Je zou geen pizzeria bellen en een bestelling plaatsen voor een "pizza" Om het diner te krijgen dat je wenst, geef je je keuze aan van korst, beleg, kruiden, begeleidend drankje en alles waar je allergisch voor zou kunnen zijn.
De moraal van het verhaal is: Hoe gedetailleerder je instructies, hoe dichter de pizza bij je voorkeur ligt. Dit geldt ook voor het gebruik van generatieve AI-tools zoals Open AI's ChatGPT of Google's Gemini .
In deze blogpost laten we zien hoe je duidelijke instructies kunt geven en specifieke vragen kunt stellen aan AI-tools - een proces dat ook wel prompt engineering wordt genoemd.
Wat is prompt engineering?
Prompt engineering is het proces van het ontwerpen en verfijnen van de tekst die wordt ingevoerd door AI-modellen, vooral taalmodellen, om de meest nauwkeurige, relevante en creatieve antwoorden te krijgen.
Waarom u prompt engineering zou moeten leren
Generatieve AI groeit uit tot een van de krachtigste en invloedrijkste tools in een breed bereik van toepassingen, van het schrijven van content tot architectuurmodellering. McKinsey vindt dat tot 30% van de uren die momenteel in de Amerikaanse economie worden gewerkt tegen 2030 kunnen worden geautomatiseerd met behulp van op Gen AI gebaseerde technologieën.
Om optimaal gebruik te maken van Gen AI, moet je prompt engineering beheersen.
Interacties versnellen: Prompt engineering dient als de primaire interface tussen menselijke intentie en machine-output. Om ervoor te zorgen dat het ML-model (machine learning) je query in natuurlijke taal begrijpt, moet je prompt engineering kennen.
Bevorderen van AI-creativiteit: De onderscheidende factor van generatieve AI is dat het 'genereert', d.w.z. tekst, afbeeldingen of gegevens creëert als reactie op prompts. Om creatieve antwoorden te krijgen, moet je duidelijke prompts invoeren.
Nauwkeurige reacties uitlokken: Een grote uitdaging in Gen AI is hallucinatie - een fenomeen waarbij het AI-model onjuiste of misleidende informatie produceert op basis van verkeerde aannames of inherente vooroordelen. Om dit te voorkomen, heb je goede vaardigheden nodig op het gebied van prompt engineering.
Maximaliseren van rendement: Generatieve AI bestaat uit grote taalmodellen die buitengewone hoeveelheden gegevens verwerken. Om het beste uit de mogelijkheden van een model te halen en de limieten ervan te omzeilen, is goede prompt engineering van fundamenteel belang.
Relevantie verbeteren: Alles wat door de AI wordt gegenereerd, moet relevant zijn voor het beoogde publiek. Instance: u kunt de relevantie van uw door AI gegenereerde social media-post voor uw publiek verbeteren door hun demografische gegevens, interesses, behoeften, uitdagingen, enz. te specificeren.
Om van deze voordelen te profiteren, moet je begrijpen hoe je prompt engineering kunt gebruiken om de gewenste resultaten uit generatieve AI te halen. Laten we beginnen met enkele voorbeelden
Voorbeelden van Prompt Engineering
Er zijn een heleboel do's en don'ts, best practices, en AI prompt sjablonen om je te helpen het goed te doen. Maar voordat we ingaan op de AI-hacks de beste manier om een praktische vaardigheid als prompt engineering te leren, is door het in actie te zien.
Hier zijn enkele voorbeelden van prompt engineering in verschillende werkgebieden.
Prompt engineering voor softwareontwikkeling
Of je nu programmeert, bugs repareert of documentatie schrijft, AI-tools voor ontwikkelaars kunnen uw werk veel eenvoudiger maken. Dit is hoe.
Codebeoordelingshulp
"Genereer een code review checklist voor een robotic process automation (RPA) applicatie gebouwd met Python. Richt je vooral op leesbaarheid en veiligheid van de onderneming."
Technische documentatie
"Schrijf een uitgebreide handleiding over het implementeren van OAuth 2.0 in een webapplicatie met behulp van Node.js. Neem stapsgewijze instructies en stukjes code op voor elke fase."
