KI hat sich in kurzer Zeit zu einem wichtigen Bestandteil der Softwareentwicklungsprozesse entwickelt und die Entscheidungsfindung und Analyse auf verschiedenen Ebenen und in verschiedenen Phasen verbessert. Es ist auch zu einem großen Stolperstein geworden und es gibt viele Kontroversen über seine Verwendung. Es gibt eine weitverbreitete Meinung, dass KI Ergebnisse liefert, die zu allgemein oder zu mehrdeutig sind oder nicht die Tiefe und Präzision bieten, die für das erforderliche Niveau erforderlich sind. Ich würde sagen, dass dies wahr sein kann, da die heutigen KI-Tools weitgehend auf menschlichem Input basieren. Aus diesem Grund steht das KI-Prompt-Design im Vordergrund der effektiven Arbeit mit KI-Tools.  In diesem Artikel möchte ich mich auf eine bestimmte Art von KI-Eingabeaufforderungen konzentrieren – tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen. Wenn diese Aufforderungen richtig zusammengestellt werden und klar definierte Ziele im Auge haben, können sie die Arbeitsabläufe und Wertströme in allen Ihren Softwareentwicklungsprozessen positiv beeinflussen. Sie können den Zeit- und Arbeitsaufwand für eine ordnungsgemäße Recherche erheblich reduzieren und ermöglichen Ihnen, sehr fundierte, datengesteuerte Entscheidungen und Prognosen zu treffen, wodurch Ihr Softwareentwicklungszyklus strukturierter, vorhersehbarer und fehlersicherer wird.  Was ist eine tabellengesteuerte Eingabeaufforderung: Vorteile und Herausforderungen  In der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist eine tabellengesteuerte Eingabeaufforderung eines der auf Eingabeaufforderungen basierenden KI-Lernparadigmen, die Tabellen mit Zeilen und Spalten als Strukturbasis für die Informationspräsentation verwendet. Sie weist ein einfacheres strukturelles Design auf, erfordert jedoch eine komplexere Definition der Ausgabe. In dieser Definition stellt jede Spalte eine bestimmte Eingabe und jede Zeile eine bestimmte Ausgabe dar. Der größte Unterschied zu regelbasierten oder formelbasierten Eingabeaufforderungen, bei denen die Ausgabe vollständig auf vordefinierten Regeln basiert, besteht darin, dass sie auf Schlüsselwörtern und Begriffen basiert und die Abhängigkeit zwischen Eingabe und Ausgabe viel flexibler ist. Diese Flexibilität bietet eine Reihe wichtiger Vorteile.   Anpassungsfähigkeit  Da die Eingabe-Ausgabe-Abhängigkeit von tabellengenerierenden Eingabeaufforderungen nicht so sehr aus Eisen besteht, können Sie Ihre Eingabe für präzisere oder bedingungsspezifischere Ausgaben optimieren. Das heißt, wir können die Tabellenausgabe gestalten, indem wir die Abfrage erweitern und dabei die Tabellenformel intakt lassen.    Ermöglicht die Verwendung von Dateien in verschiedenen Formaten, z. B. CSV und Base64  Diese Tools der nächsten Stufe können die Genauigkeit und Effizienz regulärer NLP-Aufgaben erheblich verbessern    Kontinuierliche Weiterentwicklung  Im Vergleich zu anderen Arten von Eingabeaufforderungen bieten tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen viel Raum für Verfeinerungen und liefern bessere, genauere und zuverlässigere Ergebnisse, wenn Sie weiterhin neue Eingabe-Ausgabe-Kombinationen testen.   Tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen erfordern jedoch einen fundierten Entwurfsansatz. Gute handgefertigte tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen erfordern umfassende Fachkenntnisse und umfassende Kenntnisse der NLP-Tools. Somit ist die hohe Sensitivität der Modelle gegenüber kleinen Eingabeänderungen in tabellengesteuerten Eingabeaufforderungen nicht nur ein großer Vorteil, sondern auch eine große Herausforderung.   