Vad är Prompt Engineering? En omfattande guide för AI

Vad är Prompt Engineering? En omfattande guide för AI

Tidsstämpel: 20 januari 2024 10:45

Beskrivning

Snabb ingenjörskonst, i dess kärna, är konsten att konversera alkemi med AI. Det är där noggrant utformning av frågor eller instruktioner möter världen av generativa AI-modeller, och förvandlar grundläggande frågor till riktade, specifika och otroligt användbara svar. Se det som språkbryggan som förbinder mänskliga avsikter med AI-kapacitet. Denna strategiska disciplin handlar inte bara om att ställa frågor; det handlar om att fråga höger frågor i höger sätt att få mest effektiv svar.

Snabb ingenjörskonst härrör från området naturlig språkbehandling (NLP), där syftet är att avslöja de magiska ord eller fraser som utlöser de mest önskade svaren från AI. Det är som att veta det exakta sättet att gnugga den magiska lampan – i det här fallet är lampan en avancerad AI som DALL-E, programmerad för att generera vilken bild du än kan drömma om. Men det handlar inte bara om bilder. Oavsett om det är text-till-text, text-till-bild eller till och med text-till-ljud, innebär hantverket att prompt ingenjörskonst är att justera, förfina och optimera indata för att uppnå utdata som inte bara är korrekta, utan också ligger nära våra komplexa mänskliga behov och affärsmål.

Vad är Prompt Engineering?

Snabb teknik liknar att ha en fuskkod i ett videospel, men för AI-interaktioner. Det handlar om att konstruera uppmaningar (tänk instruktioner eller frågor) med sådan precision och tydlighet att AI:n inte bara förstår utan också levererar svar som slår huvudet på spiken. Det är här professionella snabba ingenjörer tillbringar sina dagar – experimenterar, analyserar och tar reda på vad som gör att AI tickar i linje med mänskliga avsikter. Men hallå, det är ingen exklusiv klubb! Alla som någon gång bett Siri att ställa in ett larm eller använt Google Assistant för att söka efter ett recept har i huvudsak övat på lite snabb teknik.

Inom området för AI-modeller som stora språkmodeller eller text-till-bild-modeller kan snabb konstruktion sträcka sig från enkla frågor som "Vad är Fermats lilla sats?" till kreativa kommandon som "Skriv en dikt om höstlöv." Det handlar om att formulera, specificera stil, sammanhang eller till och med tilldela en roll till AI. Har du någonsin sett de där språkinlärningsuppmaningarna där du slutför en ordsekvens? Det är snabb ingenjörskonst i aktion, med hjälp av tekniker som få-shot-inlärning för att lära ut AI genom exempel.

Skillnaden mellan en bra och en dålig prompt kan vara natt och dag när det gäller kvaliteten på AI-svar. En välgjord uppmaning kan leda till snabba, exakta och relevanta svar, medan en dåligt konstruerad kan resultera i vaga, utanför målet eller till och med meningslösa svar. Denna distinktion är avgörande i professionella miljöer, där effektivitet, snabbhet och noggrannhet är av största vikt.

Fördelar med Prompt Engineering

Effektiv uppmaning handlar inte bara om att få rätt svar; det handlar också om att komma dit snabbare. I ett affärssammanhang, där tid är pengar, kan snabb konstruktion dramatiskt minska tiden det tar att extrahera användbar information från AI-modeller. Denna effektivitet är en spelomvandlare för företag som integrerar AI i tidskänsliga applikationer.

Dessutom är snabb ingenjörskonst inte en ponny med ett trick. En enda, genomtänkt uppmaning kan vara mångsidig, anpassningsbar i olika scenarier, vilket förbättrar skalbarheten hos AI-modeller. Denna anpassningsförmåga är avgörande för företag som vill utöka sin AI-kapacitet utan att behöva uppfinna hjulet på nytt för varje ny applikation.

Sist men inte minst är anpassning där snabb teknik verkligen lyser. Genom att skräddarsy AI-svar till specifika affärsbehov eller användarpreferenser ger snabb konstruktion en unikt personlig upplevelse. Denna anpassning är ovärderlig för organisationer som strävar efter att anpassa AI-utdata med deras exakta affärsmål.

Så, är vi redo att gräva djupare in i denna fascinerande värld av snabb ingenjörskonst? Låt oss utforska hur den här tekniken omformar vår interaktion med AI, vilket gör dem mer effektiva, effektiva och skräddarsydda för våra behov.

En berättelse om två uppmaningar: Fallet med chatbot för e-handel

Föreställ dig att du driver ett e-handelsföretag som specialiserat sig på friluftsutrustning. Du har bestämt dig för att integrera en generativ AI-chatbot för att hjälpa kunderna att hitta produkter på din webbplats. Det här scenariot illustrerar perfekt vikten av välkonstruerade kontra dåligt konstruerade meddelanden i snabb ingenjörskonst.

Scenario 1: Den missriktade uppmaningen

Låt oss säga att chatboten är programmerad med en dåligt konstruerad prompt. En kund frågar: "Hur kan jag hålla mig varm när jag campar?" Nu bör en idealiskt utformad uppmaning leda till att chatboten föreslår produkter som isolerade sovsäckar, bärbara värmare eller termiskt slitage. På grund av uppmaningens vaga och missriktade karaktär kan AI dock tolka "håll dig varm" i en mer allmän mening. Som ett resultat av detta svarar chatboten med allmänna tips om att hålla sig varm, som att röra på sig eller dricka varma drycker – inte riktigt tillgodose kundens behov av att hitta relevanta produkter på din webbplats.