Bugfixing
"Beschrijf een systematische aanpak voor het identificeren en repareren van geheugenlekken in een Java-applicatie, inclusief tools die je kunt gebruiken en algemene gebieden die je moet controleren."Als je een beginner bent die dit een beetje te ingewikkeld vindt, hebben we hulp meegenomen. Gebruik ClickUp's ChatGPT vraagt om engineering om ideeën, procesabonnementen en nog veel meer te genereren.
ClickUp's 200+ kant-en-klare ChatGPT-prompts voor techniek
Gen AI-prompts voor productbeheer
Agile softwareontwikkelingsteams hebben vaak een tekort aan productmanagers die de roadmap kunnen verduidelijken en voortgang kunnen stimuleren. De AI-tools zoals ChatGPT kunnen helpen.
Prioriteit toekennen aan functies
"Prioriteer met behulp van het RICE-scoringsmodel (Reach, Impact, Confidence, Effort) de volgende functies voor onze toekomstige projectmanagementtool: Kanban-borden, real-time samenwerking, automatisering van de rapportage en integraties met derden."
Aanmaken van persona's voor gebruikers
"Ontwikkel een gedetailleerde gebruikerspersona voor een app voor het bijhouden van fitness, gericht op drukke professionals die beginners zijn in persoonlijke fitness. Vermeld demografische gegevens, doelen, uitdagingen en hoe ze de app zouden kunnen gebruiken."
Ontwikkeling van een productroadmap
"Schets een productroadmap van 6 maanden voor de uitbreiding van een e-commerceplatform, met de nadruk op de integratie van AI voor gepersonaliseerde winkelervaringen. Beschrijf de fasen, sleutel mijlpalen en verwachte resultaten."Of maak een keuze uit de 130+ ClickUp ChatGPT-aanwijzingen voor productbeheer en ga meteen aan de slag.
130+ ChatGPT-prompts voor productbeheer met ClickUp
Prompt engineering voorbeelden in projectmanagement
Je kunt Gen AI vragen een project abonnement te maken, dat je kunt aanpassen. Of gewoon hulp gebruiken om delen ervan te optimaliseren. We zullen beide hieronder bekijken.
Project abonnement aanmaken
"Stel een gedetailleerd projectplan op voor het lanceren van een nieuwe online marktplaats, inclusief fasen zoals marktonderzoek, ontwerp en ontwikkeling, testen en go-live strategie. Specificeer de sleutelactiviteiten, benodigde middelen en tijdlijnen voor elke fase."
Optimalisatie van middelen
"Analyseer de huidige toewijzing van resources voor een softwareontwikkelingsproject en stel optimalisaties voor om tijdige levering te garanderen zonder afbreuk te doen aan de kwaliteit. Houd rekening met factoren zoals vaardigheden, verdeling van werklast en taken die een kritiek pad vormen."190+ ChatGPT-aanwijzingen voor projectmanagement exclusief voor u samengesteld door ClickUp.
ClickUp Brain voor onmiddellijke, nauwkeurige antwoorden op basis van context vanuit elk werk binnen en verbonden met ClickUp
Aanwijzingen voor het aanmaken van content
De beste tools voor het aanmaken van AI content kunnen je marketingresultaten aanzienlijk verbeteren. Probeer de volgende om het zelf te zien.
Social media-campagne
"Ontwerp een social media-campagne voor de lancering van een milieuvriendelijke shampoo. Voeg 3 verschillende Instagram posts en 3 verschillende Twitter posts toe. Voeg relevante hashtags toe voor elk platform."
E-mail nieuwsbrief content
"Maak boeiende content voor een maandelijkse nieuwsbrief voor een technische startup met een productupdate, een spotlight op een lid van het team, aankomende gebeurtenissen en een call-to-action die lezers aanmoedigt om een nieuwe functie te proberen."
Je kunt ook meer details geven over de productupdate of een lid van het team om precieze output te krijgen. Voorbeeld hieronder.
"Maak een spotlight over een lid van het team. Zijn naam is Jake, hij is een fantastische ontwikkelaar. Hij voltooit deze maand een jaar. In die tijd heeft hij een aantal van de grootste problemen van clients helpen oplossen. Een client zei ooit: "Zonder Jake hadden we vastgezeten in een lus van verwarring. Hij deed geweldig werk door ons te helpen twee vliegen in één klap te slaan."
