Hva er prompt engineering? En omfattende guide for AI

Introduksjon

Rask konstruksjon, i kjernen, er kunsten å snakke alkymi med AI. Det er her omhyggelig utforming av spørsmål eller instruksjoner møter verden av generative AI-modeller, og transformerer grunnleggende spørsmål til målrettede, spesifikke og utrolig nyttige svar. Tenk på det som språkbroen som forbinder menneskelige intensjoner med AI-evner. Denne strategiske disiplinen handler ikke bare om å stille spørsmål; det handler om å spørre ikke sant spørsmål i ikke sant måte å få tak i mest effektiv svarene.

Rask konstruksjon stammer fra feltet naturlig språkbehandling (NLP), hvor målet er å avdekke de magiske ordene eller frasene som utløser de mest ønskede svarene fra AI. Det er som å vite den nøyaktige måten å gni den magiske lampen på – i dette tilfellet er lampen en avansert AI som DALL-E, programmert til å generere det bildet du kan drømme om. Men det handler ikke bare om bilder. Enten det er tekst-til-tekst, tekst-til-bilde, eller til og med tekst-til-lyd, innebærer håndverket med rask konstruksjon finjustering, avgrensning og optimalisering av innganger for å oppnå utdata som ikke bare er nøyaktige, men som også er i samsvar med våre komplekse menneskelige behov og forretningsmål.

Hva er prompt engineering?

Rask konstruksjon er beslektet med å ha en juksekode i et videospill, men for AI-interaksjoner. Det handler om å konstruere spørsmål (tenk instruksjoner eller spørsmål) med en slik presisjon og klarhet at AI ikke bare forstår, men også leverer svar som treffer spikeren på hodet. Det er her profesjonelle, raske ingeniører tilbringer dagene - eksperimentere, analysere og finne ut hva som får AI til å tikke i samsvar med menneskelig hensikt. Men hei, det er ikke en eksklusiv klubb! Alle som noen gang har bedt Siri om å stille inn en alarm eller brukt Google Assistant til å søke etter en oppskrift, har i hovedsak øvd på litt rask ingeniørkunst.

I riket av AI-modeller som store språkmodeller eller tekst-til-bilde-modeller, kan rask utvikling variere fra enkle spørsmål som "Hva er Fermats lille teorem?" til kreative kommandoer som "Skriv et dikt om høstløv." Det handler om å formulere, spesifisere stil, kontekst eller til og med tildele en rolle til AI. Har du noen gang sett de språkopplæringsmeldingene der du fullfører en ordsekvens? Det er rask ingeniørkunst i aksjon, ved å bruke teknikker som få-skuddslæring for å lære AI gjennom eksempler.

Forskjellen mellom en god og en dårlig melding kan være natt og dag når det gjelder kvaliteten på AI-svarene. En godt utformet forespørsel kan føre til raske, presise og relevante svar, mens en dårlig konstruert kan resultere i vage, utenfor målet eller til og med useriøse svar. Denne forskjellen er avgjørende i profesjonelle omgivelser, hvor effektivitet, hastighet og nøyaktighet er avgjørende.

Fordeler med prompt engineering

Effektiv spørring handler ikke bare om å få det riktige svaret; det handler også om å komme raskere dit. I en forretningssammenheng, der tid er penger, kan rask ingeniørarbeid dramatisk redusere tiden det tar å trekke ut nyttig informasjon fra AI-modeller. Denne effektiviteten er en game-changer for selskaper som integrerer AI i tidssensitive applikasjoner.

Dessuten er rask ingeniørkunst ikke en ponni med ett triks. En enkelt, gjennomtenkt forespørsel kan være allsidig, tilpasses på tvers av ulike scenarier, noe som forbedrer skalerbarheten til AI-modeller. Denne tilpasningsevnen er avgjørende for bedrifter som ønsker å utvide sine AI-evner uten å måtte finne opp hjulet på nytt for hver nye applikasjon.

Sist, men ikke minst, er tilpasning der hurtig ingeniørkunst virkelig skinner. Ved å skreddersy AI-svar til spesifikke forretningsbehov eller brukerpreferanser, gir rask utvikling en unik personlig opplevelse. Denne tilpasningen er uvurderlig for organisasjoner som tar sikte på å tilpasse AI-utdata med deres presise forretningsmål.

Så, er vi klare til å dykke dypere inn i denne fascinerende verden av rask ingeniørkunst? La oss utforske hvordan denne teknikken omformer interaksjonene våre med AI, og gjør dem mer effektive, effektive og skreddersydd til våre behov.

A Tale of Two Prompts: Case of the E-Commerce Chatbot

Tenk deg at du driver en e-handelsvirksomhet som spesialiserer seg på friluftsutstyr. Du har bestemt deg for å integrere en generativ AI-chatbot for å hjelpe kunder med å finne produkter på nettstedet ditt. Dette scenariet illustrerer perfekt viktigheten av godt konstruerte versus dårlig konstruerte ledetekster i prompt engineering.

Scenario 1: The Misguided Prompt

La oss si at chatboten er programmert med en dårlig konstruert ledetekst. En kunde spør: "Hvordan kan jeg holde meg varm mens jeg camper?" Nå bør en ideell utforming lede chatboten til å foreslå produkter som isolerte soveposer, bærbare varmeovner eller termisk slitasje. På grunn av forespørselens vage og feilorienterte natur, kan imidlertid AI tolke "hold deg varm" i en mer generell forstand. Som et resultat svarer chatboten med generiske tips om å holde varmen, som å bevege seg rundt eller drikke varme drikker – og dekker ikke egentlig kundens behov for å finne relevante produkter på nettstedet ditt.

