Kunsten at optimere prompts til smartere AI-arbejdsgange

Kom godt i gang med promptoptimering

Promptoptimering betyder at forfine det input, du giver til en AI-model, så den leverer de mest præcise og effektive svar muligt. Det handler ikke kun om klar kommunikation—optimerede prompts reducerer også det beregningsmæssige arbejde, hvilket giver hurtigere behandlingstider og lavere omkostninger. Uanset om du skriver forespørgsler til kundesupport-chatbots eller genererer komplekse rapporter, har det betydning, hvordan du strukturerer og formulerer dine prompts.

Forskellen mellem en god og en dårlig prompt

Har du nogensinde forsøgt at få AI til at skrive en meta-beskrivelse? Sandsynligvis lød din første prompt nogenlunde sådan her:

Skriv en meta-beskrivelse om emnet promptoptimering.

Denne prompt er forkert af flere årsager. Hvis du ikke specificerer den længde på 140 tegn, som Google kræver, vil AI’en gå langt over. Hvis den rammer længden, bruger den ofte en anden stil eller gør beskrivelsen for kedelig til, at nogen vil klikke på den. Endelig, uden at læse din artikel, kan den kun lave vage meta-beskrivelser.

Se prompten nedenfor. Den er længere og bruger flere teknikker, vi lærer i dette blogindlæg. Det, denne prompt gør godt, er, at den adresserer alle mulige udfordringer, så du får det nøjagtige output, du har brug for, i første forsøg:

Forstå det grundlæggende

Tokens er byggestenene i tekst, som AI-modeller behandler. Modellerne opdeler teksten i disse tokens. Et enkelt token kan være ét ord, flere ord eller endda en del af et ord. Flere tokens betyder som regel langsommere svar og højere beregningsomkostninger. Derfor er det vigtigt at forstå, hvordan tokens fungerer, for at lave bedre prompts, der er både omkostnings- og tidseffektive.

Hvorfor tokens er vigtige:

1. Omkostning: Mange AI-modeller, som OpenAI’s ChatGPT, tager betaling for antallet af behandlede tokens.
2. Hastighed: Færre tokens giver hurtigere svar.
3. Tydelighed: En kortfattet prompt hjælper modellen med at fokusere på relevante detaljer.

For eksempel:

• Prompt med mange tokens:
  Kan du venligst forklare i detaljer alle aspekter af, hvordan maskinlæringsmodeller trænes, inklusive alle mulige algoritmer?
• Prompt med få tokens:
  Opsummer processen for træning af maskinlæringsmodeller og fremhæv nøglealgoritmer.

I prompten med mange tokens bliver AI’en bedt om at gå i detaljer med alle muligheder, mens prompten med få tokens beder om et simpelt overblik. Når du ser overblikket, kan du udbygge det efter behov og nå dit ønskede resultat hurtigere og billigere.

Sådan skaber du effektive prompts

At skabe effektive prompts kræver en blanding af klarhed, kontekst og kreativitet. Det anbefales at afprøve forskellige formater for at finde de mest effektive måder at spørge AI’en på. Her er nogle vigtige teknikker:

Vær specifik og tydelig

Uklare prompts kan forvirre modellen. En velstruktureret prompt sikrer, at AI’en forstår din hensigt.

Eksempel:

• Utydelig prompt:
  Skriv om sport.
• Specifik prompt:
  Skriv et blogindlæg på 200 ord om fordelene ved regelmæssig motion for basketballspillere.

Giv kontekst

Relevante detaljer hjælper AI’en med at generere svar, der er tilpasset dine behov.

Eksempel:

• Uden kontekst:
  Forklar fotosyntese.
• Med kontekst:
  Forklar fotosyntese for en 10-årig med enkle ord.

Brug eksempler

At tilføje eksempler guider AI’en til at forstå det format eller den tone, du ønsker.

Eksempel:

• Uden eksempel:
  Generér en produktanmeldelse af en smartphone.
• Med eksempel:
  Skriv en positiv anmeldelse af en smartphone sådan her: “Jeg har brugt [Produktnavn] i en uge, og dets kamera er helt fantastisk…”

Eksperimentér med skabeloner

At bruge standardiserede skabeloner til lignende opgaver sikrer ensartethed og sparer tid.

Eksempelskabelon til blogindlæg:
“Skriv et blogindlæg på [antal ord] om [emne], med fokus på [specifikke detaljer]. Brug en venlig tone og inkluder [nøgleord].”

Avancerede teknikker til kontekstoptimering

Flere avancerede strategier kan hjælpe dig med at tage dine prompts til næste niveau. Disse teknikker går ud over basal klarhed og struktur og gør det muligt at håndtere mere komplekse opgaver, integrere dynamiske data og tilpasse AI-svar til specifikke domæner eller behov. Her er et kort overblik over, hvordan hver teknik fungerer, med praktiske eksempler som guide.

