In deze tutorial onderzoeken we hoe je effectieve prompts kunt formuleren, die worden gebruikt om chatbots, content of klantenservice aan te sporen. Prompt Engineering is vooral cruciaal in generatieve AI-modellen. Hieronder valt het veelzijdige ChatGPT van OpenAI, dat is ontworpen om mensachtige tekst te genereren, waardoor het een onmisbaar hulpmiddel is voor het genereren van content, klantinteracties en boeiende chatbots.

TL;DR

  • Prompt Engineering is een cruciale vaardigheid in het genereren van nauwkeurige, doelgerichte uitkomsten in AI generatieve modellen.
  • ChatGPT van OpenAI is een veelzijdige taalverwerkingstool die wordt gebruikt bij het maken van content, klantenservice en chatbots.
  • ChatGPT Prompt Engineering vereist een grondig begrip van de werking en het maken van effectieve prompts om outputs in de richting van een gewenst resultaat te sturen.
  • De basis van Prompt Engineering vereist inzicht in het gedrag van ChatGPT en het vermogen om geschikte prompts te ontwikkelen voor nauwkeurigheid.
  • Specificiteit, duidelijkheid en precisie zijn de belangrijkste principes van effectieve aanwijzingen voor ChatGPT.
  • Het bieden van context door middel van instructies en plaatsaanduidingen leidt de focus van het model voor betere resultaten.
  • ChatGPT presteert optimaal wanneer specifieke rollen worden toegewezen voor taakgerichte reacties.

Hoe begin je met ChatGPT Prompt Engineering?

ChatGPT Prompt Engineering is een cruciale vaardigheid in elk taalmodelonderzoek. Het vereist een grondige kennis van taalmodellen, hun werking en competentie in het maken van effectieve prompts die de output sturen in de richting van een gewenst resultaat. Onze cursus Introductie tot ChatGPT is een inleidend hulpmiddel om de grondbeginselen van deze tool te begrijpen.

Hoe ChatGPT werkt

ChatGPT is een transformatormodel dat een voorspellingstechniek gebruikt om tekst samen te stellen. Het voorspelt volgende woorden in een zin en voegt zinnen samen om volledige alinea's samen te stellen. Bijvoorbeeld, gegeven de context van "De zon is...", kan ChatGPT "schijnen" of "ondergaan" voorspellen als geschikte vervolgwoorden. Het mechanisme van ChatGPT begrijpen is van vitaal belang om het model zo te sturen dat het voorspellingen genereert die overeenkomen met je gewenste resultaat.

Grondslagen van Prompt Engineering

Prompt Engineering is een iteratieve cyclus van ontwerpen, testen en optimaliseren van prompts om precieze, gerichte resultaten te genereren. Het gaat om het ontwikkelen van prompts die de output van de AI kunnen vormgeven met minimale verstoringen of onnodige reacties. De basis van Prompt Engineering vereist dus een duidelijk begrip van het gedrag van ChatGPT en het vermogen om geschikte prompts op maat te maken om nauwkeurige, nuttige reacties te krijgen. In dit artikel bespreken we meer over Prompt Engineering-technieken .

Voorbeelden van prompte engineering

Als we bijvoorbeeld willen dat GPT-4 een kort gegevensanalyserapport opstelt met betrekking tot verkoopgegevens voor een detailhandelbron, dan zou "Geef een gegevensanalyserapport" een algemeen antwoord opleveren. Hoewel dit voldoende is, kunnen we deze prompt nog verder optimaliseren.

Een nuttigere prompt zou kunnen zijn:

"Schets als data-analist de methodologie die je zou gebruiken om een dataset met verkooptrends door de tijd heen onder de loep te nemen, de best verkopende producten aan te wijzen en de verkoopprestaties per regio voor het laatste kwartaal te bekijken."

chatgpt prompt engineering

Deze herziene prompt is specifiek. Er wordt een rol uitgesplitst (data-analist), er worden specifieke eisen gesteld die leiden tot een effectievere uitvoer door GPT-4 op te dragen specifieke analyses te maken op basis van de gespecificeerde dataset.