Dette er et klassisk eksempel på en melding som har gått galt. Den klarer ikke bare å betjene kundens spesifikke behov, men går også glipp av en mulighet til å veilede dem mot et potensielt kjøp.

Scenario 2: Spot-On-forespørselen

La oss nå snu manuset og forestille oss at forespørselen er godt konstruert. Den samme kunden stiller det samme spørsmålet, men denne gangen styres AI av en forespørsel som er finjustert for å tolke og svare på produktrelaterte spørsmål. For å forstå konteksten og e-handelsinnstillingen, svarer chatboten med anbefalinger for høykvalitets, termisk isolert campingutstyr tilgjengelig på nettstedet ditt, kanskje til og med linker til de spesifikke produktsidene.

Dette svaret adresserer kundens behov direkte, forbedrer handleopplevelsen deres og øker sannsynligheten for et salg. Den demonstrerer hvordan en godt utformet forespørsel kan føre til effektive, relevante og produktive interaksjoner, til fordel for både kunden og virksomheten din.

Kontekstualisere scenariet:

Tenk deg at du driver en elektronisk elektronikkbutikk. En kunde sender en melding som sier: «Jeg har mottatt feil hodetelefonmodell. Kan jeg få tilsendt de riktige?» Dette er et typisk scenario der rask ingeniørarbeid kan være en spillskifter for kundetilfredshetsavdelingen din.

Bygge ledeteksten

Først må vi sette scenen for vår AI-modell. Vi forteller det: "Dette er en samtale mellom en forvirret kunde og en responsiv, løsningsorientert kundeserviceagent." Deretter presenterer vi kundens forespørsel som den er. Dette setter en klar kontekst for AI om arten av interaksjonen og rollen den må spille.

La oss nå veilede AI om hvordan du begynner svaret. Vi kan si: «Svar fra kundeserviceagenten: Hei, takk for at du kontaktet oss angående bestillingen din. Vi beklager virkelig sammenblandingen. Ja, vi kan», noe som indikerer at svaret bør erkjenne problemet, uttrykke empati og gå mot en positiv løsning.

Modellens svar

Når du mater denne forespørselen inn i en godt innstilt AI-modell, kan du få svar som:

• – Ja, det kan vi absolutt hjelpe med. Kan du bekrefte bestillingsnummeret ditt slik at vi kan sørge for at de riktige hodetelefonene sendes til deg?»
• «Ja, vi kan ordne opp i dette for deg. Vi sender den riktige modellen til deg med en gang, og her er en forhåndsbetalt etikett for retur av feil vare.»

Kraften til godt konstruerte ledetekster

Dette eksemplet viser presisjonens kraft i rask konstruksjon. Ved å tydelig definere rollene, konteksten og ønsket resultat, er AI i stand til å generere svar som ikke bare er relevante og nyttige, men også i tråd med bedriftens kundeservicestandarder.

Dessuten kan denne tilnærmingen finjusteres basert på spesifikke bedriftspolicyer og kundeinteraksjonsstiler. Med ytterligere foredling kan disse AI-genererte svarene bli enda mer på linje med merkevarens stemme- og kundeserviceetos.

Hva er ledetekster?

Forespørsler i AI-riket er beslektet med tegninger: presise, lærerike og retningsgivende. De fungerer som en bro mellom menneskelig intensjon og AI-utførelse, og oversetter våre ønsker og spørsmål til oppgaver som AI-modeller kan forstå og handle på.

På det enkleste er en forespørsel en instruksjon eller et spørsmål rettet mot en AI-modell. Men det er mer enn det man ser. Forespørsler er den hemmelige sausen som bestemmer hvor effektivt en AI-modell kan tjene sitt formål, enten det er å svare på spørsmål, generere tekst eller til og med lage bilder.

Instruksjon: Kjernen i ledeteksten

Instruksjonen er hjerteslaget til en ledetekst. Den forteller AI nøyaktig hva vi forventer av den. For eksempel, "Oppsummer hovedfunnene i den vedlagte rapporten." Her er instruksjonen tydelig, direkte og gir lite rom for tvetydighet.

Kontekst: Sette scenen

Kontekst er bakteppet som AI utfører oppgaven sin mot. Den rammer inn AIs respons, og sikrer relevans og samsvar med scenariet. For eksempel, å legge til "vurderer den nyere forskningen om klimaendringer" i instruksjonen vår plasserer AIs oppgave innenfor et spesifikt domene, noe som skjerper fokuset.

Inndata: The Fuel for AI

Inndata er råmaterialet AI jobber med. I vårt eksempel er det "den vedlagte rapporten." Denne komponenten er kritisk ettersom den gir det spesifikke innholdet AI trenger å behandle og svare på.

Output Indicator: Definerer responsstilen

Utgangsindikatoren former formatet eller stilen til AIs respons. I vårt tilfelle, "presenter sammendraget ditt i en journalistisk stil" leder AI til å ta i bruk en spesifikk tone og format, noe som sikrer at resultatet oppfyller våre stilistiske behov.

