Introductie

Prompt engineering is in de kern de kunst van conversationele alchemie met AI. Het is waar het zorgvuldig opstellen van vragen of instructies de wereld van generatieve AI-modellen ontmoet, waardoor basisvragen worden omgezet in gerichte, specifieke en ongelooflijk nuttige antwoorden. Zie het als de taalbrug die menselijke intenties verbindt met AI-mogelijkheden. Deze strategische discipline gaat niet alleen over het stellen van vragen; het gaat over het vragen van de rechts vragen in de rechts manier om de te krijgen meest effectief antwoorden.

Prompt engineering komt voort uit het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP), waar het doel is om die magische woorden of zinnen te ontdekken die de meest gewenste reacties van AI teweegbrengen. Het is alsof je precies weet hoe je over de magische lamp moet wrijven. In dit geval is de lamp een geavanceerde AI zoals DALL-E, geprogrammeerd om elk beeld te genereren dat je maar kunt bedenken. Maar het gaat niet alleen om afbeeldingen. Of het nu gaat om tekst-naar-tekst, tekst-naar-afbeelding of zelfs tekst-naar-audio, het vak van prompt engineering omvat het aanpassen, verfijnen en optimaliseren van invoer om uitvoer te verkrijgen die niet alleen accuraat is, maar ook nauw aansluit bij onze complexe menselijke behoeften en zakelijke doelstellingen.

Wat is snelle engineering?

Snelle engineering lijkt op het hebben van een cheatcode in een videogame, maar dan voor AI-interacties. Het gaat erom aanwijzingen (denk aan instructies of vragen) zo nauwkeurig en duidelijk op te stellen dat de AI het niet alleen begrijpt, maar ook antwoorden levert die de spijker op de kop slaan. Dit is waar professionele snelle ingenieurs hun dagen doorbrengen: experimenteren, analyseren en uitzoeken wat AI in lijn brengt met de menselijke bedoelingen. Maar goed, het is geen exclusieve club! Iedereen die Siri ooit heeft gevraagd een alarm in te stellen of de Google Assistent heeft gebruikt om naar een recept te zoeken, heeft in wezen een beetje snelle techniek geoefend.

Op het gebied van AI-modellen, zoals grote taalmodellen of tekst-naar-beeldmodellen, kan prompt engineering variëren van eenvoudige vragen als "Wat is de kleine stelling van Fermat?" tot creatieve commando's zoals 'Schrijf een gedicht over herfstbladeren.' Het gaat over frasering, het specificeren van stijl, context of zelfs het toekennen van een rol aan de AI. Heb je ooit die aanwijzingen voor het leren van talen gezien waarbij je een woordreeks voltooit? Dat is snelle techniek in actie, waarbij gebruik wordt gemaakt van technieken zoals leren met weinig schoten om de AI aan de hand van voorbeelden te onderwijzen.

Het verschil tussen een goede en een slechte prompt kan dag en nacht zijn als het gaat om de kwaliteit van de AI-reacties. Een goed opgestelde vraag kan tot snelle, nauwkeurige en relevante antwoorden leiden, terwijl een slecht opgebouwde vraag kan resulteren in vage, afwijkende of zelfs onzinnige antwoorden. Dit onderscheid is cruciaal in professionele omgevingen, waar efficiëntie, snelheid en nauwkeurigheid voorop staan.

Voordelen van snelle engineering

Effectief vragen gaat niet alleen over het krijgen van het juiste antwoord; het gaat er ook om dat je er sneller komt. In een zakelijke context, waar tijd geld is, kan snelle engineering de tijd die nodig is om nuttige informatie uit AI-modellen te halen dramatisch verkorten. Deze efficiëntie is een game-changer voor bedrijven die AI integreren in tijdgevoelige applicaties.

Bovendien is snelle engineering geen one-trick-pony. Eén enkele, goed doordachte prompt kan veelzijdig zijn en aanpasbaar in verschillende scenario's, waardoor de schaalbaarheid van AI-modellen wordt vergroot. Dit aanpassingsvermogen is essentieel voor bedrijven die hun AI-mogelijkheden willen uitbreiden zonder voor elke nieuwe toepassing het wiel opnieuw uit te hoeven vinden.

En last but not least: maatwerk is waar snelle engineering echt uitblinkt. Door AI-reacties af te stemmen op specifieke bedrijfsbehoeften of gebruikersvoorkeuren, zorgt snelle engineering voor een unieke, gepersonaliseerde ervaring. Dit maatwerk is van onschatbare waarde voor organisaties die AI-output willen afstemmen op hun precieze bedrijfsdoelstellingen.

Zijn we klaar om dieper in deze fascinerende wereld van snelle engineering te duiken? Laten we onderzoeken hoe deze techniek onze interacties met AI een nieuwe vorm geeft, waardoor ze effectiever, efficiënter en beter op onze behoeften worden afgestemd.

Een verhaal over twee aanwijzingen: de zaak van de e-commerce chatbot

Stel je voor dat je een e-commercebedrijf runt dat gespecialiseerd is in outdoorartikelen. U heeft besloten een generatieve AI-chatbot te integreren om klanten te helpen bij het vinden van producten op uw website. Dit scenario illustreert perfect het belang van goed geconstrueerde versus slecht geconstrueerde prompts bij prompt engineering.

Scenario 1: De misplaatste prompt

Laten we zeggen dat de chatbot is geprogrammeerd met een slecht ontworpen prompt. Een klant vraagt: “Hoe kan ik warm blijven tijdens het kamperen?” Nu zou een ideaal ontworpen prompt de chatbot ertoe moeten brengen producten zoals geïsoleerde slaapzakken, draagbare verwarmingstoestellen of thermische kleding aan te bevelen. Vanwege de vage en verkeerd gerichte aard van de prompt kan de AI ‘blijf warm’ echter in algemenere zin interpreteren. Als gevolg hiervan reageert de chatbot met algemene tips over warm blijven, zoals rondlopen of het drinken van warme dranken, waarbij niet echt wordt ingegaan op de behoefte van de klant om relevante producten op uw site te vinden.