Genereer moeiteloos nauwkeurige aantekeningen voor vergaderingen met ClickUp brain
Gebruik ClickUp Brein als uw schrijfassistent, voer spellingscontroles uit, vat langere documenten samen, maak tabellen, sjablonen, transcripties en nog veel meer.
Vergeet niet dat de meeste bedrijven nog geen voorstander zijn van AI-gegenereerde content, wat aanleiding heeft gegeven tot verschillende AI-detectietools . De beste manier om Gen AI te gebruiken voor content is als brainstormingstool of als startpunt om het blanco pagina-probleem op te lossen.
Prompt engineering in chatbot-toepassingen
Technisch gesproken is ChatGPT of Google Gemini een chatbot waarmee we praten. Hij begrijpt onze invoer en geeft antwoorden. Hij is getraind op grote taalmodellen met een overvloed aan gegevens.
Je kunt deze modellen verder trainen met eigen of branchespecifieke informatie om genuanceerde, contextbewuste, gepersonaliseerde gesprekken met de gebruiker mogelijk te maken. In dit geval zou de klant vragen kunnen stellen als "hoeveel kost deze rugzak?"
Een goede chatbot voor klantenservice kan echter gebruikmaken van organisatorische gegevens over winkelgeschiedenis, locatie, voorkeuren, klachten uit het verleden, enz. om antwoorden te geven en producten te upsellen, waardoor de ervaring van de gebruiker aanzienlijk wordt verbeterd.
Prompt engineering voor computerprogrammeer- en versiebeheersystemen
Prompt engineering kan een ontwikkelaar helpen om specifieke stukjes code te genereren in verschillende programmeertalen.
"Schrijf een Python-functie om verbinding te maken met een SQL-database en een SELECT-query uit te voeren op basis van parameters die aan de functie worden doorgegeven."
De integratie van AI in werkstromen voor versiebeheer biedt aanbevelingen voor het nakijken van code op basis van de toewijzingsgeschiedenis, suggereert delen van de codebase die mogelijk refactoring vereisen en automatiseert routinematige taken op het gebied van versiebeheer, waardoor de kwaliteit van code en de productiviteit van het team worden verbeterd.
Creatieve technologieën voor AI
Prompt engineering, vooral met modellen zoals DALL-E, ontketent ongekende mogelijkheden in het genereren van fantasierijke en ingewikkelde visuals uit tekstuele beschrijvingen.
Een spelontwikkelaar kan bijvoorbeeld een prompt gebruiken als "Genereer een beeld van een winkelstraat, met aan weerszijden modewinkels, in de schemering, in moderne bouwstijlen en koele kleuren" De resultaten maken een snelle visualisatie van spelomgevingen mogelijk zonder dat er uitgebreid handmatig getekend hoeft te worden.
Afbeelding gemaakt door DALL-E voor bovenstaande prompt
Prompt engineering voor databaseanalyse
Normaal gesproken vereist het extraheren van informatie uit databases dat iemand met SQL-kennis complexe query's in programmeertaal schrijft. Generatieve AI heeft hier verandering in gebracht, zodat je query's in natuurlijke taal kunt schrijven om gegevens uit ongestructureerde of semigestructureerde databronnen te halen.
Gegevensverwerking
"Wees een datawetenschapper en schrijf code om mijn gegevens op te schonen en te pre-processen voor analyse. Mijn dataset bevat winkelgegevens van alle klanten van de afgelopen 30 dagen."
Hier kun je Gen AI vragen om specifieke opruimtaken te doen, zoals het verwijderen van lege rijen, het verwijderen van rijen met waarden van minder dan 50$, enzovoort.
Gegevensvisualisatie
"Schrijf code in Python om mijn dataset te visualiseren. Mijn dataset bevat winkelinformatie van alle klanten ouder dan 50 jaar in de afgelopen 30 dagen."