Strategieën om effectieve prompts te maken voor ChatGPT

Bij het ontwerpen van prompts is het essentieel om de basisstructuren en opmaaktechnieken te begrijpen. Prompts bestaan vaak uit instructies en plaatshouders die het antwoord van het model sturen. 

Bij sentimentanalyse kan een prompt bijvoorbeeld een plaatshouder bevatten voor de tekst die moet worden geanalyseerd, samen met instructies zoals "Analyseer het sentiment van de volgende tekst:" Door duidelijke en specifieke instructies te geven, kunnen we de focus van het model sturen en nauwkeurigere resultaten produceren.

Wees duidelijk

Een nuttige prompt moet glashelder zijn om de voorspelling van het model nauwkeurig te leiden. Dubbelzinnigheid moet geminimaliseerd worden, met gedetailleerde aanwijzingen die de exacte vereisten verduidelijken. Gebruik bijvoorbeeld "Geef een gedetailleerde beschrijving van de kenmerken, het gedrag en de verzorging die nodig zijn voor huishonden" in plaats van "Vertel me over honden".

chat gpt prompt engineering

Context bieden

Omdat ChatGPT reageert op basis van de onmiddellijke context van de vraag, is een duidelijke context van fundamenteel belang. De prompt "Vertaal de volgende Engelse tekst naar het Frans: 'Hallo, hoe gaat het?'" geeft bijvoorbeeld een ruwe context en specifieke instructies.

snelle engineering

Wees nauwkeurig

De nauwkeurigheid van de aanwijzingen bepaalt de nauwkeurigheid van de uitvoer. Specificeer het verwachte resultaat in de prompt. Om bijvoorbeeld een lijst te genereren, vraag je specifiek als volgt: "Maak een lijst van de 10 dichtstbevolkte landen ter wereld."

chat gpt prompting

Probeer een rollenspel

ChatGPT presteert optimaal bij het aannemen van specifieke rollen. De taakopdracht stuurt zijn antwoord. Door bijvoorbeeld de opdracht "Verklaar als historicus het belang van de Amerikaanse Burgeroorlog" te geven, dicteren we hoe en hoe diep ChatGPT moet reageren.

chatgpt vragen

ChatGPT Prompt Voorbeelden [Slechte vs. Goede Prompts]

Voorbeelden van effectieve prompts zijn specifiek en stellen het model in staat om zijn aandacht te richten op het genereren van nauwkeurige en relevante uitkomsten, terwijl slechte prompts te algemeen zijn en leiden tot dubbelzinnige of ongerichte antwoorden.

Slechte Prompt: "Vertel me over honden."
Goede Prompt: "Geef een gedetailleerde beschrijving van de kenmerken, het gedrag en de verzorging die nodig zijn voor huishonden."

Slechte Prompt: "Vertaal deze tekst naar het Frans."
Goede Prompt: "Vertaal de volgende Engelse tekst naar het Frans: 'Hello, how are you?'"

Slechte Prompt: "Analyseer deze gegevens."
Goede vraag: "Analyseer de tien best presterende aandelen in de technologiesector van het afgelopen kwartaal en geef een rapport met projecties voor de komende zes maanden."

Slechte Prompt: "Schrijf een artikel over klimaatverandering."
Goede Prompt: "Schrijf als milieujournalist een artikel over de invloed van menselijke activiteiten op de opwarming van de aarde, inclusief de stijging van de CO2-uitstoot en de gevolgen daarvan voor het milieu."

Slechte Prompt: "Maak een grafiek met verkoopgegevens."
Goede vraag: "Maak een staafdiagram met de verkoopgegevens van het laatste kwartaal, waarin je specifiek de omzetgroei tussen regio's en productcategorieën benadrukt."

Voorbeelden van effectieve prompts zijn specifiek en stellen het model in staat om zijn aandacht te richten op het genereren van nauwkeurige en relevante uitkomsten, terwijl slechte prompts te algemeen zijn en leiden tot dubbelzinnige of ongerichte antwoorden.