Tekniske konsepter du bør vite om prompt engineering

Rask prosjektering er litt som å være en språkkokk – det handler ikke bare om å blande ingredienser; det handler om å lage en oppskrift som får frem de beste smakene. For å få dette riktig, må du forstå noen sentrale tekniske konsepter. La oss grave i disse grunnleggende ingrediensene til rask konstruksjon.

Natural Language Processing (NLP)

I hjertet av rask ingeniørkunst ligger Natural Language Processing (NLP). Se for deg NLP som AIs språkskole, der maskiner lærer ikke bare å "høre" menneskelig språk, men å forstå og svare på det kontekstuelt. Det er et spesialfelt innen AI som gjør språk til et format som datamaskiner kan fordøye og forstå. Uten NLP ville AI-vennene våre gått ganske tapt i oversettelse!

Store språkmodeller (LLMs)

Neste opp er store språkmodeller (LLMs). Dette er tungløfterne i AI-språkverdenen, trent på enorme datasett for å forutsi ordsekvenser. De er som romanforfatterne i AI-riket, og prøver å finne ut det neste ordet i en setning basert på det som har blitt sagt før. LLM-er er sentrale for å forstå konteksten og produsere tekst som gir mening og er relevant.

transformers

Transformatorer – nei, ikke roboter i forkledning – er motorene som driver mange LLM-er, inkludert den berømte GPT-serien. Dette er spesielle typer dype nevrale nettverk skreddersydd for språk. Se for dem som AIs fokuslinser, og hjelper den med å konsentrere seg om forskjellige deler av en setning for å forstå hvordan ord forholder seg til hverandre. Transformatorens oppmerksomhetsmekanismer er som et søkelys, og fremhever det som er avgjørende i et hav av ord.

parametere

Parametrene er knottene og skivene til AI-modellen, finjustert under treningen. Selv om raske ingeniører ikke justerer disse direkte, hjelper det å vite om dem å forstå hvorfor en AI-modell kan reagere på en bestemt måte på spørsmålene dine. De er de underliggende reglene som styrer AIs språkspill.

tokens

Tokens er brødet og smøret til AI-språkmodeller – de er tekstenhetene som modellen leser og forstår. Tenk på tokens som de individuelle ingrediensene i språkoppskriften din. De kan variere fra en enkelt bokstav, som "a", til et helt ord, som "eple". Når du lager forespørsler, er det avgjørende å vite at LLM-er bare kan håndtere et visst antall tokens, som er som størrelsen på miksebollen din.

Multimodalitet

Til slutt er det multimodalitet. Det er her AI-modeller blir super allsidige, og håndterer ikke bare tekst, men også bilder, lyder eller til og med kode. I prompt engineering betyr dette at du kan lage ledetekster som genererer en hel rekke utdata, avhengig av hva AI-modellen kan gjøre. Det er som å ha et kjøkken hvor du kan piske opp alt fra en kake til en gryte!

Bevæpnet med disse konseptene er du nå bedre rustet til å dykke inn i en verden av rask ingeniørkunst. Å forstå disse tekniske aspektene er som å ha de riktige kjøkkenverktøyene – de gjør deg mer effektiv og effektiv i å lage de perfekte AI-instruksjonene.

Vekter i prompt engineering

I rask konstruksjon spiller begrepet "vekter" en sentral rolle i å styre en AI-modells fokus og påvirke typen respons eller innhold som genereres. Tenk på vekter som et søkelys, som skinner klarere på visse deler av en forespørsel for å gjøre dem mer fremtredende i AIs "sinn".

Hvordan vekter påvirker AI-responser

Vekter i ledetekster er ikke en enhetlig funksjon på tvers av alle AI-modeller, men sees ofte på plattformer som tilbyr en viss grad av tilpasning i ledetekstene. Disse vektingene kan implementeres gjennom spesiell syntaks eller symboler, som indikerer hvilke termer eller elementer i ledeteksten som bør legges mer vekt på.

Vekting i ulike sammenhenger

Mens vekting ofte diskuteres i bildegenereringsoppgaver (som med DALL-E eller Midjourney), der små justeringer kan føre til vidt forskjellige utdata, er konseptet like anvendelig for andre generative modeller, for eksempel de som omhandler tekst eller kode.

Praktiske eksempler på vekting

Vurder disse hypotetiske eksemplene for å forstå hvordan vekter endrer resultatene:

1. Bildegenerering med Midjourney:I den første ledeteksten kan AI produsere et bilde der både havet og solnedgangen er like representert. Men ved å legge til vekten "::" ved siden av "hav", skifter AIs fokus, og det kan generere et bilde der havet er det dominerende elementet, potensielt med solnedgangen som spiller en mer sekundær rolle.
   • Spørsmål: "hav, solnedgang"
   • Endret melding med vekter: "ocean::, sunset"
2. Tekstbasert modell:I den vektede ledeteksten blir AI-en presset til å fokusere mer på veiviserens perspektiv eller rolle i historien, noe som muligens fører til en fortelling der veiviserens handlinger, tanker eller bakgrunn er mer detaljerte enn dragens.
   • Spørsmål: "Skriv en historie om en trollmann og en drage."
   • Endret melding med vekter: "Skriv en historie om en trollmann:: og en drage."

Effekten av vekting

Tilsetning av vekter kan endre produksjonen betydelig. I sammenheng med bildegeneratorer, for eksempel, kan justering av vekten forvandle en scene fra en fredelig strandsolnedgang til et dramatisk, havdominert landskap med en solnedgang i bakgrunnen. På samme måte, i tekstgenerering, kan det flytte det narrative fokuset eller detaljdybden som er gitt om visse karakterer eller temaer.