Dit is een klassiek voorbeeld van een prompt die fout is gegaan. Het voldoet niet alleen niet aan de specifieke behoefte van de klant, maar mist ook een kans om hem naar een mogelijke aankoop te begeleiden.

Scenario 2: De spot-on-prompt

Laten we nu het script omdraaien en ons voorstellen dat de prompt goed ontworpen is. Dezelfde klant stelt dezelfde vraag, maar deze keer wordt de AI geleid door een prompt die is afgestemd op het interpreteren en beantwoorden van productgerelateerde vragen. De chatbot begrijpt de context en de e-commerce-omgeving en antwoordt met aanbevelingen voor hoogwaardige, thermisch geïsoleerde kampeeruitrusting die op uw site beschikbaar is, misschien zelfs met een link naar de specifieke productpagina's.

Deze reactie komt rechtstreeks tegemoet aan de behoefte van de klant, verbetert de winkelervaring en vergroot de kans op een verkoop. Het laat zien hoe een goed opgestelde prompt kan leiden tot efficiënte, relevante en productieve interacties, waar zowel de klant als uw bedrijf profijt van heeft.

Het scenario contextualiseren:

Stel je voor dat je een online elektronicawinkel runt. Een klant stuurt een bericht met de mededeling: 'Ik heb het verkeerde hoofdtelefoonmodel ontvangen. Kan ik de juiste toegestuurd krijgen?” Dit is een typisch scenario waarin snelle engineering een game-changer kan zijn voor uw klanttevredenheidsafdeling.

Het bouwen van de prompt

Eerst moeten we de weg vrijmaken voor ons AI-model. We vertellen het: “Dit is een gesprek tussen een verwarde klant en een responsieve, oplossingsgerichte klantenservicemedewerker.” Vervolgens presenteren we de vraag van de klant zoals deze is. Dit schept een duidelijke context voor de AI over de aard van de interactie en de rol die deze moet spelen.

Laten we nu de AI begeleiden bij het beginnen van zijn reactie. We zouden kunnen zeggen: “Reactie van de klantenservicemedewerker: Hallo, bedankt dat u contact met ons opneemt over uw bestelling. Het spijt ons echt voor de verwarring. Ja, dat kunnen we”, wat aangeeft dat de reactie het probleem moet erkennen, empathie moet uiten en in de richting van een positieve oplossing moet gaan.

De reactie van het model

Als u deze prompt in een goed afgestemd AI-model invoert, kunt u antwoorden krijgen zoals:

• “Ja, daar kunnen wij zeker bij helpen. Kunt u uw bestelnummer bevestigen, zodat we ervoor kunnen zorgen dat de juiste hoofdtelefoon naar u wordt verzonden?'
• “Ja, wij kunnen dit voor je regelen. We sturen u meteen het juiste model toe, en hier is een prepaid-label voor het retourneren van het verkeerde artikel.'

De kracht van goed opgebouwde aanwijzingen

Dit voorbeeld toont de kracht van precisie bij snelle engineering. Door de rollen, context en gewenste uitkomst duidelijk te definiëren, kan de AI reacties genereren die niet alleen relevant en nuttig zijn, maar ook aansluiten bij de klantenservicenormen van uw bedrijf.

Bovendien kan deze aanpak worden verfijnd op basis van specifiek bedrijfsbeleid en klantinteractiestijlen. Met verdere verfijning kunnen deze door AI gegenereerde reacties nog beter aansluiten bij de stem van uw merk en het klantenservice-ethos.

Wat zijn prompts?

Aanwijzingen op het gebied van AI lijken op blauwdrukken: nauwkeurig, leerzaam en richtinggevend. Ze fungeren als een brug tussen de menselijke intentie en de uitvoering van AI, en vertalen onze wensen en vragen in taken die AI-modellen kunnen begrijpen en waarnaar ze kunnen handelen.

In zijn eenvoudigste vorm is een prompt een instructie of vraag gericht op een AI-model. Maar er is meer aan de hand dan op het eerste gezicht lijkt. Prompts zijn de geheime saus die bepaalt hoe effectief een AI-model zijn doel kan dienen, of het nu gaat om het beantwoorden van vragen, het genereren van tekst of zelfs het maken van afbeeldingen.

Instructie: De kern van de prompt

De instructie is de hartslag van een prompt. Het vertelt de AI precies wat we ervan verwachten. Bijvoorbeeld: “Vat de belangrijkste bevindingen samen in het bijgevoegde rapport.” Hier is de instructie duidelijk en direct en laat er weinig ruimte voor dubbelzinnigheid.

Context: het podium instellen

Context is de achtergrond waartegen de AI zijn taak uitvoert. Het kadert de reactie van de AI en zorgt voor relevantie en afstemming op het voorliggende scenario. Door bijvoorbeeld ‘rekening houdend met het recente onderzoek naar klimaatverandering’ aan onze instructie toe te voegen, wordt de taak van AI binnen een specifiek domein geplaatst, waardoor de focus ervan wordt verscherpt.

Invoergegevens: de brandstof voor AI

Invoergegevens zijn de grondstof waarmee AI werkt. In ons voorbeeld is dit ‘het bijgevoegde rapport’. Dit onderdeel is van cruciaal belang omdat het de specifieke inhoud biedt die de AI moet verwerken en erop moet reageren.

Outputindicator: De responsstijl definiëren

De outputindicator bepaalt het formaat of de stijl van de reactie van de AI. In ons geval zorgt ‘presenteer uw samenvatting in een journalistieke stijl’ ervoor dat de AI een specifieke toon en format aanneemt, zodat de output voldoet aan onze stilistische behoeften.