Det här är ett klassiskt exempel på en uppmaning som blivit fel. Det misslyckas inte bara med att tillgodose kundens specifika behov utan missar också en möjlighet att vägleda dem mot ett potentiellt köp.

Scenario 2: Spot-On-prompten

Låt oss nu vända på manuset och föreställa oss att uppmaningen är välkonstruerad. Samma kund ställer samma fråga, men den här gången styrs AI av en uppmaning som är finjusterad för att tolka och svara på produktrelaterade frågor. För att förstå sammanhanget och e-handelsinställningen svarar chatboten med rekommendationer för högkvalitativ, värmeisolerad campingutrustning som finns tillgänglig på din webbplats, kanske till och med länkar till de specifika produktsidorna.

Detta svar riktar sig direkt till kundens behov, förbättrar deras shoppingupplevelse och ökar sannolikheten för en försäljning. Den visar hur en välarbetad uppmaning kan leda till effektiva, relevanta och produktiva interaktioner, vilket gynnar både kunden och ditt företag.

Kontextualisera scenariot:

Föreställ dig att du driver en elektronikbutik online. En kund skickar ett meddelande som säger: "Jag har fått fel modell av hörlurar. Kan jag få de rätta skickade till mig?" Detta är ett typiskt scenario där snabb ingenjörskonst kan vara en spelomvandlare för din kundnöjdhetsavdelning.

Bygger prompten

Först måste vi sätta scenen för vår AI-modell. Vi säger till det, "Detta är en konversation mellan en förvirrad kund och en lyhörd, lösningsorienterad kundtjänstagent." Sedan presenterar vi kundens fråga som den är. Detta sätter ett tydligt sammanhang för AI:n om arten av interaktion och vilken roll den behöver spela.

Låt oss nu vägleda AI om hur man börjar sitt svar. Vi kan säga, "Svar från kundtjänstagenten: Hej, tack för att du kontaktade oss angående din beställning. Vi är verkligen ledsna för sammanblandningen. Ja, vi kan”, vilket indikerar att svaret bör erkänna problemet, uttrycka empati och gå mot en positiv lösning.

Modellens svar

Om du matar in denna uppmaning till en välinställd AI-modell kan du få svar som:

  • – Ja, det kan vi absolut hjälpa till med. Kan du bekräfta ditt beställningsnummer så att vi kan ordna så att rätt hörlurar skickas till dig?”
  • "Ja, vi kan reda ut det här åt dig. Vi skickar rätt modell till dig direkt, och här är en förbetald etikett för att returnera den felaktiga varan."

Kraften i välkonstruerade uppmaningar

Det här exemplet visar kraften i precision i snabb konstruktion. Genom att tydligt definiera roller, sammanhang och önskat resultat kan AI generera svar som inte bara är relevanta och hjälpsamma utan också anpassade till ditt företags kundservicestandarder.

Dessutom kan detta tillvägagångssätt finjusteras baserat på specifika företagspolicyer och kundinteraktionsstilar. Med ytterligare förfining kan dessa AI-genererade svar bli ännu mer anpassade till ditt varumärkes röst och kundtjänstetos.

Vad är uppmaningar?

What is Prompt Engineering? A Comprehensive Guide for AI PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Uppmaningar inom AI-området är besläktade med ritningar: exakta, lärorika och riktade. De fungerar som en brygga mellan mänsklig avsikt och AI-utförande, och översätter våra önskningar och frågor till uppgifter som AI-modeller kan förstå och agera på.

Som enklast är en prompt en instruktion eller fråga riktad till en AI-modell. Men det finns mer i det än vad man kan se. Uppmaningar är den hemliga såsen som avgör hur effektivt en AI-modell kan tjäna sitt syfte, vare sig det är att svara på frågor, generera text eller till och med skapa bilder.

Instruktion: Kärnan i uppmaningen

Instruktionen är hjärtslaget av en prompt. Den berättar för AI exakt vad vi förväntar oss av den. Till exempel, "Sammanfatta de viktigaste resultaten i den bifogade rapporten." Här är instruktionen tydlig, direkt och lämnar lite utrymme för oklarheter.

Sammanhang: Ställa in scenen

Kontext är bakgrunden mot vilken AI:n utför sin uppgift. Den ramar in AI:s svar och säkerställer relevans och anpassning till scenariot. Att till exempel lägga till "med tanke på den senaste forskningen om klimatförändringar" i vår instruktion placerar AI:s uppgift inom en specifik domän, vilket skärper dess fokus.

Indata: Bränslet för AI

Indata är råmaterialet som AI arbetar med. I vårt exempel är det "bifogad rapport". Den här komponenten är kritisk eftersom den tillhandahåller det specifika innehåll som AI behöver bearbeta och svara på.

Utgångsindikator: Definierar svarsstilen

Utdataindikatorn formar formatet eller stilen för AI:s svar. I vårt fall leder "presentera din sammanfattning i en journalistisk stil" AI:n att anta en specifik ton och ett specifikt format, vilket säkerställer att resultatet uppfyller våra stilistiska behov.

