
 
 Die übersehene Kommunikationsfähigkeit, die entscheidet, ob KI im Maßstab funktioniert oder nicht. Die übersehene Kommunikationsfähigkeit, die entscheidet, ob KI im Maßstab funktioniert oder nicht. Gute Vorschläge kommen aus klaren Absichten, strukturierten Tests und ständiger Verfeinerung durch einen organisierten Engineering- und Testprozess. Frühe Arbeit mit großen Sprachmodellen war von Versuch und Irrtum abhängig. Das jetzt auffordern erfordert das gleiche strukturierte Denken, das Sie verwenden würden, um jedes System zu entwerfen. Sie müssen verstehen, wie Modelle Sprache interpretieren und wie sie Absicht in einer Weise ausdrücken können, die sie folgen können. Starke Instant-Ingenieure denken in Schritten, messen Ergebnisse, verfolgen Änderungen, A / B-Tests und verbessern sich im Laufe der Zeit. Meine Arbeit begann bei Microsoft, wo ich mich auf groß angelegte Empfehlungssysteme und Suchalgorithmen konzentrierte, um Hunderte von Millionen von Kunden zu bedienen. In diesem Blog werde ich die praktischen Methoden teilen, die ich zum Entwerfen, Testen und Verfeinern von Anrufen benutze, die konsequent genaue und nützliche Ausgänge liefern. Core Techniques for Better Results Kerntechniken für bessere Ergebnisse Die Grundlagen des effektiven Aufrufs gelten in allen Branchen.Diese Techniken bieten Kontrolle, Genauigkeit und Wiederholbarkeit. Definieren Sie die Rolle des Modells eindeutig, z. B. als Strateg, Forscher oder Analyst, mit klaren Merkmalen. Role Assignment Setzen Sie Grenzen für Ton, Format und Länge.Klare Grenzen reduzieren Zweideutigkeit und führen Antworten. Constraints Aufteilen Sie Aufgaben in definierte Schritte oder Abschnitte.Dies verbessert die Logik des Modells und hilft ihm, komplexe Anweisungen zu handhaben. Delimiters and Structure Dazu gehören Musterausgaben, die zeigen, wie gute Leistungen aussehen. Beispiele lehren Ton und Präzision schneller als schriftliche Erklärungen. Few-Shot Examples Sie zeigen auch das Format, in dem Sie die Ausgabe behalten möchten, was sehr wichtig ist, da LLMs "Jazz" häufiger als nicht spielen können und Antworten in Formaten liefern, die Sie nicht erwarten würden. Jede dieser Methoden unterstützt Konsistenz und Effizienz. Zusammen schaffen sie eine Grundlage für zuverlässige, wiederholbare KI-Ergebnisse. Advanced Strategies for Complex Work Strategien für komplexe Arbeiten Sobald die Grundlagen vorhanden sind, helfen fortgeschrittene Aufforderungstechniken dem Modell Vernunft und leisten effizienter. Dieser Ansatz verbessert Genauigkeit und Transparenz und bietet eine Linse, wie die Reaktion zusammengestellt wurde, eine Schlüsselnotwendigkeit für Auditierbarkeit und langfristige Wartbarkeit. Chain of Thought Prompting Dies stärkt die Analyse und Kreativität gleichzeitig, eine oft übersehene Methode, um sicherzustellen, dass die Antworten ihre Grundlagen abdecken und sich durch mehrere Perspektiven wiederholen, bevor der LLM auf das Land bringt, was er für das Beste hält. Tree of Thought Prompting Diese Struktur ist nützlich für mehrstufige Aufgaben und Prozesse, die strenge Einhaltung plus Compliance-Kontrollen bei jedem Schritt vor dem Übergang zum nächsten erfordern Prompt Chaining Fügen Sie faktische Daten oder kontextbezogene Details ein, um die Argumentation des Modells zu begründen, was Fehler reduziert und die Glaubwürdigkeit stärkt. Data-Driven Prompting Wenn die Leistung stagniert, können Sie Tools wie NotebookLM verwenden, das die neuesten Google Gemini-Modelle verwendet, um alle Anrufe zusammen zu überprüfen und den Anruf selbst zu verfeinern. Meta Prompting NotebookLM und andere projektbasierte LLM-Tools, mit denen mehrere Dateien hochgeladen und überprüft werden können, können häufig strukturelle oder phrasing-verbesserungen identifizieren. Diese Methoden bewegen sich über die Oberflächen-Ebene-Interaktion hinaus und helfen bei der Schaffung von Argumentationsrahmen, die sich auf komplexe Herausforderungen konzentrieren. Zusammen mit einem regelmäßigen, iterativen Audit-Prozess, möglicherweise sogar mit GitHub für die Veränderungsverfolgung, verwandeln diese