Technische concepten die u moet kennen over Prompt Engineering

Snelle engineering lijkt een beetje op taalkok zijn: het gaat niet alleen om het mixen van ingrediënten; het gaat erom een ​​recept te maken dat de beste smaken naar voren brengt. Om dit goed te doen, moet u enkele technische kernconcepten begrijpen. Laten we eens kijken naar deze fundamentele ingrediënten van snelle engineering.

Natuurlijke taalverwerking (NLP)

De kern van prompt engineering ligt in Natural Language Processing (NLP). Stel je NLP voor als de taalschool van AI, waar machines niet alleen menselijke taal leren ‘horen’, maar deze ook contextueel leren begrijpen en erop reageren. Het is een gespecialiseerd vakgebied binnen AI dat taal omzet in een formaat dat computers kunnen verwerken en begrijpen. Zonder NLP zouden onze AI-vrienden behoorlijk verloren zijn in de vertaling!

Grote taalmodellen (LLM's)

De volgende stap zijn Large Language Models (LLM's). Dit zijn de zware lifters van de AI-taalwereld, getraind op enorme datasets om woordreeksen te voorspellen. Ze lijken op de romanschrijvers van het AI-rijk, die proberen het volgende woord in een zin te achterhalen op basis van wat eerder is gezegd. LLM's zijn cruciaal bij het begrijpen van de context en het produceren van tekst die logisch en relevant is.

transformers

Transformers – nee, niet het soort vermomde robots – zijn de motoren die veel LLM’s aandrijven, waaronder de beroemde GPT-serie. Dit zijn speciale soorten diepe neurale netwerken die op maat zijn gemaakt voor taal. Stel je ze voor als de focuslenzen van de AI, waardoor deze zich kan concentreren op verschillende delen van een zin om te begrijpen hoe woorden zich tot elkaar verhouden. De aandachtsmechanismen van de transformator zijn als een spotlight en benadrukken wat cruciaal is in een zee van woorden.

parameters

Parameters zijn de knoppen en draaiknoppen van het AI-model, die tijdens de training zijn verfijnd. Hoewel prompt-ingenieurs deze niet rechtstreeks aanpassen, helpt het kennen ervan om te begrijpen waarom een ​​AI-model op een bepaalde manier op uw prompts zou kunnen reageren. Het zijn de onderliggende regels die het taalspel van de AI sturen.

tokens

Tokens zijn het brood en de boter van AI-taalmodellen: het zijn de teksteenheden die het model leest en begrijpt. Beschouw tokens als de individuele ingrediënten in uw taalrecept. Ze kunnen variëren van een enkele letter, zoals ‘a’, tot een heel woord, zoals ‘appel’. Bij het maken van aanwijzingen is het van cruciaal belang om te weten dat LLM's slechts een bepaald aantal tokens kunnen verwerken, wat ongeveer de grootte van uw mengkom is.

Multimodaliteit

Ten slotte is er multimodaliteit. Dit is waar AI-modellen super veelzijdig worden en niet alleen met tekst omgaan, maar ook met afbeeldingen, geluiden of zelfs code. Bij prompt engineering betekent dit dat je prompts kunt bedenken die een hele reeks outputs genereren, afhankelijk van wat het AI-model kan doen. Het is alsof je een keuken hebt waar je alles kunt bereiden, van een cake tot een ovenschotel!

Gewapend met deze concepten bent u nu beter toegerust om in de wereld van snelle engineering te duiken. Het begrijpen van deze technische aspecten is als het hebben van het juiste keukengereedschap: ze maken u efficiënter en effectiever in het maken van die perfecte AI-aanwijzingen.

Gewichten in snelle engineering

Bij prompt engineering speelt het concept van ‘gewichten’ een cruciale rol bij het sturen van de focus van een AI-model en het beïnvloeden van het type respons of de gegenereerde inhoud. Beschouw gewichten als een spotlight, die helderder schijnt op bepaalde delen van een prompt, zodat ze prominenter worden in de ‘geest’ van de AI.

Hoe gewichten de AI-reacties beïnvloeden

Gewichten in prompts zijn geen uniform kenmerk in alle AI-modellen, maar worden vaak gezien op platforms die een zekere mate van maatwerk in hun prompts bieden. Deze gewichten kunnen worden geïmplementeerd via speciale syntaxis of symbolen, die aangeven welke termen of elementen in de prompt meer nadruk moeten krijgen.

Weging in verschillende contexten

Hoewel weging vaak wordt besproken bij taken voor het genereren van afbeeldingen (zoals bij DALL-E of Midjourney), waar kleine aanpassingen tot enorm verschillende resultaten kunnen leiden, is het concept evenzeer toepasbaar op andere generatieve modellen, zoals modellen die met tekst of code te maken hebben.

Praktische voorbeelden van weging

Beschouw deze hypothetische voorbeelden om te begrijpen hoe gewichten de uitkomsten veranderen:

1. Beeldgeneratie met Midjourney:Bij de eerste prompt kan de AI een beeld produceren waarin zowel de oceaan als de zonsondergang in gelijke mate worden weergegeven. Door echter het gewicht “::” naast “oceaan” toe te voegen, verschuift de focus van de AI en kan er een beeld ontstaan ​​waarin de oceaan het dominante element is, waarbij de zonsondergang mogelijk een meer secundaire rol speelt.
   • Prompt: “oceaan, zonsondergang”
   • Gewijzigde prompt met gewichten: "oceaan::, zonsondergang"
2. Op tekst gebaseerd model:In de gewogen prompt wordt de AI aangespoord om zich meer te concentreren op het perspectief of de rol van de tovenaar in het verhaal, wat mogelijk kan leiden tot een verhaal waarin de acties, gedachten of achtergronden van de tovenaar gedetailleerder zijn dan die van de draak.
   • Vraag: “Schrijf een verhaal over een tovenaar en een draak.”
   • Veranderde prompt met gewichten: "Schrijf een verhaal over een tovenaar:: en een draak."