Tekniska koncept du bör känna till om prompt engineering

Snabb ingenjörskonst är lite som att vara en språkkock – det handlar inte bara om att blanda ingredienser; det handlar om att skapa ett recept som tar fram de bästa smakerna. För att få detta rätt måste du förstå några grundläggande tekniska begrepp. Låt oss gräva i dessa grundläggande ingredienser i snabb ingenjörskonst.

Naturlig språkbehandling (NLP)

I hjärtat av snabb ingenjörskonst ligger Natural Language Processing (NLP). Föreställ dig NLP som AI:s språkskola, där maskiner inte bara lär sig att "höra" mänskligt språk utan att förstå och svara på det kontextuellt. Det är ett specialiserat område inom AI som gör språk till ett format som datorer kan smälta och förstå. Utan NLP skulle våra AI-kompisar vara ganska vilse i översättning!

Stora språkmodeller (LLMs)

Nästa upp är Large Language Models (LLMs). Dessa är tunglyftarna inom AI-språkvärlden, utbildade på stora datamängder för att förutsäga ordsekvenser. De är som romanförfattarna i AI-sfären, som försöker lista ut nästa ord i en mening baserat på vad som har sagts tidigare. LLM:er är avgörande för att förstå sammanhanget och producera text som är vettig och relevant.

Transformatorer

Transformatorer – nej, inte den förklädda roboten – är motorerna som driver många LLM, inklusive den berömda GPT-serien. Dessa är speciella typer av djupa neurala nätverk som är skräddarsydda för språk. Föreställ dig dem som AI:s fokuslinser, vilket hjälper den att koncentrera sig på olika delar av en mening för att förstå hur ord relaterar till varandra. Transformatorns uppmärksamhetsmekanismer är som en strålkastare, som lyfter fram det som är avgörande i ett hav av ord.

parametrar

Parametrar är rattarna och rattarna för AI-modellen, finjusterade under träningen. Även om snabba ingenjörer inte justerar dessa direkt, hjälper det att känna till dem att förstå varför en AI-modell kan svara på ett visst sätt på dina uppmaningar. De är de underliggande reglerna som styr AI:s språkspel.

tokens

Tokens är brödet för AI-språkmodeller – de är de textenheter som modellen läser och förstår. Tänk på tokens som de individuella ingredienserna i ditt språkrecept. De kan sträcka sig från en enda bokstav, som "a", till ett helt ord, som "äpple". När du skapar meddelanden är det viktigt att veta att LLM:er bara kan hantera ett visst antal tokens, vilket är ungefär som storleken på din blandningsskål.

Multimodalitet

Slutligen finns det multimodalitet. Det är här AI-modeller blir supermångsidiga och hanterar inte bara text utan även bilder, ljud eller till och med kod. I prompt ingenjörskonst betyder det att du kan tillaga uppmaningar som genererar en hel rad utdata, beroende på vad AI-modellen kan göra. Det är som att ha ett kök där du kan piska ihop allt från en kaka till en gryta!

Beväpnad med dessa koncept är du nu bättre rustad att dyka in i en värld av snabb ingenjörskonst. Att förstå dessa tekniska aspekter är som att ha rätt köksverktyg – de gör dig mer effektiv och effektiv när det gäller att skapa de perfekta AI-prompterna.

Vikter i Prompt Engineering

I snabb konstruktion spelar begreppet "vikter" en avgörande roll för att styra en AI-modells fokus och påverka typen av respons eller innehåll som genereras. Tänk på vikter som ett rampljus, som lyser starkare på vissa delar av en prompt för att göra dem mer framträdande i AI:s "sinne".

Hur vikter påverkar AI-svar

Vikter i uppmaningar är inte en enhetlig funktion för alla AI-modeller men ses ofta på plattformar som erbjuder en viss grad av anpassning i sina uppmaningar. Dessa vikter kan implementeras genom speciell syntax eller symboler, som anger vilka termer eller element i prompten som bör betonas mer.

Viktning i olika sammanhang

Även om viktning ofta diskuteras i bildgenereringsuppgifter (som med DALL-E eller Midjourney), där små justeringar kan leda till mycket olika utdata, är konceptet lika tillämpligt på andra generativa modeller, som de som handlar om text eller kod.

Praktiska exempel på viktning

Betrakta dessa hypotetiska exempel för att förstå hur vikter förändrar resultaten:

  1. Bildgenerering med Midjourney:I den första prompten kan AI producera en bild där både havet och solnedgången är lika representerade. Men genom att lägga till vikten "::" bredvid "hav" ändras AI:s fokus, och det kan generera en bild där havet är det dominerande elementet, potentiellt med solnedgången som spelar en mer sekundär roll.
    • Uppmaning: "hav, solnedgång"
    • Ändrad prompt med vikter: "ocean::, sunset"
  2. Textbaserad modell:I den viktade uppmaningen knuffas AI:n att fokusera mer på trollkarlens perspektiv eller roll i berättelsen, vilket möjligen leder till en berättelse där trollkarlens handlingar, tankar eller bakgrund är mer detaljerade än drakens.
    • Uppmaning: "Skriv en berättelse om en trollkarl och en drake."
    • Ändrad uppmaning med vikter: "Skriv en berättelse om en trollkarl:: och en drake."

