanyaan spesifik untuk mengumpulkan informasi lebih rinci. Misalnya, jika pasien menyebutkan nyeri dada dan sesak napas, AI mungkin akan memberikan perintah seperti, “Tanyakan apakah nyeri dada semakin parah saat melakukan aktivitas fisik,” atau “Tanyakan tentang durasi sesak napas.”

Langkah 3: Mengumpulkan Informasi dan Membentuk Hipotesis

Saat AI menerima jawaban atas perintah yang dibuat sendiri, AI mulai membentuk hipotesis tentang kondisi pasien. Misalnya, mereka mungkin mempertimbangkan masalah yang berhubungan dengan jantung atau infeksi pernafasan berdasarkan tanggapannya.

Langkah 4: Memperbaiki dan Mengonfirmasi Diagnosis

AI terus menyempurnakan perintahnya berdasarkan informasi yang terus berkembang. Jika ia mencurigai adanya masalah jantung, ia mungkin akan memberikan petunjuk terkait gejala lain seperti pusing atau kelelahan. Proses berulang ini membantu mempersempit kemungkinan diagnosis dan menyarankan diagnosis yang paling mungkin.

Kesimpulan: Meningkatkan Efisiensi Diagnostik

Dengan cara ini, Pembuatan Prompt Otomatis dalam layanan kesehatan dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dan keakuratan diagnosis pasien. Hal ini memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk dengan cepat mengetahui kemungkinan besar penyebab gejala pasien dan mengambil keputusan berdasarkan informasi mengenai pengujian atau pengobatan lebih lanjut. Pendekatan berbasis AI ini tidak hanya menyederhanakan proses diagnostik tetapi juga mendukung profesional kesehatan dalam memberikan perawatan pasien yang lebih efektif.

#8: Generasi yang ditambah pengambilan

Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah teknik AI canggih yang menggabungkan kekuatan model bahasa dengan kemampuan mengambil informasi relevan dari database eksternal atau basis pengetahuan. Metode ini sangat berguna ketika menangani kueri yang memerlukan informasi terkini atau pengetahuan khusus yang belum dilatih oleh model AI.

Cara Kerja Retrieval-Augmented Generation

1. Pemrosesan Kueri: Saat kueri diterima, kueri tersebut pertama kali dikodekan ke dalam representasi vektor.
2. Pengambilan Dokumen: Dengan menggunakan vektor ini, sistem mencari database (seringkali menggunakan database vektor) untuk menemukan dokumen yang paling relevan. Pengambilan ini biasanya didasarkan pada kedekatan vektor dokumen dengan vektor kueri.
3. Integrasi Informasi: Dokumen yang diambil kemudian digunakan sebagai bagian dari perintah model bahasa.
4. Pembuatan Respon: Model bahasa menghasilkan respons berdasarkan kueri asli dan informasi dari dokumen yang diambil.

Aplikasi Praktis: Penelitian Medis

Bayangkan sebuah skenario dalam konteks penelitian medis:

Seorang peneliti bertanya, “Apa pengobatan terbaru untuk diabetes Tipe 2 yang ditemukan setelah tahun 2020?”

1. Pengkodean Kueri: Pertanyaannya diubah menjadi vektor.
2. Pengambilan dari Database Medis: Sistem ini menelusuri jurnal medis dan database untuk menemukan temuan terkini mengenai pengobatan diabetes tipe 2, mengambil artikel dan studi yang relevan.
3. Menambah Prompt: AI kemudian menggunakan informasi yang diambil ini, bersama dengan pertanyaan awal, untuk memahami konteksnya dengan lebih baik.
4. Menghasilkan Respons yang Diinformasikan: Terakhir, AI memberikan jawaban yang mencakup wawasan dari penelitian terbaru, menawarkan informasi terkini dan komprehensif kepada peneliti.