Geef aanvullende specificaties voor visualisatie en verfijning, zoals "toon me shoppingtrends" of "organiseer per categorie"
Sentimentanalyse met Gen AI-aanwijzingen
Sentimentanalyse is immens populair in online content die door gebruikers wordt gegenereerd, vooral in berichten op sociale media. Uw prompt om inzicht te krijgen in het sentiment van klanten over uw product kan er als volgt uitzien.
"Classificeer op basis van mijn dataset met berichten in sociale media met vermelding van a als positief, negatief of neutraal. Identificeer de specifieke functies/aspecten die bij elk sentiment horen."
Als je de basis hebt geleerd van hoe prompt engineering werkt, is het tijd om de grotere toepassingen en implicaties ervan te bekijken.
Rol van prompt engineering in datagestuurde sectoren
Uit de voorbeelden hierboven blijkt dat je in alle sectoren basisgegevensanalyse of sentimentanalyse kunt doen. Generatieve AI en prompt engineering leveren echter een speciale waarde op in datagestuurde sectoren en toepassingen. Dit is hoe.
Onderwijs
Goede prompt engineering helpt leerkrachten om nauwkeurige, relevante, boeiende en gepersonaliseerde content op schaal te creëren. Enkele van de meest veelbelovende gebruikscases voor Gen AI in het onderwijs zijn:
Gepersonaliseerde leerervaringen: Het creëren van lessen en abonnementen op basis van de voorkeuren, vaardigheden en interesses van elke individuele leerling in een fractie van de tijd.
Geautomatiseerde content aanmaken: Snel genereren van ondersteunend materiaal, zoals samenvattingen, quizzen en begrijpend lezen vragen.
Taalverwerving en -oefening: Het genereren van oefenscenario's voor gesprekken, grammatica-oefeningen en woordenschatoefeningen afgestemd op het huidige niveau van de leerling.
Tutoring en ondersteuning: AI-ondersteuning voor specifieke vragen of probleemgebieden van studenten, met uitleg, hulpmiddelen en oefenproblemen.
Onderzoek en ontwikkeling
Door precieze en contextueel relevante aanwijzingen te maken, gebruiken onderzoekers AI-modellen om enorme hoeveelheden gegevens te doorzoeken, nieuwe hypotheses te genereren en zelfs experimentele uitkomsten te simuleren.
Prompt engineers kunnen onderzoekers helpen bij het ontwerpen van de juiste invoer om nauwkeurige resultaten op schaal te krijgen. Enkele scenario's waarin dit waardevol kan zijn:
Literatuuronderzoek: Het uitvoeren van uitgebreide literatuurbeoordelingen, het identificeren van relevante onderzoeken, sleutelbevindingen en hiaten in de huidige kennisbasis.
Data mining: Ontdekken van patronen, correlaties en afwijkingen in grote datasets.
Hypothesen genereren: Meerdere hypotheses genereren binnen hetzelfde onderzoeksgebied om meerdere paden te verkennen.
Experimentsimulatie: Simuleren van experimenten of modeluitkomsten, zodat er minder dure en tijdrovende fysieke experimenten nodig zijn.
Gezondheidszorg
Prompt engineering verbetert het vermogen van AI-modellen om complexe medische gegevens te interpreteren, diagnostische ondersteuning te bieden, patiëntenzorg te personaliseren en onderzoek en training te vergemakkelijken.
Prompt engineers kunnen medische professionals helpen om betere inzichten te krijgen uit hun gegevens in de volgende scenario's.
- Diagnostische ondersteuning op basis van tests, labresultaten, rapporten en medische beeldvorming
- Persoonlijk aangepaste behandelabonnementen: Het analyseren van de medische geschiedenis, genetische gegevens en huidige gezondheidsstatus van patiënten om aangepaste abonnementen voor behandelingen voor te stellen, zoals het voorspellen van afstotingen van orgaantransplantaties
- Drug discovery: Het doorzoeken van uitgebreide databases met academische artikelen en gegevens uit klinische proeven om potentiële kandidaat-geneesmiddelen voor specifieke ziekten te identificeren, zoalsMIT deed met antibiotica ## Praktische voorbeelden van Prompt Engineering
In de kern kan generatieve AI content creëren in drie formulieren: Tekst, afbeeldingen en audio/video. Enkele van de meest effectieve AI-gebruiksgevallen voor deze drie formulieren zijn als volgt.