De impact van weging

De toevoeging van gewichten kan de uitvoer aanzienlijk veranderen. In de context van beeldgeneratoren kan het aanpassen van het gewicht bijvoorbeeld een scène transformeren van een vredige strandzonsondergang naar een dramatisch, door de oceaan gedomineerd landschap met een zonsondergang op de achtergrond. Op dezelfde manier kan het bij het genereren van tekst de narratieve focus of de diepte van de details over bepaalde karakters of thema's verschuiven.

Laten we ons nu verdiepen in de diverse wereld van promptingtechnieken, elk met een unieke benadering voor het vormgeven van AI-reacties.

Een lijst met aanmoedigingstechnieken

#1: Zero-Shot-prompts

De schoonheid van zero-shot prompting ligt in de eenvoud en veelzijdigheid ervan. Het is alsof je een vraag stelt aan een expert, zonder dat je achtergrondinformatie hoeft te geven. Dankzij de brede kennis en ervaring van de expert kunnen ze de situatie begrijpen en nauwkeurig reageren op basis van wat ze al weten.

Toepassing in sentimentanalyse

Laten we een praktisch voorbeeld bekijken: sentimentanalyse. Stel dat u de feedback van klanten analyseert en u komt een recensie tegen waarin staat: "Ik heb een geweldige dag in het park gehad." Bij zero-shot prompting zou je het AI-model direct vragen: “Wat is het sentiment van de volgende zin: ‘Ik heb een geweldige dag in het park gehad’?”

Het taalmodel kan, gebruikmakend van zijn uitgebreide training in het begrijpen van gevoelens, deze uitspraak accuraat als positief classificeren, ook al heeft het geen specifieke trainingsvoorbeelden gekregen voor deze specifieke taak. Dit vermogen om sentiment nauwkeurig uit een enkele zin af te leiden, toont het inherente begrip van taalnuances van het model aan.

De veelzijdigheid van Zero-Shot Prompting

Zero-shot prompting beperkt zich niet tot sentimentanalyse. Het is even effectief in een reeks taken, waaronder classificatie (zoals spamdetectie), teksttransformatie (zoals vertaling of samenvatting) en het genereren van eenvoudige tekst. Deze aanpak is vooral handig voor het genereren van snelle, directe antwoorden op een breed spectrum aan vragen.

Een ander voorbeeld: analyse van gemengd sentiment

Overweeg een ander scenario waarin u een hotelbeoordeling evalueert: “De kamer was ruim, maar de service was verschrikkelijk.” Met behulp van zero-shot prompting vraagt ​​u het model om ‘het sentiment uit de volgende recensie te extraheren’. Zonder voorafgaande training over deze specifieke taak kan het model de prompt nog steeds verwerken en vaststellen dat de beoordeling gemengde gevoelens heeft: positief over de ruimtelijkheid van de kamer, maar negatief over de service.

Deze mogelijkheid, die voor mensen misschien eenvoudig lijkt, is behoorlijk opmerkelijk voor een AI. Het getuigt niet alleen van taalbegrip, maar ook van het vermogen om complexe, genuanceerde gevoelens te ontleden.

# 2: Weinig schoten vragen

Few-shot prompting verrijkt het begrip van de AI door verschillende voorbeelden te geven, meestal twee tot vijf, die de output van het model sturen. Deze techniek is vooral handig voor taken die een specifieke context of stijl vereisen, waardoor het model zijn antwoorden nauwkeuriger kan afstemmen.

Toepassing bij het genereren van rijmende coupletten

Toepassing bij het genereren van rijmende coupletten

Denk eens aan de taak om een ​​rijmend couplet over een maanverlichte nacht te genereren, een meer contextspecifieke uitdaging. Hier ziet u hoe een paar-shot-prompts zouden werken:

Invoerprompt voor het model:

“Schrijf een rijmend couplet over een zonnebloem:
Voorbeeld 1:
‘Zonnebloem met heldere bloemblaadjes,
Lekker zonnen in het zonlicht.’
Voorbeeld 2:
‘Zonnebloem hoog in de zomergloed,
Knikken als de wind waait.’
Schrijf nu een rijmend couplet over een maanverlichte nacht.

In dit scenario krijgt het model twee voorbeelden van coupletten over zonnebloemen. Deze dienen als raamwerk en leren de AI de stijl en structuur die in de output wordt verwacht. Wanneer hem wordt gevraagd om over een maanverlichte nacht te schrijven, gebruikt het model deze voorbeelden om een ​​couplet in soortgelijke stijl te genereren.

Verwachte reactie:

“Maanlicht verspreidt zijn zilveren licht,
De wereld baden in een rustige nacht.”

Het model maakt gebruik van de structuur en het rijmschema uit de voorbeelden en past deze toe op het nieuwe onderwerp. Dit illustreert hoe weinig-shot-aanwijzingen het creatieve proces van het model effectief kunnen sturen.

Weinig-shot-prompts in verschillende contexten

Few-shot-prompts zijn veelzijdig en reiken verder dan creatieve taken zoals poëzie. Het is even effectief in meer gestructureerde of technische domeinen. In een zakelijke context als inkomstenbeheer in de horeca kan een paar-shot-prompt er bijvoorbeeld als volgt uitzien:

Vraag: ‘Ik geef u het onderwerp ‘inkomstenbeheer in de horeca’ en u geeft mij een lijst met strategieën in dit formaat:
Strategie 1: Dynamische prijzen
Strategie 2: Opbrengstbeheer
Strategie 3: Overboeking
Ga alstublieft verder met de lijst.”

Met deze prompt zou het AI-model doorgaan met het aanbieden van strategieën in hetzelfde formaat, mogelijk inclusief opties zoals kortingen op de verblijfsduur of kanaalbeheer. De eerste voorbeelden fungeren als blauwdruk en begeleiden het model om inhoud te produceren die aansluit bij het opgegeven formaat en onderwerp.