Verstehen, wie tabellengesteuertes Prompt Engineering die Entscheidungsfindung und Effizienz im Entwicklungsprozess steigert  Beginnen wir mit einem anschaulichen Beispiel. Sie müssen sich beispielsweise für einen Technologie-Stack in einem Bereich entscheiden, in dem es viele verfügbare Tools gibt, die auf den ersten Blick gleichermaßen für die Aufgabe geeignet sind, die Wahl hängt jedoch weitgehend von den Details und Besonderheiten Ihres Projekts ab. Wenn Sie diese Recherche manuell durchführen, kann es viel Zeit und wertvolle menschliche Anstrengungen erfordern, alle Daten zu sammeln und mögliche Szenarien zu berechnen. Vorausgesetzt, Sie verfügen über ausreichende Kenntnisse und Verständnis über die Tools und das, was Sie suchen. Sie verfügen aber auch über eine sehr detaillierte Liste nichtfunktionaler Anforderungen Ihres zukünftigen Systems, wie z. B. die Anzahl gleichzeitiger Benutzer, die Anzahl der Transaktionen für einen bestimmten Zeitraum usw., sowie eine Liste von Kriterien, die das System erfüllen muss treffen. Auf dieser Grundlage können Sie eine tabellengesteuerte Eingabeaufforderung erstellen oder diese für mehr Genauigkeit in Tabellen mit einzelnen Kriterien aufteilen und eine KI bitten, die beste Auswahl der verfügbaren Technologie zur Umsetzung anzubieten. Wenn Sie die KI die Zellen für verschiedene Bedingungssätze ausfüllen lassen, erhalten Sie eine detaillierte Entscheidungsmatrix.   Es gibt viele Möglichkeiten, diese Aufgabe weiter zu verbessern und das Endergebnis noch eingabesensitiver und spezifischer zu gestalten. Beispielsweise können Sie die KI bitten, bestimmte Kriterien gegenüber anderen zu priorisieren. Sie können auch Bedingungen hinzufügen, die sich nicht direkt auswirken, wie z. B. die Verfügbarkeit bestimmter Spezialisten, die Ihnen zur Verfügung stehen, deren Wunsch oder Bereitschaft, bestimmte Tools zu nutzen, oder die Lernkurve, die für die Beherrschung bestimmter Technologien erforderlich ist, sowie verschiedene Einschränkungen, die berücksichtigt werden müssen. Sie können die KI auch bitten, mehrere Präsentationen der Ausgabe zu erstellen, beginnend mit regulären Tabellen und Grafiken, oder sie in einen Entscheidungsbaum umzuwandeln, um Empfehlungen basierend auf der Ausgabe und einer beliebigen Anzahl zusätzlicher Faktoren wie Statistiken, Teampräferenzen, Ressourcenzuteilung zu erstellen und andere. Die Durchführung und Organisation einer Recherche auf diese Weise wird zu einem ernsthaften Hebel, wenn Sie Ihre Entscheidungen treffen oder Ihre Entscheidungen vor Stakeholdern verteidigen müssen.   Es gibt jedoch noch eine entscheidende Frage.  Wie können wir wissen, dass KI-generierte Antworten auf tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen gültig sind?  Die tabellenerzeugende Eingabeaufforderung bietet mehrere Qualitäten, die leicht überprüft werden können, und liefert Daten, die sowohl fallspezifisch als auch aus transparenten Quellen stammen. Natürlich hängt viel davon ab, wie gut Sie Ihre Eingabeaufforderungen gestalten. Bei tabellengesteuerten Eingabeaufforderungen ist die Abhängigkeit zwischen der Qualität der Eingabeaufforderung und der Qualität der Antwort nachvollziehbar. Hier sind einige Eigenschaften tabellengesteuerter Eingabeaufforderungen, die die Ausgabe zu einer sehr zuverlässigen Informationsquelle und einer soliden Grundlage für die Entscheidungsfindung machen.   Strukturierte Datenerfassung  Tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen funktionieren mit Daten, die in einfachen Clustern strukturiert sind, und jede Datenquelle ist leicht zu verfolgen und zu überprüfen. Die Daten werden in einem Softwareentwicklungsprozess systematisch über verschiedene Aufgaben, Rollen und Arbeitsabläufe hinweg erfasst und sind dadurch äußerst zuverlässig und konsistent.   