Prompt engineering in tekstgeneratie
Dit is momenteel de populairste toepassing voor generatieve AI. Van journalisten en marketeers tot verlegen ontwikkelaars, gebruikers over het hele spectrum gebruiken AI-tekstgeneratoren voor hun behoeften.
Populaire gebruikscases zijn:
- Marketing content, zoals blogs en whitepapers
- Content voor sociale media, zoals updates voor Instagram of Twitter
- Technische documentatie
- Toespraken en presentaties
- Alternatieve/opvallende koppen voor artikelen
- Samenvattingen en blurbs om het lezen te vergemakkelijken
Er zijn ook AI-tools voor aantekeningen van vergaderingen die videogesprekken kunnen transcriberen naar aantekeningen in tekst of tekstuele aantekeningen kunnen samenvatten om sleutelpunten, items voor actie, enz. te identificeren.
Prompt engineering bij het genereren van afbeeldingen
Hoewel nog niet zo veel gebruikt als tekst, biedt het genereren van afbeeldingen ongelooflijke mogelijkheden voor creativiteit. Populaire toepassingen zijn onder andere:
- Digitale kunst
- Grafisch ontwerp voor marketing/sociale media
- Conceptontwerp voor gebeurtenissen en conferenties
- Interieurontwerp en architectuurprototypes
- Tijdschriftomslagen en andere visuals
Prompt engineering voor het genereren van audio en video
Het genereren van audio en video via prompt engineering heeft belangrijke toepassingen op het gebied van entertainment, onderwijs en virtuele assistentie. Enkele praktische toepassingen van AI-hulpmiddelen voor het aanmaken van content zijn:
- Aangepaste muziektracks of geluidseffecten voor videogames en multimediaprojecten
- Muziek die vergadering van een project thematische en emotionele eisen
- Zeldzame dieren/vogelgeluiden
- Korte promotie-/animatievideo's met geluid
- Filmtrailers
- Audio- en videoprototypes
De impact van generatieve AI is buitengewoon en beïnvloedt elke sector, bedrijfstak, geografie en bedrijfstype. In de komende tien jaar zou prompt engineering iemands vermogen om te leren en dingen te begrijpen kunnen definiëren, op een manier zoals 'Googelen' dat vandaag de dag is.
Terwijl generatieve AI zich snel ontwikkelt, zijn hier enkele basismethoden die je kunt gebruiken om aan de slag te gaan met prompt engineering.
Prompting-methoden
Voordat we in technische termen duiken, moet je onthouden dat het belangrijkste voordeel van generatieve AI is dat je je input in natuurlijke taal kunt geven. Dus ga je gang en praat tegen ChatGPT of Google Gemini of Microsoft Copilot zoals je dat van nature zou doen.
Observeer de reacties en verfijn je input terwijl je bezig bent. Hier zijn enkele concepten die je op weg kunnen helpen.
Zero-shot leren
De AI een Taak geven zonder voorafgaande voorbeelden of context wordt zero-shot prompting genoemd. Het wordt gekenmerkt door het volgende.
- Prompts zijn zelfverklarend
- Het model kan de vraag begrijpen en uitvoeren op basis van alleen de vooropleiding
- Het beste als eerste prompt voor nieuwe gebruikers om de grote taalmodellen te begrijpen
Voorbeeld prompt: "Identificeer de primaire programmeertaal die wordt gebruikt in het volgende stukje code: print('Hello, World!')."
Korte leermomenten
Het AI-model een paar voorbeelden van de taak geven voordat de eigenlijke Taak wordt gepresenteerd, wordt 'few-shot prompting' genoemd.
- Prompts zijn voorschrijvend
- Helpt het model de context en het verwachte format van de uitvoer te begrijpen
- Het meest geschikt voor complexe Taken waarbij zero-shot niet genoeg begeleiding biedt
Voorbeeld prompt: "Gegeven de invoer- en uitvoerparen: Invoer: 5 * 5, Uitvoer: 25; Invoer: 8 + 2, Uitgang: 10; bereken de output voor Input: 7 - 4."