#3: Gedachteketen

Chain-of-thought (CoT)-aanwijzingen zorgen voor een revolutie in de manier waarop AI-modellen complexe, uit meerdere stappen bestaande problemen aanpakken door mensachtige redeneerprocessen na te bootsen. Deze techniek verdeelt ingewikkelde problemen in eenvoudiger componenten, waardoor AI-modellen logisch door elke fase kunnen navigeren voordat ze tot het definitieve antwoord komen. Het is vooral handig bij taken waarvoor gedetailleerd redeneren vereist is, zoals wiskundige problemen of complexe besluitvormingsscenario's.

Toepassing bij het oplossen van problemen

Overweeg een ander wiskundig probleem met meerdere stappen om CoT-aanwijzingen beter te begrijpen:

Vraag: “Alice heeft 15 sinaasappels. Ze eet 2 sinaasappels en dan geeft haar vriendin haar nog 5 sinaasappels. Hoeveel sinaasappels heeft Alice nu?”

Door gebruik te maken van CoT-prompts verdelen we het probleem in kleinere, beter beheersbare vragen:

1. Eerste prompt: “Alice heeft 15 sinaasappels.”
2. Tussentijdse vraag: “Hoeveel sinaasappels heeft Alice nadat ze er twee heeft gegeten?”
3. Tussentijds antwoord: “Alice heeft 13 sinaasappels.”
4. Volgende prompt: "Alice heeft 13 sinaasappels."
5. Tussentijdse vraag: "Hoeveel sinaasappelen zal Alice hebben nadat ze er nog vijf heeft ontvangen?"
6. Laatste antwoord: “Alice heeft nu 18 sinaasappels.”

Deze methode begeleidt de AI bij elke stap van het probleem, wat sterk lijkt op hoe een mens het zou benaderen. Door dit te doen vergroot het de probleemoplossende capaciteiten van het model en verdiept het het begrip van complexe taken.

Denkketen bij besluitvorming

Laten we CoT-prompts toepassen op een zakelijk besluitvormingsscenario:

Vraag: “U beheert een boekwinkel met 200 boeken in voorraad. U verkoopt tijdens een uitverkoop 40 boeken en koopt later nog eens 70 boeken. Hoeveel boeken zitten er nu in je inventaris?”

Met behulp van CoT-prompts wordt het probleem als volgt verdeeld:

1. Eerste prompt: “Je begint met 200 boeken.”
2. Tussentijdse vraag: “Hoeveel boeken zijn er nog over nadat er 40 zijn verkocht?”
3. Tussentijds antwoord: “Je hebt 160 boeken.”
4. Volgende prompt: "Je hebt 160 boeken."
5. Tussentijdse vraag: “Hoeveel boeken heb je nadat je er 70 hebt toegevoegd?”
6. Laatste antwoord: "Je hebt nu 230 boeken in inventaris."

CoT-prompts verbeteren

Het stimuleren van de gedachtegang kan worden verbeterd door de zinsnede ‘Laten we stap voor stap nadenken’ op te nemen, wat effectief is gebleken, zelfs zonder meerdere specifieke vraag- en antwoordvoorbeelden. Deze aanpak maakt CoT-prompts schaalbaar en gebruiksvriendelijker, omdat er geen talloze gedetailleerde voorbeelden nodig zijn.

De impact op grote taalmodellen

CoT-prompts zijn bijzonder effectief gebleken wanneer ze worden toegepast op grote taalmodellen zoals Google’s PaLM. Het vergroot het vermogen van het model om complexe taken uit te voeren aanzienlijk, en presteert soms zelfs beter dan taakspecifieke, verfijnde modellen. De techniek kan verder worden verbeterd door modellen op CoT-redeneringsdatasets te verfijnen, wat de interpreteerbaarheid en redeneermogelijkheden verbetert.

#4: Iteratieve prompts

Iteratieve prompting is een dynamische en effectieve strategie bij prompt engineering, vooral handig voor complexe of genuanceerde taken waarbij de eerste poging mogelijk niet het gewenste resultaat oplevert. Deze aanpak omvat het verfijnen en uitbreiden van de resultaten van het model via een reeks vervolgaanwijzingen, waardoor een diepgaandere verkenning van het betreffende onderwerp mogelijk wordt.

Toepassing in gezondheidszorgonderzoek

Laten we iteratieve aanwijzingen toepassen op een onderzoeksproject in de gezondheidszorg:

Eerste vraag: “Ik onderzoek de effecten van meditatie op stressvermindering. Kunt u een overzicht geven van de huidige bevindingen?”

Stel dat de output van het model punten omvat zoals verlaagde cortisolspiegels, verbeterde slaapkwaliteit en verbeterde cognitieve functie.

Vervolgvraag 1: “Interessant, kun je meer details geven over hoe meditatie de cortisolspiegel beïnvloedt?”

Het model zou dan dieper kunnen ingaan op de biologische mechanismen, zoals de activering van het parasympathische zenuwstelsel, waardoor de productie van stresshormonen wordt verminderd.

Vervolgvraag 2: “Hoe draagt ​​een verbeterde slaapkwaliteit bij aan stressvermindering bij mensen die meditatie beoefenen?”

Hier zou het model de relatie tussen slaap en stress kunnen uitdiepen, en kunnen bespreken hoe meditatie bijdraagt ​​aan een betere slaaphygiëne en bijgevolg aan lagere stressniveaus.

Dit iteratieve proces maakt een geleidelijke en grondigere verkenning van het complexe onderwerp meditatie en stressvermindering mogelijk.

Iteratieve prompting bij productontwikkeling

Een ander voorbeeld zou kunnen zijn in de context van productontwikkeling:

Eerste vraag: “Ik werk aan de ontwikkeling van een nieuw milieuvriendelijk verpakkingsmateriaal. Wat zijn de belangrijkste overwegingen?”

Het model zou factoren kunnen schetsen zoals biologische afbreekbaarheid, kosteneffectiviteit en acceptatie door de consument.

Vervolgvraag 1: “Kunt u meer uitleggen over de uitdagingen bij het balanceren van biologische afbreekbaarheid en kosteneffectiviteit?”