La oss nå fordype oss i den mangfoldige verdenen av prompteteknikker, hver en unik tilnærming til å forme AI-svar.

En liste over prompteteknikker

#1: Zero-Shot-forespørsel

Skjønnheten med null-skudd-oppfordring ligger i dens enkelhet og allsidighet. Det er som å stille en ekspert et spørsmål uten å måtte gi bakgrunnsinformasjon. Ekspertens bredde av kunnskap og erfaring gjør at de kan forstå og svare nøyaktig basert på det de allerede vet.

Applikasjon i sentimentanalyse

La oss fordype oss i et praktisk eksempel: sentimentanalyse. Tenk deg at du analyserer tilbakemeldinger fra kunder og du kommer over en anmeldelse som sier: "Jeg hadde en fantastisk dag i parken." I null-shot-spørring vil du direkte spørre AI-modellen: "Hva er følelsen av følgende setning: 'Jeg hadde en fantastisk dag i parken'?"

Språkmodellen, som utnytter sin omfattende opplæring i å forstå følelser, kan nøyaktig klassifisere denne uttalelsen som positiv, selv om den ikke har fått noen spesifikke treningseksempler for denne spesielle oppgaven. Denne evnen til nøyaktig å utlede følelser fra en enkelt setning viser modellens iboende forståelse av språknyanser.

Allsidigheten til Zero-Shot-oppfordring

Zero-shot prompting er ikke begrenset til sentimentanalyse. Den er like effektiv i en rekke oppgaver, inkludert klassifisering (som spam-deteksjon), teksttransformasjon (som oversettelse eller oppsummering) og enkel tekstgenerering. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig for å generere raske svar på tvers av et bredt spekter av spørringer.

Et annet eksempel: analyse av blandet sentiment

Vurder et annet scenario der du vurderer en hotellanmeldelse: "Rommet var romslig, men tjenesten var forferdelig." Ved å bruke null-skudd-spørring, vil du be modellen om å "trekke ut følelsen fra følgende anmeldelse." Uten forutgående opplæring i denne spesifikke oppgaven, kan modellen fortsatt behandle spørsmålet og fastslå at anmeldelsen har en blandet følelse: positiv til rommets romslighet, men negativ angående tjenesten.

Denne evnen, som kan virke grei for mennesker, er ganske bemerkelsesverdig for en AI. Det viser ikke bare en forståelse av språk, men også en evne til å analysere komplekse, nyanserte følelser.

#2: Spørre om få skudd

Få-shot-beskjed beriker AIs forståelse ved å gi flere eksempler, vanligvis to til fem, som styrer modellens produksjon. Denne teknikken er spesielt nyttig for oppgaver som krever en spesifikk kontekst eller stil, noe som gjør at modellen kan skreddersy svarene mer nøyaktig.

Applikasjon for å generere rimede par

Applikasjon for å generere rimede par

Tenk på oppgaven med å generere en rimet kuplett om en måneskinn natt, en mer kontekstspesifikk utfordring. Her er hvordan få-skudd-forespørsel ville fungere:

Input ledetekst til modellen:

"Skriv en rimet kuplett om en solsikke:
Eksempel 1:
'Solsikke med lyse kronblad,
Soler seg gjerne i sollys.'
Eksempel 2:
'Solsikke høy i sommergløden,
Nikker mens vinden blåser.'
Skriv nå en rimet kuplett om en måneskinn natt.»

I dette scenariet er modellen gitt to eksempler på kupletter om solsikker. Disse fungerer som et rammeverk som lærer AI stilen og strukturen som forventes i produksjonen. Når modellen blir bedt om å skrive om en måneskinn natt, bruker modellen disse eksemplene for å generere en lignende stil kuplett.

Forventet respons:

"Måneskinn som sprer sitt sølvlys,
Bader verden i en rolig natt.»

Modellen utnytter strukturen og rimskjemaet fra eksemplene, og bruker dem på det nye emnet. Dette illustrerer hvordan få-shot-oppfordringer effektivt kan styre modellens kreative prosess.

Spørring med få skudd i forskjellige sammenhenger

Få-skudd-oppfordring er allsidig, og strekker seg utover kreative oppgaver som poesi. Det er like effektivt i mer strukturerte eller tekniske domener. For eksempel, i en forretningssammenheng som inntektsstyring innen gjestfrihet, kan en forespørsel med få skudd se slik ut:

Spørring: "Jeg gir deg emnet "inntektsstyring i gjestfrihet", og du gir meg en liste over strategier i dette formatet:
Strategi 1: Dynamisk prissetting
Strategi 2: Yield Management
Strategi 3: Overbooking
Vennligst fortsett listen."

Med denne oppfordringen vil AI-modellen fortsette å liste strategier i samme format, muligens inkludert alternativer som rabatter på oppholdstid eller kanaladministrasjon. De første eksemplene fungerer som en blåkopi, og veileder modellen til å produsere innhold som stemmer overens med det angitte formatet og emnet.