Strategien die "Schwarze Box" der Aufforderung von Magie in etwas organisierteres und vorhersehbares, mit besseren, genaueren Ausgaben von LLMs. Avoiding Common Pitfalls Vermeiden gemeinsamer Fallstricke Prompt Engineering funktioniert am besten, wenn es sich auf Klarheit und Überwachung konzentriert. LLMs simulieren Argumentation durch Muster-Matching in Daten. sie erfordern Überprüfung und Kontext, um Genauigkeit zu gewährleisten. Starke Aufforderung ähnelt prägnanten professionellen Briefs. Sie kommunizieren Absicht klar und effizient. Aufforderung belohnt Disziplin. Je direkter die Anweisung, desto konsistenter die Ausgabe. Das heißt, Beispiele oder Vorlagen in der Aufforderung müssen nicht konzentriert sein, da die Kontextfenster extrem groß sind. zögern Sie nicht, eine zehn- oder zwanzigseitige Beispielausgabe eines kanonischen Arbeitsprodukts bereitzustellen, um den LLM als North Star mit wichtigen Details zu führen. Principles That Endure Prinzipien, die bestehen Um konsistente und skalierbare KI-Ergebnisse zu erzielen, konzentrieren Sie sich auf drei Schlüsselprinzipien: Klarheit, Struktur und Konsistenz. Klarheit ist unerlässlich, um genaue und handlungsfähige Ergebnisse zu erzielen.Wenn die Anweisungen unklar oder zweideutig sind, werden die Antworten der KI dies widerspiegeln, was möglicherweise zu verschwendeten Anstrengungen führt. Eine präzise Anleitung mit wichtigen Beispielen, egal wie lange, ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die KI liefert, was benötigt wird. Denken Sie daran, dass LLMs Klarheit über den Kontext gewinnen und mehr davon innerhalb der Vernunft liefern, kann dazu beitragen, eine konsistente, vorhersehbare und genaue Umsetzung zu unterstützen. Struktur ist ebenso wichtig. Ein gut organisierter Anruf verbessert die Fähigkeit der KI, zuverlässige, relevante Ausgänge zu liefern.Egal, ob Sie KI im Kundenservice oder bei operativen Aufgaben implementieren, strukturierte Anrufe reduzieren das Risiko von Fehlern und verbessern die Effizienz. Die Konsistenz spielt bei der Skalierung von KI-Lösungen eine wichtige Rolle.Die Aufforderung, überall klar und strukturiert zu bleiben, ermöglicht es der KI, sich konsequent anzupassen und zu funktionieren, auch wenn sich die Geschäftsanforderungen entwickeln. Regelmäßige Verfeinerung sorgt dafür, dass KI-Systeme mit den Geschäftszielen im Einklang bleiben und sich mit den technologischen Fortschritten weiterentwickeln. Stellen Sie sicher, dass Ihre Teams über einen Prozess und ein System verfügen, um regelmäßig QA-Tests und -Iterationen durchzuführen, sowie Prüfungsanfragen mit einem detaillierten Änderungsprotokoll. Final Perspective Abschließende Perspektive Wohlgefertigte Anreize führen die KI dazu, Geschäftsziele effizient zu erreichen, was die KI zu einem wertvollen Werkzeug und nicht nur zu einer schnellen Lösung macht. Effektiver Einsatz von KI beginnt mit einem klaren Verständnis des gewünschten Ergebnisses. Definieren Sie die wichtigsten Ziele und Nuancen und teilen Sie Ihre Schlüsselperspektive auf die Aufgabe im Vorfeld, um sicherzustellen, dass die KI mit den Geschäftsanforderungen übereinstimmt. Denken Sie darüber nach, wie Sie einen frühen Studenten in Richtung eines geeigneten Bereichs der Bibliothek leiten, damit sie an der richtigen Stelle suchen können. Durch die Bewertung seiner Leistung können Sie Bereiche zur Verbesserung identifizieren und Anpassungen vornehmen, um die Ergebnisse zu verbessern. KI-Implementierungen, von den anspruchsvollsten bis hin zu einfachen Anregungen, müssen kontinuierlich verfeinert werden. Die laufende Verfeinerung garantiert, dass die KI weiterhin sich entwickelnden Bedürfnissen entspricht und einen echten, nachhaltigen Wert liefert. Ohne es werden Ihre Ausgaben driften, Erwartungen verpassen und sogar Ihr Team schämen.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

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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Ein praktischer Leitfaden zum schnellen Engineering für die heutigen LLMs

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