Gedachtenkronkel
Het model vragen om tussenstappen of redeneerpaden te genereren die naar het uiteindelijke antwoord of de gewenste uitvoer leiden, wordt chain-of-thought (COT) prompting genoemd.
- De prompts gebeuren stap voor stap
- Loopt het model door naar het uiteindelijke resultaat
- Het meest geschikt voor complexe probleemoplossende taken waarbij u wilt dat het model "zijn werk laat zien"
Voorbeeld prompt: "Om een gegeven reeks 'hallo' om te keren, splits je eerst de reeks in afzonderlijke tekens. Ten tweede draait u de bestelling van deze tekens om. Ten slotte voegt u deze tekens weer samen tot een reeks. Wat is de uiteindelijke uitvoer?"
Geavanceerde technieken voor vragen
Laten we eens kijken naar een paar meer complexe en geavanceerde prompttechnieken.
Nul-schot CoT
Zero-shot chain-of-thought (COT) combineert de twee methoden om complexe problemen aan te pakken zonder voorafgaande voorbeelden in de trainingsgegevens.
Stel je voor dat je een generatief AI-model gebruikt om een stuk softwarecode te debuggen dat het nog nooit eerder is tegengekomen.
Met behulp van zero-shot COT zou het model zijn begrip van het probleem verwoorden, logischerwijs oorzaken afleiden en stap voor stap mogelijke oplossingen formuleren, ondanks het feit dat het niet getraind is op dit specifieke probleem.
Automatische prompt ingenieur (APE)
Wat als AI AI zou kunnen vragen om de juiste antwoorden te vinden? Dat is automatisering van prompt engineering.
Het gebruik van algoritmen en technieken om automatisch prompts te genereren of te optimaliseren voor interactie met AI-modellen wordt APE genoemd. In dit model analyseert het algoritme een corpus van succesvolle en onsuccesvolle pogingen om soortgelijke taken te automatiseren.
Vervolgens worden trefwoorden, structuren en instructies toegevoegd waarvan is vastgesteld dat ze het meest waarschijnlijk leiden tot een succesvol resultaat. Terwijl de AI scripts genereert, evalueert het APE-systeem de effectiviteit ervan, verfijnt het de prompt op basis van wat het leert en verbetert het iteratief het proces.
Welke methode je ook gebruikt, je wordt waarschijnlijk geconfronteerd met een aantal uitdagingen op je weg naar effectieve prompt engineering.
Beperkingen en uitdagingen van prompt engineering
Gen AI is een opkomend veld dat zijn eigen ups en downs kent. Aan de andere kant proberen gebruikers verschillende prompts en stijlen uit om de output te krijgen die ze nodig hebben. Een technologie die zo snel evolueert, heeft uitdagingen.
Enkele van de grootste beperkingen van prompttechnologie en manieren om ze te overwinnen.
Afhankelijkheid van modellen: Een prompt die goed werkt met het ene model levert misschien niet dezelfde resultaten op met een ander model.
let op verschillen in het model. Maak aanpassingen en optimalisaties terwijl je bezig bent._
Complexiteit en specificiteit: Effectieve prompts vereisen vaak een diep begrip van de taal en mogelijkheden van het model.
vind de balans tussen te vaag en te specifiek om het meeste uit uw grote taalmodellen te halen._
Bias en gevoeligheid: AI-modellen kunnen vooroordelen erven van hun trainingsgegevens, die je onbedoeld kunt versterken door prompt engineering. Bovendien kunnen hallucinatie, vooringenomenheid, ongevoeligheid, enz. leiden tot schadelijke, misleidende of onethische resultaten.
bouw systemen voor zorgvuldige overweging en ethisch toezicht op AI-gebruik._
Schaalbaarheid: Naarmate de omvang van Taken toeneemt, worden handmatige aanwijzingen voor elk uniek scenario onpraktisch.
overweeg automatische promptgeneratie of -optimalisatie voor toekomstige behoeften._
Interpreteerbaarheid: Gebrek aan interpretabiliteit kan het moeilijk maken om prompts iteratief te verbeteren of problemen te diagnosticeren.
Gebruik chain-of-thought methoden en sta erop dat je de logische redenering van de AI ziet voor belangrijke output.