Keuntungan dari Generasi Retrieval-Augmented

• Informasi terbaru: Sangat berguna untuk bidang seperti kedokteran atau teknologi yang sering mengalami perkembangan baru.
• Kedalaman Pengetahuan: Memungkinkan AI memberikan jawaban yang lebih detail dan spesifik dengan mengakses beragam sumber eksternal.
• Mengurangi Bias: Dengan mengandalkan sumber data eksternal, respons AI cenderung tidak terpengaruh oleh bias apa pun yang ada dalam data pelatihannya.

Retrieval-Augmented Generation mewakili kemajuan signifikan dalam kemampuan AI untuk memberikan respons yang akurat, terinformasi, dan relevan secara kontekstual, terutama dalam skenario di mana informasi terkini sangatlah penting. Teknik ini memastikan bahwa respons AI tidak hanya didasarkan pada pengetahuan yang sudah ada sebelumnya, namun juga ditambah dengan data terbaru dari sumber eksternal.

Anda dapat membaca lebih lanjut di kami posting blog tentang Retrieval-Augmented Generation.

Keterampilan Teknis Diperlukan untuk Insinyur yang Cepat

Menjadi insinyur cepat yang mahir atau mempekerjakan seseorang melibatkan pemahaman perpaduan unik antara keterampilan teknis dan keterampilan non teknis. Keterampilan ini sangat penting dalam memanfaatkan potensi penuh AI dan model generatif dalam berbagai aplikasi.

1. Pemahaman Mendalam tentang NLP: Pengetahuan tentang algoritma dan teknik pemrosesan bahasa alami sangat penting. Hal ini mencakup pemahaman nuansa bahasa, sintaksis, dan semantik yang sangat penting dalam menyusun perintah yang efektif.
2. Keakraban dengan Model Bahasa Besar: Kemahiran dengan model seperti GPT-3.5, GPT-4, BERT, dll., diperlukan. Memahami kemampuan dan keterbatasan model ini memungkinkan para insinyur yang cepat memanfaatkan potensi penuhnya.
3. Keterampilan Pemrograman dan Integrasi Sistem: Keterampilan dalam bekerja dengan file JSON dan pemahaman dasar tentang Python diperlukan untuk mengintegrasikan model AI ke dalam sistem. Keterampilan ini membantu dalam memanipulasi dan memproses data untuk tugas-tugas teknik yang cepat.
4. Interaksi API: Pengetahuan tentang API sangat penting untuk mengintegrasikan dan berinteraksi dengan model AI generatif, memfasilitasi komunikasi yang lancar antara berbagai komponen perangkat lunak.
5. Analisis dan Interpretasi Data: Kemampuan untuk menganalisis respons dari model AI, mengidentifikasi pola, dan membuat penyesuaian berdasarkan data terhadap perintah sangatlah penting. Keterampilan ini sangat penting untuk menyempurnakan petunjuknya dan meningkatkan efektivitasnya.
6. Eksperimen dan Iterasi: Melakukan pengujian A/B, melacak metrik kinerja, dan terus mengoptimalkan perintah berdasarkan umpan balik dan keluaran mesin adalah tanggung jawab utama.

Tanggung Jawab Non-Teknis dalam Rekayasa Cepat

1. Komunikasi yang efektif: Artikulasi ide yang jelas dan kolaborasi yang efektif dengan tim lintas fungsi sangatlah penting. Hal ini mencakup pengumpulan dan penggabungan umpan balik pengguna ke dalam penyempurnaan yang cepat.
2. Pengawasan Etis: Memastikan bahwa petunjuk yang diberikan tidak menghasilkan tanggapan yang merugikan atau bias sangatlah penting. Tanggung jawab ini selaras dengan praktik AI yang etis dan menjaga integritas interaksi AI.
3. Keahlian Domain: Pengetahuan khusus di bidang tertentu, bergantung pada penerapannya, dapat secara signifikan meningkatkan relevansi dan keakuratan petunjuk.
4. Pemecahan Masalah Kreatif: Berpikir kreatif dan inovatif diperlukan untuk mengembangkan solusi baru yang melampaui batas-batas interaksi AI-manusia konvensional.