Testgetriebener Ansatz für das Prompt-Engineering  Die Arbeit mit tabellengesteuerten Eingabeaufforderungen erfordert viel Experimentieren und lässt viel Raum für die Feinabstimmung und das Testen verschiedener Kombinationen von Variablen und ihren Werten, um das Ergebnis viel situationsspezifischer zu gestalten und den Eingabeaufforderungsprozess ausführlich zu testen.   Kontextuelles Verständnis  Da die Informationen in der gut gestalteten Eingabeaufforderung in einfache tabellengesteuerte Abhängigkeiten unterteilt sind, können Sie durch die Verschiebung von Werten und Priorität Ihrer Eingabevariablen die geringsten Verschiebungen in der Ausgabe erkennen. Somit sind tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen in der Lage, viele kontextuelle Nuancen und spezifische Anforderungen in Ihrem Entwicklungsprozess zu berücksichtigen. Dadurch werden die gesammelten Daten verwertbar.   Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen  Die Möglichkeit zur Feinabstimmung tabellengesteuerter Eingabeaufforderungen bietet großartige Möglichkeiten, wenn Sie viele Faktoren mit unterschiedlichen Prioritäten berücksichtigen müssen. Tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen können problemlos verschiedene Benutzerrollen und Geschäftsziele berücksichtigen, wodurch die Ausgabedaten sehr relevant werden und ihr Nutzen für die Entscheidungsfindung und Analyse verbessert wird.  Entwicklungsbezogene Aufgaben, die von der Verwendung tabellengesteuerter Eingabeaufforderungen profitieren  Es gibt zwar keine Grenzen für die Anwendung tabellengesteuerter Eingabeaufforderungen zur Verbesserung Ihrer Arbeitsabläufe, einige Aufgaben können jedoch besonders davon profitieren.   Dashboards und Analysen  Tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen eignen sich hervorragend zum Sammeln von Analysedaten. Wenn Sie beispielsweise einen Stapel von Technologien auf gegenseitige Kompatibilität analysieren und dann die wahrscheinlichsten möglichen Probleme bei der gemeinsamen Verwendung definieren müssen. Sie können sogar noch weiter gehen und mögliche Probleme nach Priorität und verschiedenen Anwendungsbereichen aufschlüsseln, z. B. Auslastung, Umsatz, Lernkurve usw.   Testen von Entscheidungstabellen  Entscheidungstabellen sind äußerst effektive Werkzeuge zur Verwaltung verschiedener Arten von Anforderungen und erweiterten Qualitätssicherungsaufgaben. Mithilfe tabellengesteuerter Eingabeaufforderungen können QS-Ingenieure schnell überprüfen, ob alle möglichen Kombinationen von Testbedingungen und Anforderungen abgedeckt sind.   Textklassifizierung  Tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen sind von unschätzbarem Wert, wenn Sie eine große Textmenge, beispielsweise einen ausführlichen Artikel oder eine Forschungsarbeit, schnell analysieren und die Hauptthesen in einer Tabelle präsentieren müssen, insbesondere wenn der Quellartikel mehrere wichtige Standpunkte und Standpunkte auflistet ein fragliches Thema.   Nutzung domänenspezifischen Wissens  Tabellenerzeugende Eingabeaufforderungen helfen dabei, umfangreiches und nicht immer leicht zugängliches domänenspezifisches Wissen zu nutzen, ohne zusätzliche Ressourcen wie Recherche- und Testzeit und -aufwand sowie das Erlernen domänenspezifischer Sprache, Terminologie und Fachjargon in Anspruch zu nehmen.   Elemente einer gut gestalteten Eingabeaufforderung  So sehr tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen die Entscheidungsfindung und Arbeitsabläufe verbessern, hängt alles immer noch weitgehend davon ab, wie gut Sie eine Eingabeaufforderung entwerfen.   