#3: Tankekjede Spørre

Chain-of-thought (CoT)-oppfordringer revolusjonerer hvordan AI-modeller takler komplekse, flertrinnsproblemer ved å etterligne menneskelignende resonneringsprosesser. Denne teknikken bryter ned intrikate problemer i enklere komponenter, slik at AI-modeller kan navigere gjennom hvert trinn logisk før de kommer til det endelige svaret. Det er spesielt nyttig i oppgaver som krever detaljert resonnement, for eksempel matematiske problemer eller komplekse beslutningsscenarier.

Applikasjon i problemløsning

Vurder et annet flertrinns matematikkproblem for å forstå CoT-forespørselen bedre:

Spørring: «Alice har 15 appelsiner. Hun spiser 2 appelsiner og så gir venninnen henne 5 appelsiner til. Hvor mange appelsiner har Alice nå?"

Når vi bruker CoT-spørring, dissekerer vi problemet i mindre, mer håndterbare spørsmål:

1. Første melding: "Alice har 15 appelsiner."
2. Mellomoppfordring: "Hvor mange appelsiner har Alice etter å ha spist 2?"
3. Mellomsvar: "Alice har 13 appelsiner."
4. Neste ledetekst: "Alice har 13 appelsiner."
5. Mellommelding: "Hvor mange appelsiner vil Alice ha etter å ha mottatt 5 til?"
6. Endelig svar: "Alice har 18 appelsiner nå."

Denne metoden guider AI gjennom hvert trinn i problemet, og ligner veldig på hvordan et menneske vil nærme seg det. Ved å gjøre det forbedrer det modellens problemløsningsevne og utdyper forståelsen av komplekse oppgaver.

Tankekjede i beslutningstaking

La oss bruke CoT-forespørsel på et forretningsscenario for beslutningstaking:

Spørsmål: «Du administrerer en bokhandel med 200 bøker på lager. Du selger 40 bøker under et salg og skaffer deg senere 70 bøker til. Hvor mange bøker har du nå?"

Ved å bruke CoT-spørring er problemet delt inn som følger:

1. Første melding: "Du starter med 200 bøker."
2. Mellomoppfordring: "Hvor mange bøker er det igjen etter å ha solgt 40?"
3. Mellomsvar: "Du har 160 bøker."
4. Neste ledetekst: "Du har 160 bøker."
5. Mellommelding: "Hvor mange bøker vil du ha etter å ha lagt til 70?"
6. Endelig svar: "Du har 230 bøker på lager nå."

Forbedrer CoT-forespørsel

Tankekjede kan forbedres ved å inkludere uttrykket «La oss tenke steg-for-steg», som har vist seg effektivt selv uten flere spesifikke spørsmål og svar-eksempler. Denne tilnærmingen gjør CoT-spørringer skalerbare og mer brukervennlige, siden den ikke krever formulering av en rekke detaljerte eksempler.

Innvirkningen på store språkmodeller

CoT-anmodning har vært spesielt effektiv når den brukes på store språkmodeller som Googles PaLM. Det øker modellens evne til å utføre komplekse oppgaver betydelig, noen ganger til og med bedre enn oppgavespesifikke finjusterte modeller. Teknikken kan forbedres ytterligere ved å finjustere modeller på CoT-resonneringsdatasett, noe som forbedrer tolknings- og resonneringsevner.

#4: Iterativ spørsmål

Iterativ spørring er en dynamisk og effektiv strategi innen prompt engineering, spesielt nyttig for komplekse eller nyanserte oppgaver der det første forsøket kanskje ikke gir de ønskede resultatene. Denne tilnærmingen innebærer å avgrense og utvide modellens resultater gjennom en rekke oppfølgingsspørsmål, noe som gir mulighet for en mer dyptgående utforskning av emnet.

Søknad i helseforskning

La oss bruke iterativ tilskyndelse til et helseforskningsprosjekt:

Innledende melding: "Jeg forsker på effekten av meditasjon på stressreduksjon. Kan du gi en oversikt over nåværende funn?»

Anta at modellens produksjon inkluderer punkter som reduserte kortisolnivåer, forbedret søvnkvalitet og forbedret kognitiv funksjon.

Oppfølgingsspørsmål 1: "Interessant, kan du gi flere detaljer om hvordan meditasjon påvirker kortisolnivåene?"

Modellen kan deretter gå dypere inn i de biologiske mekanismene, for eksempel aktivering av det parasympatiske nervesystemet, og redusere stresshormonproduksjonen.

Oppfølgingsprompt 2: "Hvordan bidrar forbedret søvnkvalitet til stressreduksjon hos individer som praktiserer meditasjon?"

Her kan modellen utvide forholdet mellom søvn og stress, og diskutere hvordan meditasjon bidrar til bedre søvnhygiene og følgelig lavere stressnivåer.

Denne iterative prosessen gir mulighet for en gradvis og mer grundig utforskning av det komplekse emnet meditasjon og stressreduksjon.

Iterativ oppfordring i produktutvikling

Et annet eksempel kan være i forbindelse med produktutvikling:

Innledende melding: «Jeg jobber med å utvikle et nytt miljøvennlig emballasjemateriale. Hva er de viktigste hensynene?»

Modellen kan skissere faktorer som biologisk nedbrytbarhet, kostnadseffektivitet og forbrukernes aksept.

Oppfølgingsspørsmål 1: "Kan du forklare mer om utfordringene med å balansere biologisk nedbrytbarhet med kostnadseffektivitet?"

Modellen kan da gi innsikt i materialvalg, produksjonsprosesser og avveiningene mellom miljøpåvirkning og produksjonskostnader.