Het model zou dan inzicht kunnen verschaffen in materiaalkeuzes, productieprocessen en de afwegingen tussen de impact op het milieu en de productiekosten.

Vervolgvraag 2: “Welke strategieën kunnen worden toegepast om de acceptatie door consumenten van milieuvriendelijke verpakkingen te vergroten?”

Hier zou het model marketingstrategieën, consumentenvoorlichting en het belang van het aantonen van de milieuvoordelen van de nieuwe verpakking kunnen bespreken.

Het iteratieve snelle ontwikkelingsproces

Iteratieve prompting gaat niet alleen over het stellen van vervolgvragen; het is een methodisch proces waarbij:

1. Idee generatie: Begin met een breed concept of vraag.
2. Implementatie: Creëer een eerste prompt op basis van uw idee.
3. Experimenteel resultaat: Analyseer de output van het AI-model.
4. Foutenanalyse: Identificeer gebieden waar de output niet aan de verwachtingen voldoet.
5. Iteratie: Verfijn de prompt door specifieke instructies of aanvullende context op te nemen.
6. Herhaling: Herhaal het proces totdat het gewenste resultaat is bereikt.

Als u bijvoorbeeld productbeschrijvingen voor een specifieke doelgroep samenvat, kan uw eerste vraag te breed zijn. Nadat u de resultaten heeft geanalyseerd, beseft u wellicht dat het nodig is om het publiek, de gewenste lengte of het formaat te specificeren. Volgende aanwijzingen kunnen deze details vervolgens bevatten, waardoor geleidelijk de perfecte samenvatting ontstaat.

#5: Gegenereerde kennisvragen

Gegenereerde kennisaansporing maakt gebruik van het enorme informatiereservoir van grote taalmodellen om beter geïnformeerde en contextueel relevante antwoorden te creëren. Het houdt in dat het model eerst fundamentele kennis over een onderwerp genereert, die vervolgens als basis dient voor meer specifieke, daaropvolgende onderzoeken.

Toepassing in historische analyse

Beschouw een scenario waarin we de impact van een historische gebeurtenis, zoals de industriële revolutie, willen begrijpen.

Eerste prompt: “Geef een samenvatting van de industriële revolutie.”

Het model zou een reactie kunnen genereren waarin de belangrijkste aspecten van de industriële revolutie worden geschetst, waaronder technologische vooruitgang, veranderingen in de productie en sociale implicaties.

Vervolgvraag: “Hoe heeft deze periode, op basis van de technologische vooruitgang tijdens de Industriële Revolutie, de moderne productietechnieken gevormd?”

Door voort te bouwen op de gegenereerde kennis vanaf de eerste vraag kan het model een gedetailleerder en contextspecifiek antwoord geven over de invloed van de industriële revolutie op de moderne productie.

# 6: Directionele stimulusprompts

Directionele stimulansprompts houden in dat de AI specifieke hints of signalen krijgt, vaak in de vorm van trefwoorden, om hem naar de gewenste output te leiden. Deze techniek is vooral handig bij taken waarbij het opnemen van bepaalde elementen of thema's cruciaal is.

Toepassing bij het maken van inhoud

Stel je voor dat je een blogpost over hernieuwbare energie maakt en er zeker van wilt zijn dat bepaalde trefwoorden worden opgenomen.

Eerste opdracht: “Schrijf een kort overzicht van hernieuwbare energiebronnen.”

Laten we zeggen dat het model een algemeen overzicht geeft van hernieuwbare energie.

Directionele stimulans vervolgprompt: “Neem nu de trefwoorden ‘zonne-energie’, ‘duurzaamheid’ en ‘koolstofvoetafdruk’ op in een samenvatting van 2 tot 4 zinnen van het artikel.”

Deze prompt begeleidt het model om specifieke trefwoorden in de samenvatting op te nemen, zodat de inhoud aansluit bij bepaalde thematische of SEO-doelen.

#7: Automatische promptgeneratie

Automatische promptgeneratie is een baanbrekende aanpak in AI waarbij het systeem zelf prompts of vragen creëert. Zie het als volgt: in plaats van dat een persoon specifieke vragen of instructies voor de AI moet bedenken, genereert de AI deze aanwijzingen zelf. Het is alsof je de AI leert zijn eigen vragen te stellen, op basis van een reeks richtlijnen of doelstellingen. Deze methode is vooral nuttig omdat het tijd bespaart, menselijke fouten vermindert en kan leiden tot nauwkeurigere en relevantere reacties van de AI.

Hoe het werkt

Het automatisch genereren van prompts omvat doorgaans een paar belangrijke stappen:

1. Objectieve instelling: Eerst definiëren we wat we nodig hebben van de AI – dit kan het beantwoorden van een vraag zijn, het genereren van een rapport, enz.
2. Initiële gegevensinvoer: We geven als uitgangspunt enkele basisinformatie of gegevens aan de AI.
3. Snelle creatie door AI: Met behulp van de initiële gegevens genereert de AI zijn eigen reeks aanwijzingen of vragen om meer informatie te verzamelen of het doel te verduidelijken.
4. Reactie en verfijning: De AI gebruikt vervolgens deze zelf gegenereerde aanwijzingen om antwoorden te produceren. Indien nodig kan het programma nieuwe aanwijzingen verfijnen of creëren op basis van eerdere antwoorden, voor meer nauwkeurigheid.

Toepassing in de gezondheidszorg

Laten we dit concept nu toepassen op een gezondheidszorgomgeving om te zien hoe dit de patiëntenzorg kan transformeren.

Stap 1: Het doel bepalen

In een gezondheidszorgscenario kan het doel zijn om de toestand van een patiënt te diagnosticeren op basis van zijn symptomen. De eerste invoer zou een lijst met door een patiënt beschreven symptomen kunnen zijn.