Klares und strukturiertes Format  Definierte Spalten und Zeilen, die Eingabe und Ausgabe in einem logischen und kohärenten koabhängigen Format organisieren, sind unerlässlich. Sie müssen außerdem definierte Korrelationen zwischen allen Elementen herstellen, damit Ihre Ausgabe prägnant ist.   Kontextbezogene Relevanz  Die Eingabeaufforderung sollte in Bezug auf die betreffende Aufgabe sehr spezifisch sein und alle sich auswirkenden Bedingungen, Variablen und vor allem Einschränkungen enthalten. Es sollte außerdem detaillierte und eindeutige Anweisungen enthalten, um die KI für eine effektive Reaktion zu unterstützen. Folgeaufforderungen, die Aufteilung der ursprünglichen Eingabeaufforderung in mehrere Aufforderungen, die Aufforderung an die KI, frühere Ausgaben zu analysieren und zusätzliche Abfragen zu stellen, machen die Ausgabe effizienter.   Umfangreiche zeitnahe Tests  Das Verfassen einer funktionierenden Eingabeaufforderung ist in der Regel das Ergebnis zahlreicher Versuche. Sie sollten daher darauf vorbereitet sein, mehrere Eingabekombinationen zu verwenden, um zu testen, was am besten funktioniert, und die Eingabeaufforderung gründlich testen.   Vollständige Problemabdeckung  Auch wenn das Entwerfen und Testen einer Eingabeaufforderung normalerweise eine gute Möglichkeit ist, leere Stellen in der Eingabeaufforderung selbst zu erkennen, ist es immer sinnvoll, so viel Fläche wie möglich abzudecken, um so viele weiße Stellen wie möglich in der Originaleingabe zu erkennen.   Umfangreicher Vergleich  Tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen eignen sich hervorragend für vergleichende Auswertungen. Beim Verfassen einer Eingabeaufforderung ist es wichtig, dass Sie diese Funktion nutzen, um transparentere und genauere Ergebnisse zu erhalten. Der Vergleich ist auch eine gute Möglichkeit, die Eingabeaufforderung zu testen und nach leeren Stellen in Ihrer Abfrage zu suchen.   KI-Besonderheiten  Wenn Sie die Verhaltensmerkmale des KI-Modells kennen, mit dem Sie arbeiten, und diese beim Entwerfen einer Eingabeaufforderung berücksichtigen, kann dies die Ausgabe erheblich verbessern.  Zu den weiteren Best Practices für die Tabellengenerierung von Prompt Engineering, die ich nennen kann, gehören die Verwendung von Chain-of-Thought-Argumentation und Fow-Shot-Learning. Durch die Integration dieser beiden Interaktionstechniken mit KI können Sie die Relevanz Ihrer Ergebnisse erheblich steigern und die Reaktionen in die gewünschte Richtung lenken.   Die zentralen Thesen  Tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen können die Entscheidungsprozesse in Ihrer Entwicklung erheblich verbessern, indem sie Recherche, Brainstorming, Diskussionen und Argumente reduzieren, da sie bei richtiger Gestaltung gut organisierte, objektive Informationen liefern, die sowohl fundiert als auch frei von Meinungen sind.  Das Entwerfen einer effektiven tabellengesteuerten Eingabeaufforderung erfordert jedoch bestimmte Fähigkeiten und lässt sich oft durch Versuch und Irrtum verbessern. Tabellengesteuerte Eingabeaufforderungen reagieren sehr sensibel auf den Kontext, was ihr großer Vorteil ist, da sie große Flexibilität und Raum für Feinabstimmungen bieten. Dies stellt auch eine Herausforderung dar, da Sie eine komplexe Kombination von Faktoren berücksichtigen müssen, um einen solchen Kontext präzise zu erstellen.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

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Tabellengesteuertes Prompt-Design: So verbessern Sie die Analyse und Entscheidungsfindung in Ihrer Softwareentwicklung

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