Effekten av viktning

Tillägget av vikter kan avsevärt förändra produktionen. I samband med bildgeneratorer, till exempel, kan justering av vikten förvandla en scen från en fridfull strandsolnedgång till ett dramatiskt, havsdominerat landskap med en solnedgång i bakgrunden. På liknande sätt, i textgenerering, kan det förskjuta det narrativa fokuset eller detaljdjupet som ges om vissa karaktärer eller teman.

Låt oss nu fördjupa oss i den mångfaldiga världen av prompttekniker, var och en en unik metod för att forma AI-svar.

En lista över uppmaningstekniker

#1: Noll-Shot Prompt

Skönheten med nollskottsuppmaning ligger i dess enkelhet och mångsidighet. Det är som att ställa en fråga till en expert utan att behöva ange bakgrundsinformation. Expertens bredd av kunskap och erfarenhet gör att de kan förstå och svara korrekt baserat på vad de redan vet.

Tillämpning i sentimentanalys

Låt oss fördjupa oss i ett praktiskt exempel: sentimentanalys. Anta att du analyserar kundfeedback och du stöter på en recension som säger: "Jag hade en fantastisk dag i parken." I noll-shot-uppmaning skulle du direkt fråga AI-modellen: "Vad är känslan av följande mening: 'Jag hade en fantastisk dag i parken'?"

Språkmodellen, som utnyttjar sin omfattande träning i att förstå känslor, kan korrekt klassificera detta uttalande som positivt, även om det inte har getts några specifika träningsexempel för just denna uppgift. Denna förmåga att korrekt härleda känslor från en enda mening visar upp modellens inneboende förståelse av språknyanser.

Mångsidigheten med Zero-Shot Prompting

Zero-shot prompting är inte begränsad till sentimentanalys. Det är lika effektivt i en rad uppgifter, inklusive klassificering (som skräppostdetektering), textomvandling (som översättning eller sammanfattning) och enkel textgenerering. Detta tillvägagångssätt är särskilt användbart för att generera snabba, snabba svar över ett brett spektrum av frågor.

Ett annat exempel: Mixed Sentiment Analysis

Tänk på ett annat scenario där du utvärderar en hotellrecension: "Rummet var rymligt, men servicen var hemsk." Med hjälp av noll-shot-uppmaning skulle du be modellen att "Extrahera känslan från följande recension." Utan tidigare utbildning i denna specifika uppgift kan modellen fortfarande bearbeta uppmaningen och fastställa att recensionen har blandade känslor: positiv till rummets rymlighet men negativ när det gäller tjänsten.

Denna förmåga, som kan verka okomplicerad för människor, är ganska anmärkningsvärd för en AI. Det visar inte bara en förståelse för språk, utan också en förmåga att analysera komplexa, nyanserade känslor.

#2: Uppmaning till få skott

Få-shot-uppmaning berikar AI:s förståelse genom att tillhandahålla flera exempel, vanligtvis två till fem, som styr modellens produktion. Denna teknik är särskilt användbar för uppgifter som kräver ett specifikt sammanhang eller stil, vilket gör att modellen kan skräddarsy sina svar mer exakt.

Tillämpning för att skapa rimmade par

Tillämpning för att skapa rimmade par

Tänk på uppgiften att skapa en rimmad kuplett om en månljus natt, en mer kontextspecifik utmaning. Så här skulle få-shot-uppmaning fungera:

Inmatningsprompt till modellen:

"Skriv en rimmad kuplett om en solros:
Exempel 1:
'Solros med ljusa kronblad,
Solar sig gärna i solljuset.'
Exempel 2:
"Solros hög i sommarskenet,
Nickar när vindarna blåser.'
Skriv nu en rimmad kuplett om en månljus natt.”

I det här scenariot ges modellen två exempel på kupletter om solrosor. Dessa fungerar som ett ramverk som lär AI den stil och struktur som förväntas i resultatet. När modellen blir ombedd att skriva om en månbelyst natt, använder modellen dessa exempel för att skapa en liknande stil.

Förväntat svar:

"Månsken sprider sitt silverljus,
Badar världen i en lugn natt.”

Modellen utnyttjar strukturen och rimschemat från exemplen och applicerar dem på det nya ämnet. Detta illustrerar hur få-shot-uppmaning effektivt kan styra modellens kreativa process.

Få-shot-uppmaning i olika sammanhang

Få-shot-uppmaning är mångsidig och sträcker sig bortom kreativa uppgifter som poesi. Det är lika effektivt i mer strukturerade eller tekniska domäner. Till exempel, i ett affärssammanhang som intäktshantering inom hotellbranschen, kan en få-shot prompt se ut så här:

Uppmaning: "Jag ger dig ämnet "intäktshantering inom gästfrihet", och du ger mig en lista med strategier i detta format:
Strategi 1: Dynamisk prissättning
Strategi 2: Avkastningshantering
Strategi 3: Överbokning
Fortsätt gärna listan."

Med denna uppmaning skulle AI-modellen fortsätta att lista strategier i samma format, eventuellt inklusive alternativ som rabatter på vistelsetid eller kanalhantering. De första exemplen fungerar som en ritning, som vägleder modellen att producera innehåll som är anpassat till det angivna formatet och ämnet.