Few-Shot Learning

Few-shot learning handler om at give et lille antal eksempler i din prompt for at hjælpe AI’en med at forstå det mønster eller format, du har brug for. Det gør modellen i stand til at generalisere ud fra meget lidt data, hvilket er ideelt til nye eller ukendte opgaver.

Angiv blot nogle få eksempler i din prompt for at vise modellen dine forventninger.

Eksempel-prompt:

Oversæt følgende sætninger til fransk:

1. Godmorgen → Bonjour
2. Hvordan har du det? → Comment ça va?
   Nu, oversæt: Hvad hedder du?

Prompt Chaining

Prompt chaining er processen med at opdele komplekse opgaver i mindre, håndterbare trin, der bygger oven på hinanden. Denne metode gør det muligt for AI’en at løse flertrinsopgaver systematisk og sikrer klarhed og præcision i output.

Eksempel-prompt:

• Trin 1: Opsummer denne artikel på 100 ord.
• Trin 2: Lav opsummeringen om til et tweet.

Kontekstuel hentning

Kontekstuel hentning integrerer relevante, opdaterede informationer i prompten ved at henvise til eksterne kilder eller opsummere nøgleoplysninger. På den måde får AI adgang til præcise og aktuelle data for mere velinformerede svar.

Eksempel:
“Ved brug af data fra denne rapport [indsæt link], opsummer nøglefund om vedvarende energi [tendenser].”

Finjustering med embeddings

Finjustering med embeddings tilpasser AI-modellen til specifikke opgaver eller domæner ved brug af specialiserede datarepræsentationer. Denne tilpasning øger relevansen og præcisionen af svar i niche- eller branchespecifikke anvendelser.

Strategier til tokenstyring

At styre tokenforbruget giver dig kontrol over, hvor hurtigt og omkostningseffektivt AI håndterer input og output. Ved at reducere antallet af behandlede tokens kan du spare penge og få hurtigere svar uden at gå på kompromis med kvaliteten. Her er teknikker til effektiv tokenstyring:

1. Fjern overflødige ord: Undgå gentagelser eller omstændelig formulering. Gør dine prompts korte og præcise.
   • Omstændelig: Kunne du måske, hvis du ikke har noget imod det, give et overblik over…?
   • Kortfattet: Giv et overblik over…
2. Brug ”windowing”: Fokuser på kun at behandle de mest relevante dele af lange input. Ved at opdele i overskuelige dele kan AI lettere udtrække indsigter uden at skulle gennemgå hele inputtet gentagne gange.
   • Eksempel: Udtræk hovedpointer fra et dokument på 10.000 ord ved at opdele det i sektioner og bede om opsummeringer af hver sektion.
3. Batchbehandling og split af input: Når du behandler flere prompts, så saml dem for effektivitet.
   • Eksempel: Kombinér flere relaterede forespørgsler i én prompt med tydelige adskillere.

Sådan holder du øje med ydeevnen

Optimering stopper ikke ved at skrive bedre prompts. Følg regelmæssigt op på ydeevnen og justér ud fra feedback. Denne løbende opfølgning giver mulighed for kontinuerlig forbedring, så du kan foretage informerede ændringer.

Fokusér på disse nøgleområder:

• Svarkvalitet: Leverer outputtene det, du forventer?
• Effektivitet: Er tokenforbruget og behandlingstiden inden for acceptable grænser?
• Relevans: Holder svarene sig til emnet?

Den bedste tilgang er at arbejde i et interface, hvor du kan se og analysere dit præcise forbrug for hver prompt. Her ses samme FlowHunt AI-arbejdsgang kørt 5 gange, hvor kun kildematerialet ændres. Forskellen i omkostning er kun få øre, men jo flere gange det gentages, desto mere mærkbart bliver det:

Konklusion

Uanset om du bare vil have mest muligt ud af den gratis grænse på AI-modeller eller bygger din AI-strategi i stor skala, er promptoptimering afgørende for alle, der bruger AI. Disse teknikker gør det muligt at bruge AI effektivt, få præcise resultater og reducere omkostningerne.

Efterhånden som AI-teknologien udvikler sig, vil vigtigheden af klar og optimeret kommunikation med modellerne kun vokse. Begynd allerede i dag med at eksperimentere med disse strategier—helt gratis. FlowHunt lader dig bygge med forskellige AI-modeller og funktioner i ét samlet dashboard, så du kan optimere og effektivisere AI-arbejdsgange til enhver opgave. Prøv 14 dages gratis prøveperiode!