Overfitting en underfitting: Overfitting treedt op wanneer een prompt te veel is afgestemd op specifieke voorbeelden, waardoor deze minder effectief is voor algemene gevallen. Underfitting treedt op als een prompt te breed is, wat leidt tot algemene of irrelevante outputs.
zoek de balans
Beperkingen in kosten en middelen: Hoogwaardige prompt-engineering kan, vooral in een commerciële instelling, aanzienlijke rekenkracht en tijd van experts vergen.
focus op praktische toepassingen en rendement op investering
Excelleer in Prompt Engineering met ClickUp
Hoe heet dat liedje van Taylor Swift? Hoeveel kaas moet ik in mijn pasta doen? Is deze dataset schoon voor analyse? Voor welke medicatie is deze patiënt allergisch? Welke Taken van deze Sprint moeten nog worden toegewezen?
De reikwijdte van generatieve AI-modellen wordt steeds groter. Het resultaat is dat prompt engineering een onmisbare vaardigheid wordt voor professionals in verschillende sectoren.
Je vermogen om de taal van de LLM te spreken, bepaalt hoe succesvol je bent in het uitlokken van de beste resultaten - een vaardigheid die is samengevat in 'prompt engineering'
Je kunt prompt engineering uitproberen met een van de gratis LLM's zoals ChatGPT, Google Gemini, DALL-E enz. Probeer het eens te vragen om een remix te maken van je favoriete liedjes voor je volgende verjaardagsfeestje of kijk naar je creditcardafschriften om je grootste uitgaven te visualiseren.
Werk sneller en effectiever met ClickUp Brain. ClickUp integreert AI in het platform voor kennisbeheer, projectmanagement en schrijven.
En wat is er nog meer? ClickUp Brain wordt ook geleverd met ingebouwde prompts en honderden sjablonen om ervoor te zorgen dat u op de juiste voet begint.Kijk wat generatieve AI kan doen voor uw projectmanagement. Probeer ClickUp vandaag nog gratis uit !
Veelgestelde vragen over Prompt Engineering
1. Wat is prompt engineering, met voorbeeld?
Het maken van input voor generatieve AI-modellen zoals ChatGPT om ze te begeleiden bij het produceren van specifieke of gewenste output wordt prompt engineering genoemd.
Voorbeeld voor prompt engineering
Wanneer een softwareontwikkelaar een taalmodel zoals GPT-4 wil gebruiken om een Python-script te genereren voor een webscraper die nieuwskoppen van een specifieke website verzamelt.
Prompt: "Genereer een Python-script met behulp van de Beautiful Soup-bibliotheek om de laatste nieuwskoppen te scrapen van 'voorbeeld-news-site.com.' Het script moet omgaan met paginering en de koppen opslaan in een lijst."
2. Wat is een voorbeeld van een prompt?
Elke input die je aan een generatief AI-model geeft, is een prompt. Met goede prompt engineering kun je je output aanzienlijk verbeteren, zodat deze nuttiger, relevanter, nauwkeuriger en boeiender wordt.
Een goed voorbeeld van een prompt is: "Genereer een productbeschrijving van 150 woorden voor een handdoekenset van bamboevezel die de milieuvriendelijke voordelen, duurzaamheid en zachtheid benadrukt. Voeg een call-to-action toe die eco-bewust leven aanmoedigt en de toewijding van het merk aan duurzaamheid promoot."
3. Hoe begin ik met prompte engineering?
De beste manier om met prompt engineering te beginnen is door het zelf te proberen. Communiceer ermee in natuurlijke taal en begrijp het model. Tegelijkertijd kunt u:
- Inschrijven voor online certificeringscursussen
- Documentatie lezen die specifiek is voor het AI-model dat u gebruikt
- Communities en forums volgen waar grote taalmodellen worden besproken
- Regelmatig oefenen en leren van elke interactie
- Analyseer succesvolle en onsuccesvolle prompts om te begrijpen wat goed werkt
Blijf op de hoogte van de ontwikkelingen op het gebied van AI en natuurlijke taalverwerkingstechnologieën, omdat deze van invloed kunnen zijn op hoe prompts moeten worden gestructureerd.