# 3: Tankekedja Prompting

Tankekedjan (CoT) revolutionerar hur AI-modeller tacklar komplexa problem i flera steg genom att efterlikna mänskliga resonemangsprocesser. Denna teknik bryter ner komplicerade problem i enklare komponenter, vilket gör att AI-modeller kan navigera genom varje steg logiskt innan de kommer fram till det slutliga svaret. Det är särskilt användbart i uppgifter som kräver detaljerade resonemang, som matematiska problem eller komplexa beslutsscenarier.

Applikation i problemlösning

Överväg ett annat matematiskt problem i flera steg för att förstå CoT-uppmaningen bättre:

Uppmaning: "Alice har 15 apelsiner. Hon äter 2 apelsiner och sedan ger hennes kompis henne 5 apelsiner till. Hur många apelsiner har Alice nu?”

När vi använder CoT-uppmaning, dissekerar vi problemet i mindre, mer hanterbara frågor:

  1. Inledande uppmaning: "Alice har 15 apelsiner."
  2. Mellanprompt: "Hur många apelsiner har Alice efter att ha ätit 2?"
  3. Mellansvar: "Alice har 13 apelsiner."
  4. Nästa uppmaning: "Alice har 13 apelsiner."
  5. Mellanmeddelande: "Hur många apelsiner kommer Alice att ha efter att ha fått 5 till?"
  6. Slutligt svar: "Alice har 18 apelsiner nu."

Denna metod guidar AI:n genom varje steg i problemet, och liknar hur en människa skulle närma sig det. Genom att göra det förbättrar det modellens problemlösningsförmåga och fördjupar dess förståelse för komplexa uppgifter.

Tankekedja i beslutsfattande

Låt oss tillämpa CoT-uppmaning på ett affärsbeslutsscenario:

Uppmaning: "Du hanterar en bokhandel med 200 böcker i lager. Du säljer 40 böcker under en rea och skaffar senare 70 böcker till. Hur många böcker finns i ditt lager nu?”

Med hjälp av CoT-prompt är problemet uppdelat enligt följande:

  1. Inledande uppmaning: "Du börjar med 200 böcker."
  2. Mellanmeddelande: "Hur många böcker finns kvar efter att 40 sålts?"
  3. Mellansvar: "Du har 160 böcker."
  4. Nästa uppmaning: "Du har 160 böcker."
  5. Mellanmeddelande: "Hur många böcker kommer du att ha efter att ha lagt till 70?"
  6. Slutligt svar: "Du har 230 böcker i lager nu."

Förbättra CoT-uppmaning

Tankekedjan kan förbättras genom att inkludera frasen "Låt oss tänka steg-för-steg", vilket har visat sig effektivt även utan flera specifika fråge- och svarsexempel. Detta tillvägagångssätt gör CoT-uppmaningen skalbar och mer användarvänlig, eftersom den inte kräver formulering av många detaljerade exempel.

Inverkan på stora språkmodeller

CoT-uppmaning har varit särskilt effektiv när den tillämpas på stora språkmodeller som Googles PaLM. Det ökar avsevärt modellens förmåga att utföra komplexa uppgifter, ibland till och med bättre än uppgiftsspecifika finjusterade modeller. Tekniken kan förbättras ytterligare genom att finjustera modeller på CoT-resonemangsdatauppsättningar, vilket förbättrar tolkningsbarheten och resonemangsförmågan.

#4: Iterativ uppmaning

Iterativ uppmaning är en dynamisk och effektiv strategi inom promptteknik, särskilt användbar för komplexa eller nyanserade uppgifter där det första försöket kanske inte ger önskat resultat. Detta tillvägagångssätt innebär att förfina och utöka modellens resultat genom en serie uppföljningsanvisningar, vilket möjliggör en mer djupgående utforskning av det aktuella ämnet.

Tillämpning inom vårdforskning

Låt oss tillämpa iterativ uppmaning till ett sjukvårdsforskningsprojekt:

Inledande uppmaning: "Jag forskar om effekterna av meditation på stressreducering. Kan du ge en översikt över aktuella fynd?”

Anta att modellens produktion inkluderar punkter som minskade kortisolnivåer, förbättrad sömnkvalitet och förbättrad kognitiv funktion.

Uppföljningsuppmaning 1: "Intressant, kan du ge mer information om hur meditation påverkar kortisolnivåerna?"

Modellen kan sedan gräva djupare in i de biologiska mekanismerna, såsom aktiveringen av det parasympatiska nervsystemet, vilket minskar produktionen av stresshormon.

Uppföljningsuppmaning 2: "Hur bidrar förbättrad sömnkvalitet till att minska stress hos individer som utövar meditation?"

Här skulle modellen kunna utvidga sambandet mellan sömn och stress och diskutera hur meditation bidrar till bättre sömnhygien och följaktligen lägre stressnivåer.

Denna iterativa process möjliggör en gradvis och mer grundlig utforskning av det komplexa ämnet meditation och stressreduktion.

Iterativ uppmaning i produktutveckling

Ett annat exempel kan vara i samband med produktutveckling:

Inledande uppmaning: "Jag arbetar med att utveckla ett nytt miljövänligt förpackningsmaterial. Vilka är de viktigaste övervägandena?”

Modellen kan beskriva faktorer som biologisk nedbrytbarhet, kostnadseffektivitet och konsumentacceptans.

