Prompt-Engineering – die Kunst, präzise Eingaben für große Sprachmodelle (LLMs) zu gestalten, um gewünschte Antworten zu erhalten – ist eine essenzielle Fähigkeit im Zeitalter der KI. Diese Fähigkeit ist nicht nur für Gelegenheitsnutzer von Conversational AI von Vorteil, sondern auch entscheidend für Entwickler, die die nächste Generation von KI-gestützten Anwendungen schaffen.
Einführung von Prompt Poet
Prompt Poet, entwickelt von Character.ai – jetzt Teil von Google – vereinfacht fortgeschrittenes Prompt-Engineering durch ein benutzerfreundliches, Low-Code-Templatesystem. Es verwaltet den Kontext effektiv und integriert externe Daten, sodass die Antworten der LLMs in realen Informationen verankert sind. Diese Innovation eröffnet neue Möglichkeiten für verbesserte KI-Interaktionen.
Die Kraft des Few-Shot-Learning
Few-Shot-Learning ermöglicht es einer KI, gewünschte Antworten anhand nur weniger Beispiele zu generieren. Im Gegensatz zum aufwendigen Model-Tuning ermöglicht Few-Shot-Learning schnelle Anpassungen mit minimalem Kontext. Diese Funktion erweitert die Fähigkeiten der Modelle selbst nach dem Feintuning, wodurch sie an spezifische Szenarien anpassbar werden.
Few-Shot-Learning mit Prompt Poet zugänglich machen
Mit Prompt Poet ist Few-Shot-Learning einfach umzusetzen. Anhand von YAML- und Jinja2-Vorlagen können Sie dynamische Prompts erstellen, die nahtlos Beispiele einbinden.
Wenn Sie beispielsweise einen Kundenservice-Chatbot für ein Einzelhandelsunternehmen entwickeln, ermöglicht Ihnen Prompt Poet, relevante Kundeninformationen wie Bestellhistorie und aktuelle Aktionen zu integrieren. Außerdem können Sie den Gesprächston – freundlich, formell, prägnant oder informativ – anpassen, indem Sie Few-Shot-Beispiele verwenden, die die Stimme Ihrer Marke widerspiegeln.
Basisanweisungen für einen Kundenservice-Chatbot
Der Rahmen des Chatbots könnte Folgendes umfassen:
- Systemanweisungen
yaml
- name: system instructions
role: system
content: |
Sie sind ein Kundenservice-Chatbot für eine Einzelhandelsseite. Ihre Aufgabe ist es, Kunden zu unterstützen, indem Sie Fragen beantworten, Informationen bereitstellen und Probleme lösen. Sie finden unten Beispielbenutzereingaben und die entsprechenden Antworten, die Sie in Ihren Interaktionen nachahmen sollen.
- Kundendaten
yaml
- name: customer data
role: system
content: |
Aktuelle Bestellungen:
{% for order in current_orders %}
- {{ order.description }}
{% endfor %}
Frühere Bestellungen:
{% for order in past_orders %}
- {{ order.description }}
{% endfor %}
- Aktionen
yaml
- name: promotions
role: system
content: |
Aktionen:
{% for promotion in promotions %}
- {{ promotion.description }}
{% endfor %}
Den Ton festlegen
Der Ton und Stil können je nach Marke variieren. Für eine freundliche, ungezwungene Marke könnten Beispiele wie folgt aussehen:
- Benutzereingabe: „Hallo, ich habe ??product_name?? bestellt, aber noch nicht erhalten. Was ist los?“
- Antwort: „Hey ??username??! Entschuldige die Umstände – lass uns das ASAP klären. Ich schaue jetzt nach deiner Bestellung für ??productname?? vom ??order_date??!“
Für eine formellere Marke wären die Antworten:
- Benutzereingabe: „Hallo, ich habe ??product_name?? bestellt, aber noch nicht erhalten. Können Sie mir helfen?“
- Antwort: „Vielen Dank, dass Sie sich meldet, ??username??. Ich entschuldige mich für die Unannehmlichkeiten. Ich werde den Status Ihrer Bestellung für ??productname?? vom ??order_date?? in Kürze überprüfen.“
Alles zusammenbringen
Um einen kohärenten Prompt zu erstellen, verwenden Sie die Prompt-Klasse von Prompt Poet, um die Basisanweisungen, Beispiele und tatsächlichen Kundendaten zu kombinieren. Diese Funktionalität ermöglicht die Generierung präziser und kontextbezogener KI-Antworten.
Beispiel für Benutzerdaten
python
userpastorders = getpastorders(user)
usercurrentorders = getcurrentorders(user)
promotions = get_promotions(user)
Template-Daten
python
template_data = {
"pastorders": userpast_orders,
"currentorders": usercurrent_orders,
"promotions": promotions
}
Den Prompt erstellen
python
combinedtemplate = baseinstructions + fewshotexamples + customer_data
prompt = Prompt(
rawtemplate=combinedtemplate,
templatedata=templatedata
)
KI-Antwort abrufen
python
model_response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=prompt.messages
)
KI mit Prompt Poet aufwerten
Prompt Poet überwindet die traditionellen Methoden des Prompt-Managements, indem es fortschrittliche Techniken wie Few-Shot-Learning einführt. Es vereinfacht die Erstellung komplexer KI-Anwendungen, die nicht nur informativ, sondern auch auf die einzigartige Stimme Ihrer Marke zugeschnitten sind. Mit dem Fortschritt der KI-Technologie wird das Beherrschen von Few-Shot-Learning entscheidend sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben, und Prompt Poet ist der Schlüssel, um das volle Potenzial von LLMs zu entfalten.
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