Stap 2: AI genereert diagnostische aanwijzingen

Met behulp van de initiële symptomenlijst genereert de AI automatisch specifieke aanwijzingen of vragen om meer gedetailleerde informatie te verzamelen. Als een patiënt bijvoorbeeld pijn op de borst en kortademigheid vermeldt, kan de AI aanwijzingen genereren als: 'Vraag of de pijn op de borst verergert bij fysieke activiteit' of 'Informeer naar de duur van de kortademigheid.'

Stap 3: Informatie verzamelen en hypothesen vormen

Terwijl de AI antwoorden ontvangt op zelf gegenereerde aanwijzingen, begint hij hypothesen te vormen over de toestand van de patiënt. Op basis van de reacties kan bijvoorbeeld worden gekeken naar hartgerelateerde problemen of luchtweginfecties.

Stap 4: Diagnose verfijnen en bevestigen

De AI blijft zijn aanwijzingen verfijnen op basis van de zich ontwikkelende informatie. Als er een hartprobleem wordt vermoed, kan het meldingen genereren die verband houden met andere symptomen, zoals duizeligheid of vermoeidheid. Dit iteratieve proces helpt bij het beperken van de mogelijke diagnoses en het voorstellen van de meest waarschijnlijke.

Conclusie: Verbetering van de diagnostische efficiëntie

Op deze manier kan automatische promptgeneratie in de gezondheidszorg de efficiëntie en nauwkeurigheid van de patiëntdiagnose aanzienlijk verbeteren. Het stelt zorgverleners in staat snel de meest waarschijnlijke oorzaken van de symptomen van een patiënt te achterhalen en weloverwogen beslissingen te nemen over verdere tests of behandeling. Deze AI-gestuurde aanpak stroomlijnt niet alleen het diagnostische proces, maar ondersteunt ook zorgprofessionals bij het leveren van effectievere patiëntenzorg.

# 8: Generatie met ophaalactie

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een geavanceerde AI-techniek die de kracht van taalmodellen combineert met de mogelijkheid om relevante informatie uit externe databases of kennisbanken op te halen. Deze methode is vooral handig bij het behandelen van vragen waarvoor actuele informatie of specifieke kennis nodig is waarop het AI-model niet is getraind.

Hoe Retrieval-Augmented Generation werkt

1. Queryverwerking: Wanneer een zoekopdracht wordt ontvangen, wordt deze eerst gecodeerd in een vectorrepresentatie.
2. Document ophalen: Met behulp van deze vector doorzoekt het systeem een ​​database (vaak met behulp van een vectordatabase) om de meest relevante documenten te vinden. Dit ophalen is doorgaans gebaseerd op de mate waarin de documentvectoren dicht bij de vraagvector liggen.
3. Informatie-integratie: De opgehaalde documenten worden vervolgens gebruikt als onderdeel van de prompt voor het taalmodel.
4. Reactie genereren: Het taalmodel genereert een antwoord op basis van zowel de oorspronkelijke vraag als de informatie uit de opgehaalde documenten.

Praktische toepassing: medisch onderzoek

Stel je een scenario voor in de context van medisch onderzoek:

Een onderzoeker vraagt ​​zich af: “Wat zijn de nieuwste behandelingen voor diabetes type 2 die na 2020 zijn ontdekt?”

1. Querycodering: De vraag wordt omgezet in een vector.
2. Ophalen uit medische databases: Het systeem doorzoekt medische tijdschriften en databases naar recente bevindingen over behandelingen van type 2-diabetes en haalt daarbij relevante artikelen en onderzoeken op.
3. De prompt vergroten: De AI gebruikt deze opgehaalde informatie vervolgens, samen met de oorspronkelijke vraag, om de context beter te begrijpen.
4. Een geïnformeerd antwoord genereren: Ten slotte geeft de AI een antwoord waarin inzichten uit het meest recente onderzoek zijn meegenomen, waardoor de onderzoeker actuele en uitgebreide informatie krijgt.

Voordelen van Retrieval-Augmented Generation

• Actuele informatie: Vooral handig voor vakgebieden als geneeskunde of technologie waar nieuwe ontwikkelingen frequent voorkomen.
• Diepte van kennis: Hiermee kan de AI gedetailleerdere en specifiekere antwoorden geven door toegang te krijgen tot een groot aantal externe bronnen.
• Verminderde vooringenomenheid: Door te vertrouwen op externe gegevensbronnen is de kans kleiner dat de reacties van de AI worden beïnvloed door eventuele vooroordelen in de trainingsgegevens.

Retrieval-Augmented Generation vertegenwoordigt een aanzienlijke vooruitgang in het vermogen van AI om nauwkeurige, geïnformeerde en contextueel relevante antwoorden te bieden, vooral in scenario’s waarin het van cruciaal belang is om op de hoogte te blijven van de nieuwste informatie. Deze techniek zorgt ervoor dat de reacties van AI niet alleen gebaseerd zijn op reeds bestaande kennis, maar worden aangevuld met de nieuwste gegevens uit externe bronnen.

U kunt meer lezen op onze blogpost over Retrieval-Augmented Generation.

Technische vaardigheden die vereist zijn voor snelle ingenieurs

Om een ​​bedreven snelle ingenieur te worden of er een aan te nemen, betekent het begrijpen van een unieke mix van technische vaardigheden en niet-technische vaardigheden. Deze vaardigheden zijn cruciaal bij het benutten van het volledige potentieel van AI en generatieve modellen in verschillende toepassingen.