Uppföljningsuppmaning 1: "Kan du förklara mer om utmaningarna med att balansera biologisk nedbrytbarhet med kostnadseffektivitet?"

Modellen skulle då kunna ge insikter i materialval, tillverkningsprocesser och avvägningarna mellan miljöpåverkan och produktionskostnader.

Uppföljningsuppmaning 2: "Vilka strategier kan användas för att öka konsumenternas acceptans av miljövänliga förpackningar?"

Här kan modellen diskutera marknadsföringsstrategier, konsumentutbildning och vikten av att visa miljöfördelarna med den nya förpackningen.

Den iterativa snabba utvecklingsprocessen

Iterativ uppmaning handlar inte bara om att ställa följdfrågor; det är en metodisk process som involverar:

  1. Idé generation: Börja med ett brett begrepp eller fråga.
  2. Genomförande: Skapa en första prompt baserat på din idé.
  3. Experimentellt resultat: Analysera resultatet från AI-modellen.
  4. Felanalys: Identifiera områden där resultatet inte motsvarar förväntningarna.
  5. Iteration: Förfina uppmaningen, inkludera specifika instruktioner eller ytterligare sammanhang.
  6. Upprepning: Upprepa processen tills önskat resultat uppnås.

Om du till exempel sammanfattar produktbeskrivningar för en specifik målgrupp kan din första uppmaning vara för bred. Efter att ha analyserat resultaten kan du inse behovet av att specificera publiken, önskad längd eller format. Efterföljande uppmaningar kan sedan införliva dessa detaljer och gradvis finslipa den perfekta sammanfattningen.

#5: Genererad kunskapsuppmaning

Genererad kunskapsuppmaning utnyttjar den stora informationsreservoaren av stora språkmodeller för att skapa mer informerade och kontextuellt relevanta svar. Det innebär att först få modellen att generera grundläggande kunskap om ett ämne, som sedan fungerar som grund för mer specifika, efterföljande förfrågningar.

Tillämpning i historisk analys

Tänk på ett scenario där vi vill förstå effekterna av en historisk händelse, som den industriella revolutionen.

Inledande uppmaning: "Ge en sammanfattning av den industriella revolutionen."

Modellen kan generera ett svar som beskriver viktiga aspekter av den industriella revolutionen, inklusive tekniska framsteg, förändringar i tillverkningen och sociala konsekvenser.

Uppföljningsprompt: "Baserat på de tekniska framstegen under den industriella revolutionen, hur formade denna period modern tillverkningsteknik?"

Genom att bygga på den genererade kunskapen från den första prompten kan modellen ge ett mer detaljerat och kontextspecifikt svar om den industriella revolutionens inflytande på modern tillverkning.

#6: Riktningsstimulansuppmaning

Riktningsstimulansuppmaning innebär att ge AI-specifika tips eller ledtrådar, ofta i form av nyckelord, för att vägleda den mot önskad utgång. Denna teknik är särskilt användbar i uppgifter där det är avgörande att införliva vissa element eller teman.

Applikation i innehållsskapande

Föreställ dig att du skapar ett blogginlägg om förnybar energi och vill säkerställa att vissa nyckelord ingår.

Inledande uppmaning: "Skriv en kort översikt över förnybara energikällor."

Låt oss säga att modellen ger en allmän översikt över förnybar energi.

Riktningsstimulerande uppföljningsprompt: "Inkludera nu nyckelorden "solenergi", "hållbarhet" och "koldioxidavtryck" i en sammanfattning av artikeln med 2-4 meningar."

Denna uppmaning vägleder modellen att inkludera specifika sökord i sin sammanfattning, vilket säkerställer att innehållet överensstämmer med vissa tematiska eller SEO-mål.

#7: Automatisk promptgenerering

Automatisk promptgenerering är ett banbrytande tillvägagångssätt inom AI där systemet självt skapar uppmaningar eller frågor. Tänk på det så här: istället för att en person måste komma med specifika frågor eller instruktioner för AI:n, genererar AI:n dessa uppmaningar på egen hand. Det är som att lära AI:n att ställa sina egna frågor, baserat på en uppsättning riktlinjer eller mål. Den här metoden är särskilt användbar eftersom den sparar tid, minskar mänskliga fel och kan leda till mer exakta och relevanta svar från AI.

Så fungerar det

Automatisk promptgenerering involverar vanligtvis några viktiga steg:

  1. Objektiv inställning: Först definierar vi vad vi behöver från AI – det kan vara att svara på en fråga, generera en rapport, etc.
  2. Initial datainmatning: Vi tillhandahåller lite grundläggande information eller data till AI som utgångspunkt.
  3. Snabb skapande av AI: Med hjälp av de initiala uppgifterna genererar AI sin egen uppsättning uppmaningar eller frågor för att samla in mer information eller förtydliga målet.
  4. Svar och förfining: AI:n använder sedan dessa självgenererade uppmaningar för att producera svar. Om det behövs kan det förfina eller skapa nya uppmaningar baserat på tidigare svar för mer exakthet.

Applikation inom vården

Låt oss nu tillämpa detta koncept på en vårdmiljö för att se hur det kan förändra patientvården.

Steg 1: Ställa in målet

I ett sjukvårdsscenario kan målet vara att diagnostisera en patients tillstånd baserat på deras symtom. Den första ingången kan vara en lista över symtom som beskrivs av en patient.