Oppfølgingsprompt 2: "Hvilke strategier kan brukes for å øke forbrukernes aksept for miljøvennlig emballasje?"

Her kan modellen diskutere markedsføringsstrategier, forbrukeropplæring og viktigheten av å demonstrere miljøfordelene med den nye emballasjen.

Den iterative promptutviklingsprosessen

Iterativ spørring handler ikke bare om å stille oppfølgingsspørsmål; det er en metodisk prosess som involverer:

1. Ide generasjon: Start med et bredt konsept eller spørsmål.
2. Gjennomføring: Lag en innledende melding basert på ideen din.
3. Eksperimentelt resultat: Analyser utdata fra AI-modellen.
4. Feilanalyse: Identifiser områder der produksjonen ikke oppfyller forventningene.
5. Iterasjon: Avgrens ledeteksten ved å inkludere spesifikke instruksjoner eller ekstra kontekst.
6. Gjentakelse: Gjenta prosessen til ønsket resultat er oppnådd.

Hvis du for eksempel oppsummerer produktbeskrivelser for en bestemt målgruppe, kan den første forespørselen din være for bred. Etter å ha analysert resultatene, kan du innse behovet for å spesifisere publikum, ønsket lengde eller format. Påfølgende meldinger kan deretter inkludere disse spesifikasjonene, og gradvis finpusse det perfekte sammendraget.

#5: Generert kunnskapsforespørsel

Generert kunnskapsoppfordring utnytter det enorme informasjonsreservoaret til store språkmodeller for å skape mer informerte og kontekstuelt relevante svar. Det innebærer først å få modellen til å generere grunnleggende kunnskap om et emne, som deretter fungerer som grunnlag for mer spesifikke, påfølgende henvendelser.

Applikasjon i historisk analyse

Tenk på et scenario der vi ønsker å forstå virkningen av en historisk hendelse, for eksempel den industrielle revolusjonen.

Innledende melding: "Gi et sammendrag av den industrielle revolusjonen."

Modellen kan generere et svar som skisserer nøkkelaspekter ved den industrielle revolusjonen, inkludert teknologiske fremskritt, endringer i produksjon og sosiale implikasjoner.

Oppfølgingsspørsmål: "Basert på de teknologiske fremskritt under den industrielle revolusjonen, hvordan formet denne perioden moderne produksjonsteknikker?"

Ved å bygge på den genererte kunnskapen fra det første spørsmålet, kan modellen gi et mer detaljert og kontekstspesifikk svar om den industrielle revolusjonens innflytelse på moderne produksjon.

#6: Retningsstimulus-forespørsel

Retningsstimulering innebærer å gi AI-spesifikke hint eller pekepinner, ofte i form av nøkkelord, for å lede den mot ønsket utgang. Denne teknikken er spesielt nyttig i oppgaver der det er avgjørende å inkludere visse elementer eller temaer.

Applikasjon i innholdsskaping

Tenk deg at du lager et blogginnlegg om fornybar energi og ønsker å sikre at visse nøkkelord er inkludert.

Innledende melding: "Skriv en kort oversikt over fornybare energikilder."

La oss si at modellen gir en generell oversikt over fornybar energi.

Retningsstimulerende oppfølgingsforespørsel: "Inkluder nå søkeordene "solenergi", "bærekraft" og "karbonavtrykk" i et 2-4 setningssammendrag av artikkelen."

Denne forespørselen veileder modellen til å inkludere spesifikke søkeord i sammendraget, og sikrer at innholdet stemmer overens med bestemte tematiske eller SEO-mål.

#7: Automatisk promptgenerering

Automatisk promptgenerering er en banebrytende tilnærming innen AI der systemet selv lager ledetekster eller spørsmål. Tenk på det slik: i stedet for at en person må komme med spesifikke spørsmål eller instruksjoner for AI, genererer AI disse spørsmålene på egen hånd. Det er som å lære AI å stille sine egne spørsmål, basert på et sett med retningslinjer eller mål. Denne metoden er spesielt nyttig fordi den sparer tid, reduserer menneskelige feil og kan føre til mer nøyaktige og relevante svar fra AI.

Slik fungerer det

Automatisk promptgenerering involverer vanligvis noen få nøkkeltrinn:

1. Målsetting: Først definerer vi hva vi trenger fra AI – dette kan være å svare på et spørsmål, generere en rapport osv.
2. Innledende datainndata: Vi gir noe grunnleggende informasjon eller data til AI som et utgangspunkt.
3. Rask opprettelse av AI: Ved å bruke de første dataene genererer AI sitt eget sett med spørsmål eller spørsmål for å samle mer informasjon eller klargjøre målet.
4. Respons og forfining: AI bruker deretter disse selvgenererte ledetekstene for å produsere svar. Om nødvendig kan den avgrense eller lage nye forespørsler basert på tidligere svar for mer nøyaktighet.

Søknad i helsevesenet

La oss nå bruke dette konseptet på helsevesenet for å se hvordan det kan transformere pasientbehandlingen.

Trinn 1: Sette målet

I et helsescenario kan målet være å diagnostisere en pasients tilstand basert på symptomene deres. Den første inngangen kan være en liste over symptomer beskrevet av en pasient.