Menyederhanakan Teknik Prompt yang Kompleks dengan Nanonets

Saat kita mempelajari lebih dalam dunia rekayasa cepat, terbukti bahwa kompleksitas teknik cepat bisa menjadi sangat teknis, terutama ketika menangani masalah yang rumit. Di sinilah Nanonets berperan sebagai game changer, menjembatani kesenjangan antara kemampuan AI tingkat lanjut dan aplikasi yang mudah digunakan.

Nanonets: Penyederhana Alur Kerja AI Anda

Nanonets telah mengembangkan pendekatan inovatif untuk memanfaatkan teknik cepat yang canggih ini tanpa membebani pengguna dengan kerumitannya. Memahami bahwa tidak semua orang ahli dalam AI atau rekayasa cepat, Nanonets memberikan solusi yang mulus.

Menyederhanakan Proses Bisnis dengan Mudah

Nanonets Workflow Builder adalah fitur menonjol yang dirancang untuk mengubah bahasa alami menjadi alur kerja yang efisien. Alat ini sangat ramah pengguna dan intuitif, memungkinkan bisnis mengotomatiskan dan menyederhanakan proses mereka dengan mudah. Baik itu mengelola data, mengotomatiskan tugas yang berulang, atau memahami perintah AI yang kompleks, Nanonets membuatnya sederhana. Kunjungi kami di platform otomatisasi alur kerja kami.

Sekilas tentang Efisiensi Nanonet

Untuk benar-benar menghargai kekuatan dan kesederhanaan Nanonets, kami memiliki video pendek yang menunjukkan cara kerja Nanonets Workflow Builder. Video ini menunjukkan betapa mudahnya Anda mengubah instruksi bahasa alami menjadi alur kerja yang efektif dan efisien. Ini adalah ilustrasi praktis dalam mengubah proses AI yang kompleks menjadi aplikasi yang mudah digunakan.

[Embedded content]

Solusi yang Disesuaikan dengan Nanonets

Setiap bisnis memiliki kebutuhan unik, dan Nanonets hadir untuk memenuhi kebutuhan spesifik tersebut. Jika Anda tertarik dengan potensi AI dalam meningkatkan proses bisnis Anda namun merasa gentar dengan teknisnya, Nanonets menawarkan solusi yang tepat. Kami mengundang Anda untuk menjadwalkan panggilan dengan tim kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana Nanonets dapat mengubah operasi bisnis Anda. Ini adalah kesempatan untuk memahami bagaimana AI canggih dapat dimanfaatkan dengan cara yang sederhana, efektif, dan mudah diakses.

Hubungi Kami

Dengan Nanonets, kompleksitas teknis rekayasa cepat dapat diakses dan diterapkan pada kebutuhan bisnis Anda. Tujuan kami adalah memberdayakan Anda dengan kemampuan AI yang canggih, dikemas dalam cara yang mudah dipahami dan diterapkan, memastikan bisnis Anda tetap terdepan dalam dunia teknologi yang berkembang pesat.

Kesimpulan

Dalam postingan blog ini, kita telah menjelajahi dunia rekayasa cepat yang rumit, mengungkap dasar-dasarnya mulai dari pemahaman dasar perintah hingga teknik canggih seperti pembuatan augmented pengambilan dan desain perintah otomatis. Kita telah melihat bagaimana rekayasa cepat bukan hanya tentang kecerdasan teknis namun juga melibatkan pertimbangan kreatif dan etis. Menjembatani kesenjangan antara fungsi AI yang kompleks dan aplikasi bisnis praktis, Nanonets muncul sebagai pemain kunci. Hal ini menyederhanakan proses pemanfaatan teknik-teknik cepat yang canggih ini, sehingga memungkinkan bisnis untuk secara efisien mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja mereka tanpa terjerat dalam kompleksitas teknis.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/