Steg 2: AI genererar diagnostiska meddelanden

Med hjälp av den första symptomlistan genererar AI:n automatiskt specifika uppmaningar eller frågor för att samla in mer detaljerad information. Till exempel, om en patient nämner bröstsmärtor och andnöd, kan AI generera uppmaningar som "Fråga om bröstsmärtan förvärras med fysisk aktivitet" eller "Fråga om hur länge andnöden varar."

Steg 3: Samla information och forma hypoteser

När AI:n får svar på sina självgenererade uppmaningar börjar den bilda hypoteser om patientens tillstånd. Det kan till exempel överväga hjärtrelaterade problem eller luftvägsinfektioner baserat på svaren.

Steg 4: Förfina och bekräfta diagnos

AI fortsätter att förfina sina uppmaningar baserat på den föränderliga informationen. Om det misstänker ett hjärtproblem kan det generera meddelanden relaterade till andra symtom som yrsel eller trötthet. Denna iterativa process hjälper till att begränsa de möjliga diagnoserna och föreslå de mest troliga.

Slutsats: Förbättra diagnostisk effektivitet

På så sätt kan Automatisk promptgenerering inom sjukvården avsevärt förbättra effektiviteten och noggrannheten i patientdiagnostik. Det gör det möjligt för vårdgivare att snabbt ta reda på de mest sannolika orsakerna till en patients symtom och fatta välgrundade beslut om ytterligare tester eller behandling. Detta AI-drivna tillvägagångssätt effektiviserar inte bara den diagnostiska processen utan stöder också vårdpersonal i att leverera mer effektiv patientvård.

#8: Hämtningsförstärkt generation

Retrieval-Augmented Generation (RAG) är en sofistikerad AI-teknik som kombinerar kraften i språkmodeller med förmågan att hämta relevant information från externa databaser eller kunskapsbaser. Den här metoden är särskilt användbar när man hanterar frågor som kräver uppdaterad information eller specifik kunskap som AI-modellen inte tränades på.

Hur Retrieval-Augmented Generation fungerar

  1. Frågebehandling: När en fråga tas emot kodas den först till en vektorrepresentation.
  2. Dokumenthämtning: Med denna vektor söker systemet igenom en databas (ofta med hjälp av en vektordatabas) för att hitta de mest relevanta dokumenten. Denna hämtning baseras vanligtvis på dokumentvektorernas närhet till frågevektorn.
  3. Informationsintegrering: De hämtade dokumenten används sedan som en del av uppmaningen till språkmodellen.
  4. Svarsgenerering: Språkmodellen genererar ett svar baserat på både den ursprungliga frågan och informationen från de hämtade dokumenten.

Praktisk tillämpning: Medicinsk forskning

Föreställ dig ett scenario i en medicinsk forskningskontext:

En forskare frågar: "Vilka är de senaste behandlingarna för typ 2-diabetes som upptäckts efter 2020?"

  1. Frågekodning: Frågan omvandlas till en vektor.
  2. Hämtning från medicinska databaser: Systemet söker genom medicinska tidskrifter och databaser efter nya rön om behandlingar för typ 2-diabetes och hämtar relevanta artiklar och studier.
  3. Förstärka uppmaningen: AI:n använder sedan denna hämtade information, tillsammans med den ursprungliga frågan, för att förstå sammanhanget bättre.
  4. Generera ett informerat svar: Slutligen ger AI ett svar som inkluderar insikter från den senaste forskningen, vilket ger forskaren uppdaterad och omfattande information.

Fördelar med Retrieval-Augmented Generation

  • Uppdaterad information: Särskilt användbart för områden som medicin eller teknik där nya utvecklingar är frekventa.
  • Djup av kunskap: Tillåter AI att ge mer detaljerade och specifika svar genom att komma åt ett stort antal externa källor.
  • Minskad bias: Genom att förlita sig på externa datakällor är det mindre sannolikt att AI:s svar påverkas av eventuella fördomar som finns i dess träningsdata.

Retrieval-Augmented Generation representerar ett betydande framsteg i AI:s förmåga att ge korrekta, informerade och kontextuellt relevanta svar, särskilt i scenarier där det är avgörande att hålla sig uppdaterad med den senaste informationen. Denna teknik säkerställer att AI:s svar inte bara är baserade på redan existerande kunskap utan kompletteras med den senaste informationen från externa källor.

Du kan läsa mer på vår blogginlägg om Retrieval-Augmented Generation.

Tekniska färdigheter som krävs för snabba ingenjörer

Att bli en skicklig snabb ingenjör eller anställa en innebär att förstå en unik blandning av tekniska färdigheter och icke-tekniska färdigheter. Dessa färdigheter är avgörande för att utnyttja den fulla potentialen hos AI och generativa modeller i olika applikationer.