Trinn 2: AI genererer diagnostiske meldinger

Ved å bruke den første symptomlisten genererer AI automatisk spesifikke spørsmål eller spørsmål for å samle mer detaljert informasjon. For eksempel, hvis en pasient nevner brystsmerter og kortpustethet, kan AI generere meldinger som "Spør om brystsmerten forverres med fysisk aktivitet" eller "Forespør om varigheten av kortpustetheten."

Trinn 3: Innsamling av informasjon og utforming av hypoteser

Etter hvert som AI mottar svar på sine selvgenererte spørsmål, begynner den å danne hypoteser om pasientens tilstand. Det kan for eksempel vurdere hjerterelaterte problemer eller luftveisinfeksjoner basert på responsene.

Trinn 4: Avgrens og bekrefte diagnose

AI fortsetter å avgrense instruksjonene sine basert på den utviklende informasjonen. Hvis den mistenker et hjerteproblem, kan den generere meldinger relatert til andre symptomer som svimmelhet eller tretthet. Denne iterative prosessen hjelper til med å begrense mulige diagnoser og foreslå de mest sannsynlige.

Konklusjon: Forbedring av diagnostisk effektivitet

På denne måten kan automatisk promptgenerering i helsevesenet forbedre effektiviteten og nøyaktigheten av pasientdiagnosen betydelig. Det lar helsepersonell raskt finne de mest sannsynlige årsakene til en pasients symptomer og ta informerte beslutninger om videre testing eller behandling. Denne AI-drevne tilnærmingen effektiviserer ikke bare den diagnostiske prosessen, men støtter også helsepersonell i å levere mer effektiv pasientbehandling.

#8: Gjenvinningsutvidet generasjon

Retrieval-Augmented Generation (RAG) er en sofistikert AI-teknikk som kombinerer kraften i språkmodeller med muligheten til å hente relevant informasjon fra eksterne databaser eller kunnskapsbaser. Denne metoden er spesielt nyttig når du håndterer spørsmål som krever oppdatert informasjon eller spesifikk kunnskap som AI-modellen ikke ble trent på.

Hvordan gjenfinningsutvidet generasjon fungerer

1. Søkebehandling: Når en spørring mottas, blir den først kodet til en vektorrepresentasjon.
2. Dokumenthenting: Ved å bruke denne vektoren søker systemet i en database (ofte ved å bruke en vektordatabase) for å finne de mest relevante dokumentene. Denne gjenfinningen er vanligvis basert på dokumentvektorens nærhet til spørringsvektoren.
3. Informasjonsintegrering: De hentede dokumentene brukes deretter som en del av spørsmålet til språkmodellen.
4. Responsgenerering: Språkmodellen genererer et svar basert på både den opprinnelige spørringen og informasjonen fra de hentede dokumentene.

Praktisk anvendelse: Medisinsk forskning

Se for deg et scenario i medisinsk forskningssammenheng:

En forsker spør: "Hva er de siste behandlingene for type 2-diabetes oppdaget etter 2020?"

1. Søkekoding: Spørsmålet transformeres til en vektor.
2. Henting fra medisinske databaser: Systemet søker gjennom medisinske tidsskrifter og databaser etter nylige funn om type 2-diabetesbehandlinger, og henter relevante artikler og studier.
3. Forsterke ledeteksten: AI bruker deretter denne hentede informasjonen, sammen med det opprinnelige spørsmålet, for å forstå konteksten bedre.
4. Generer et informert svar: Til slutt gir AI et svar som inkluderer innsikt fra den nyeste forskningen, og tilbyr forskeren oppdatert og omfattende informasjon.

Fordeler med gjenvinningsutvidet generasjon

• Oppdatert informasjon: Spesielt nyttig for felt som medisin eller teknologi der nye utviklinger er hyppige.
• Dybde av kunnskap: Lar AI-en gi mer detaljerte og spesifikke svar ved å få tilgang til et stort utvalg eksterne kilder.
• Redusert skjevhet: Ved å stole på eksterne datakilder, er det mindre sannsynlig at AIs svar blir påvirket av eventuelle skjevheter i treningsdataene.

Retrieval-Augmented Generation representerer et betydelig fremskritt i AIs evne til å gi nøyaktige, informerte og kontekstuelt relevante svar, spesielt i scenarier der det er avgjørende å holde seg oppdatert med den nyeste informasjonen. Denne teknikken sikrer at AIs svar ikke bare er basert på allerede eksisterende kunnskap, men er utvidet med de nyeste dataene fra eksterne kilder.

Du kan lese mer på vår blogginnlegg om Retrieval-Augmented Generation.

Tekniske ferdigheter som kreves for raske ingeniører

Å bli en dyktig rask ingeniør eller ansette en innebærer å forstå en unik blanding av tekniske ferdigheter og ikke-tekniske ferdigheter. Disse ferdighetene er avgjørende for å utnytte det fulle potensialet til AI og generative modeller i ulike applikasjoner.