1. Diep begrip van NLP: Kennis van algoritmen en technieken voor natuurlijke taalverwerking is essentieel. Dit omvat het begrijpen van de nuances van taal, syntaxis en semantiek die van cruciaal belang zijn bij het opstellen van effectieve aanwijzingen.
2. Bekendheid met grote taalmodellen: Vaardigheid met modellen als GPT-3.5, GPT-4, BERT, etc. is noodzakelijk. Door de mogelijkheden en beperkingen van deze modellen te begrijpen, kunnen snelle ingenieurs hun volledige potentieel benutten.
3. Programmeer- en systeemintegratievaardigheden: Vaardigheden in het werken met JSON-bestanden en een basiskennis van Python zijn noodzakelijk voor het integreren van AI-modellen in systemen. Deze vaardigheden helpen bij het manipuleren en verwerken van gegevens voor snelle technische taken.
4. API-interactie: Kennis van API’s is van fundamenteel belang voor de integratie van en interactie met generatieve AI-modellen, waardoor naadloze communicatie tussen verschillende softwarecomponenten mogelijk wordt gemaakt.
5. Gegevensanalyse en interpretatie: Het vermogen om reacties van AI-modellen te analyseren, patronen te identificeren en op gegevens gebaseerde aanpassingen aan aanwijzingen aan te brengen, is van cruciaal belang. Deze vaardigheid is cruciaal voor het verfijnen van de aanwijzingen en het vergroten van de effectiviteit ervan.
6. Experimenteren en iteratie: Het uitvoeren van A/B-tests, het bijhouden van prestatiestatistieken en het continu optimaliseren van aanwijzingen op basis van feedback en machine-outputs zijn belangrijke verantwoordelijkheden.

Niet-technische verantwoordelijkheden bij snelle engineering

1. Effectieve communicatie: Een duidelijke articulatie van ideeën en effectieve samenwerking met multifunctionele teams zijn essentieel. Dit omvat het verzamelen en opnemen van gebruikersfeedback voor snelle verfijning.
2. Ethisch toezicht: Het is van cruciaal belang ervoor te zorgen dat prompts geen schadelijke of bevooroordeelde reacties genereren. Deze verantwoordelijkheid sluit aan bij ethische AI-praktijken en handhaaft de integriteit van AI-interacties.
3. Domeindeskundigheid: Gespecialiseerde kennis op specifieke gebieden, afhankelijk van de toepassing, kan de relevantie en nauwkeurigheid van aanwijzingen aanzienlijk vergroten.
4. Creatief problemen oplossen: Creatief en innovatief denken is noodzakelijk voor het ontwikkelen van nieuwe oplossingen die de grenzen van conventionele AI-menselijke interacties verleggen.

Vereenvoudiging van complexe prompttechnieken met nanonetten

Naarmate we dieper in de wereld van prompt engineering duiken, wordt het duidelijk dat de complexiteit van prompttechnieken behoorlijk technisch kan worden, vooral bij het aanpakken van ingewikkelde problemen. Dit is waar Nanonets tussenbeide komt als game-changer en de kloof overbrugt tussen geavanceerde AI-mogelijkheden en gebruiksvriendelijke applicaties.

Nanonetten: uw AI-workflowvereenvoudiger

Nanonets heeft een innovatieve aanpak ontwikkeld om het beste uit deze geavanceerde snelle technieken te halen zonder gebruikers te overweldigen met hun complexiteit. Omdat we begrijpen dat niet iedereen een expert is op het gebied van AI of snelle engineering, biedt Nanonets een naadloze oplossing.

Bedrijfsprocessen eenvoudig stroomlijnen

Nanonets Workflow Builder is een opvallende functie, ontworpen om natuurlijke taal om te zetten in efficiënte workflows. Deze tool is ongelooflijk gebruiksvriendelijk en intuïtief, waardoor bedrijven hun processen moeiteloos kunnen automatiseren en stroomlijnen. Of het nu gaat om het beheren van gegevens, het automatiseren van repetitieve taken of het begrijpen van complexe AI-prompts, Nanonets maakt het eenvoudig. Bezoek ons ​​op ons workflowautomatiseringsplatform.

Een glimp van de efficiëntie van nanonetten

Om de kracht en eenvoud van Nanonets echt te waarderen, hebben we een korte video waarin de Nanonets Workflow Builder in actie wordt gedemonstreerd. Deze video laat zien hoe u moeiteloos natuurlijke taalinstructies kunt omzetten in effectieve, gestroomlijnde workflows. Het is een praktische illustratie van het omzetten van complexe AI-processen in gebruiksvriendelijke toepassingen.

Maatwerkoplossingen met nanonetten

Elk bedrijf heeft unieke behoeften, en Nanonets is er om aan deze specifieke vereisten te voldoen. Als u geïntrigeerd bent door het potentieel van AI bij het verbeteren van uw bedrijfsprocessen, maar u afgeschrikt voelt door de technische details, biedt Nanonets de perfecte oplossing. We nodigen u uit om een ​​telefoongesprek met ons team te plannen om meer te ontdekken over hoe Nanonets uw bedrijfsactiviteiten kunnen transformeren. Het is een kans om te begrijpen hoe geavanceerde AI op een eenvoudige, effectieve en toegankelijke manier kan worden ingezet.

Met Nanonets worden de technische complexiteiten van snelle engineering toegankelijk en toepasbaar op uw zakelijke behoeften. Ons doel is om u te voorzien van de geavanceerde mogelijkheden van AI, verpakt op een manier die gemakkelijk te begrijpen en te implementeren is, zodat uw bedrijf voorop blijft lopen in de snel evoluerende wereld van de technologie.

Conclusie

In deze blogpost hebben we door de ingewikkelde wereld van prompt-engineering gereisd, waarbij we de basisbeginselen ervan hebben ontrafeld, van het basisbegrip van prompts tot de geavanceerde technieken zoals door retrieval-augmented generatie en automatisch promptontwerp. We hebben gezien hoe snelle engineering niet alleen om technisch inzicht gaat, maar ook om creatieve en ethische overwegingen. Door de kloof te overbruggen tussen deze complexe AI-functionaliteiten en praktische bedrijfstoepassingen, komt Nanonets naar voren als een belangrijke speler. Het vereenvoudigt het gebruik van deze geavanceerde prompttechnieken, waardoor bedrijven AI efficiënt in hun workflows kunnen integreren zonder verstrikt te raken in technische complexiteiten.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/