  1. Djup förståelse för NLP: Kunskaper om naturliga språkbehandlingsalgoritmer och tekniker är väsentligt. Detta inkluderar att förstå nyanserna av språk, syntax och semantik som är avgörande för att skapa effektiva uppmaningar.
  2. Kännedom om stora språkmodeller: Kunskaper i modeller som GPT-3.5, GPT-4, BERT, etc. är nödvändig. Att förstå dessa modellers möjligheter och begränsningar gör det möjligt för snabba ingenjörer att utnyttja sin fulla potential.
  3. Färdigheter i programmering och systemintegrering: Färdigheter i att arbeta med JSON-filer och en grundläggande förståelse för Python är nödvändiga för att integrera AI-modeller i system. Dessa färdigheter hjälper till att manipulera och bearbeta data för snabba tekniska uppgifter.
  4. API-interaktion: Kunskap om API:er är grundläggande för att integrera och interagera med generativa AI-modeller, vilket underlättar sömlös kommunikation mellan olika programvarukomponenter.
  5. Dataanalys och tolkning: Förmågan att analysera svar från AI-modeller, identifiera mönster och göra datainformerade justeringar av uppmaningar är avgörande. Denna färdighet är avgörande för att förfina uppmaningarna och förbättra deras effektivitet.
  6. Experiment och iteration: Att genomföra A/B-tester, spåra prestandamått och kontinuerligt optimera uppmaningar baserat på feedback och maskinutgångar är nyckelansvar.

Icke-tekniskt ansvar inom prompt ingenjörskonst

  1. Effektiv kommunikation: Tydlig artikulation av idéer och effektivt samarbete med tvärfunktionella team är viktigt. Detta inkluderar att samla in och införliva användarfeedback i snabb förfining.
  2. Etisk tillsyn: Att se till att uppmaningar inte genererar skadliga eller partiska svar är avgörande. Detta ansvar ligger i linje med etiska AI-praxis och upprätthåller integriteten hos AI-interaktioner.
  3. Domänexpertis: Specialkunskaper inom specifika områden, beroende på applikationen, kan avsevärt förbättra relevansen och noggrannheten av uppmaningar.
  4. Kreativ problemlösning: Att tänka kreativt och innovativt är nödvändigt för att utveckla nya lösningar som tänjer på gränserna för konventionella AI-mänskliga interaktioner.

Förenkla komplexa snabbtekniker med nanonetter

När vi gräver djupare in i världen av snabb ingenjörskonst, är det uppenbart att komplexiteten hos snabba tekniker kan bli ganska tekniska, särskilt när man tar itu med komplicerade problem. Det är här Nanonets kliver in som en spelväxlare och överbryggar klyftan mellan avancerade AI-funktioner och användarvänliga applikationer.

Nanonetter: Din AI Workflow Simplifier

Nanonets har utvecklat ett innovativt tillvägagångssätt för att få ut det mesta av dessa sofistikerade snabbtekniker utan att överväldiga användarna med deras komplexitet. Med förståelse för att alla inte är experter på AI eller snabb ingenjörskonst, erbjuder Nanonets en sömlös lösning.

Effektivisera affärsprocesser med lätthet

Nanonets Workflow Builder är en enastående funktion, designad för att omvandla naturligt språk till effektiva arbetsflöden. Det här verktyget är otroligt användarvänligt och intuitivt, vilket gör att företag kan automatisera och effektivisera sina processer utan ansträngning. Oavsett om det handlar om att hantera data, automatisera repetitiva uppgifter eller att förstå komplexa AI-uppmaningar, gör Nanonets det enkelt. Besök oss på vår plattform för automatisering av arbetsflöden.

En glimt av Nanonets effektivitet

För att verkligen uppskatta kraften och enkelheten hos Nanonets har vi en kort video som visar Nanonets Workflow Builder i aktion. Den här videon visar hur enkelt du kan omvandla instruktioner för naturliga språk till effektiva, strömlinjeformade arbetsflöden. Det är en praktisk illustration av att omvandla komplexa AI-processer till användarvänliga applikationer.

[Inbäddat innehåll]

Skräddarsydda lösningar med nanonnät

Varje företag har unika behov, och Nanonets är här för att tillgodose dessa specifika krav. Om du är fascinerad av potentialen hos AI för att förbättra dina affärsprocesser men känner dig skrämd av de tekniska detaljerna, erbjuder Nanonets den perfekta lösningen. Vi inbjuder dig att boka ett samtal med vårt team för att utforska mer om hur Nanonets kan förändra din verksamhet. Det är en möjlighet att förstå hur avancerad AI kan utnyttjas på ett enkelt, effektivt och tillgängligt sätt.

Med Nanonets blir den tekniska komplexiteten i snabb ingenjörskonst tillgänglig och applicerbar på dina affärsbehov. Vårt mål är att ge dig AI:s avancerade funktioner, paketerade på ett sätt som är lätt att förstå och implementera, vilket säkerställer att ditt företag ligger före i den snabbväxande teknikvärlden.

Slutsats

I det här blogginlägget har vi färdats genom den intrikata världen av snabb ingenjörskonst och reda ut dess grunder från den grundläggande förståelsen av uppmaningar till sofistikerade tekniker som förstärkt generering och automatisk promptdesign. Vi har sett hur snabb ingenjörskonst inte bara handlar om teknisk skarpsinne utan också involverar kreativa och etiska överväganden. Genom att överbrygga gapet mellan dessa komplexa AI-funktioner och praktiska affärsapplikationer framstår Nanonets som en nyckelspelare. Det förenklar processen att utnyttja dessa avancerade snabbtekniker, vilket gör det möjligt för företag att effektivt integrera AI i sina arbetsflöden utan att trassla in sig i tekniska komplexiteter.

Tidsstämpel:

Mer från AI och maskininlärning