1. Dyp forståelse av NLP: Kunnskap om naturlig språkbehandlingsalgoritmer og -teknikker er viktig. Dette inkluderer å forstå nyansene i språk, syntaks og semantikk som er avgjørende for å lage effektive spørsmål.
2. Kjennskap til store språkmodeller: Ferdighet med modeller som GPT-3.5, GPT-4, BERT, etc., er nødvendig. Å forstå disse modellenes muligheter og begrensninger gjør det mulig for raske ingeniører å utnytte sitt fulle potensial.
3. Ferdigheter i programmering og systemintegrering: Ferdigheter i å jobbe med JSON-filer og en grunnleggende forståelse av Python er nødvendig for å integrere AI-modeller i systemer. Disse ferdighetene hjelper til med å manipulere og behandle data for raske ingeniøroppgaver.
4. API-interaksjon: Kunnskap om APIer er grunnleggende for å integrere og samhandle med generative AI-modeller, noe som muliggjør sømløs kommunikasjon mellom ulike programvarekomponenter.
5. Dataanalyse og tolkning: Evne til å analysere svar fra AI-modeller, identifisere mønstre og gjøre databaserte justeringer av forespørsler er avgjørende. Denne ferdigheten er avgjørende for å avgrense ledetekstene og forbedre effektiviteten deres.
6. Eksperimentering og iterasjon: Gjennomføring av A/B-testing, sporing av ytelsesmålinger og kontinuerlig optimalisering av forespørsler basert på tilbakemeldinger og maskinutdata er nøkkelansvar.

Ikke-teknisk ansvar i prompt engineering

1. Effektiv kommunikasjon: Tydelig artikulering av ideer og effektivt samarbeid med tverrfunksjonelle team er avgjørende. Dette inkluderer innsamling og inkorporering av tilbakemeldinger fra brukere i umiddelbar foredling.
2. Etisk tilsyn: Det er avgjørende å sikre at forespørsler ikke genererer skadelige eller partiske svar. Dette ansvaret er på linje med etisk AI-praksis og opprettholder integriteten til AI-interaksjoner.
3. Domenekompetanse: Spesialisert kunnskap på spesifikke områder, avhengig av applikasjonen, kan forbedre relevansen og nøyaktigheten til forespørsler betydelig.
4. Kreativ problemløsning: Å tenke kreativt og innovativt er nødvendig for å utvikle nye løsninger som flytter grensene for konvensjonelle AI-menneskelige interaksjoner.

Forenkling av komplekse promptteknikker med nanonetter

Når vi går dypere inn i verden av prompt engineering, er det tydelig at kompleksiteten til promptteknikker kan bli ganske teknisk, spesielt når man takler intrikate problemer. Det er her Nanonets trer inn som en game-changer, og bygger bro mellom avanserte AI-funksjoner og brukervennlige applikasjoner.

Nanonetter: Din AI Workflow Simplifier

Nanonets har utviklet en innovativ tilnærming for å få mest mulig ut av disse sofistikerte hurtigteknikkene uten å overvelde brukerne med deres kompleksitet. Forstå at ikke alle er eksperter på kunstig intelligens eller prompt engineering, tilbyr Nanonets en sømløs løsning.

Strømlinjeform forretningsprosesser med enkelhet

Nanonets Workflow Builder er en fremtredende funksjon, designet for å konvertere naturlig språk til effektive arbeidsflyter. Dette verktøyet er utrolig brukervennlig og intuitivt, og lar virksomheter automatisere og strømlinjeforme prosessene sine uten problemer. Enten det er å administrere data, automatisere repeterende oppgaver eller å forstå komplekse AI-oppfordringer, gjør Nanonets det enkelt. Besøk oss på vår automatiseringsplattform for arbeidsflyt.

Et glimt av nanonets effektivitet

For å virkelig sette pris på kraften og enkelheten til Nanonets, har vi en kort video som demonstrerer Nanonets Workflow Builder i aksjon. Denne videoen viser hvor enkelt du kan forvandle naturlige språkinstruksjoner til effektive, strømlinjeformede arbeidsflyter. Det er en praktisk illustrasjon av å gjøre komplekse AI-prosesser om til brukervennlige applikasjoner.

[Innebygd innhold]

Skreddersydde løsninger med nanonetter

Hver virksomhet har unike behov, og Nanonets er her for å imøtekomme de spesifikke kravene. Hvis du er fascinert av potensialet til AI for å forbedre forretningsprosessene dine, men føler deg skremt av det tekniske, tilbyr Nanonets den perfekte løsningen. Vi inviterer deg til å avtale en samtale med teamet vårt for å utforske mer om hvordan Nanonets kan transformere virksomheten din. Det er en mulighet til å forstå hvordan avansert AI kan utnyttes på en enkel, effektiv og tilgjengelig måte.

Be om en Demo

Med Nanonets blir den tekniske kompleksiteten til rask ingeniørarbeid tilgjengelig og anvendelig for bedriftens behov. Målet vårt er å styrke deg med AIs avanserte evner, pakket på en måte som er enkel å forstå og implementere, og sikre at virksomheten din ligger foran i den raskt utviklende teknologiverdenen.

konklusjonen

I dette blogginnlegget har vi reist gjennom den intrikate verdenen av prompt engineering, og avdekket dets grunnleggende fra den grunnleggende forståelsen av spørsmål til de sofistikerte teknikkene som gjenfinningsutvidet generasjon og automatisk promptdesign. Vi har sett hvordan rask ingeniørkunst ikke bare handler om teknisk innsikt, men også involverer kreative og etiske hensyn. Ved å bygge bro mellom disse komplekse AI-funksjonene og praktiske forretningsapplikasjoner, fremstår Nanonets som en nøkkelaktør. Det forenkler prosessen med å utnytte disse avanserte hurtigteknikkene, og gjør det mulig for bedrifter å integrere AI effektivt i arbeidsflytene sine uten å bli viklet inn i tekniske kompleksiteter.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/