Tutustu, miten FlowHunt hyödyntää one-shot promptingia opettaakseen LLM:t luomaan virheettömiä YouTube-upotuksia WordPressissä, tehostaen sisällöntuotantoa ja parantaen tehokkuutta.
Large Language Models (LLM:t) ovat uskomattoman monipuolisia, mutta joskus ne tarvitsevat ohjausta suorittaakseen tiettyjä tehtäviä oikein. FlowHuntilla olemme tutkineet one-shot promptingin voimaa opettaaksemme LLM:lle, miten luoda täydellisiä YouTube-upotuksia suoraan WordPress-julkaisuihin integraatiomme avulla. Tämä tekniikka on parantanut merkittävästi sisällöntuotannon tarkkuutta ja tehokkuutta käyttäjillemme.
One-shot prompting on tekniikka, jossa LLM:lle annetaan yksi esimerkki halutusta lopputuloksen muodosta tai käyttäytymisestä. Toisin kuin zero-shot prompting (jossa esimerkkejä ei anneta) tai few-shot prompting (käytetään useita esimerkkejä), one-shot on tasapaino tehokkuuden ja toimivuuden välillä.
One-shot promptingin kauneus on sen yksinkertaisuudessa: näytä mallille kerran, ja se osaa jäljitellä kaavaa.
WordPress tarjoaa monia tapoja upottaa YouTube-videoita, mutta prosessi ei aina ole intuitiivinen – erityisesti käyttäjille, jotka eivät tunne WordPressin lohkoeditoria tai lyhytkoodeja. Tavoitteenamme oli mahdollistaa, että käyttäjä voi syöttää aiheen tai tuotteen, ja LLM löytää sopivat YouTube-videot ja luo oikean upotuskoodin FlowHuntin WordPress-integraation kautta.
Aluksi LLM:mme kamppaili tasalaatuisen muotoilun kanssa ja tuotti joskus yhteensopimattomia upotusmenetelmiä. Tässä kohtaa one-shot prompting tuli avuksi.
Tässä on käyttämämme tarkka prompti YouTube-upotusongelman ratkaisemiseksi:
CopyVideos: Löytyykö aiheeseen liittyviä video-oppaita tai tuote-esittelyjä? Tiivistä niiden sisältö ja etsi aiheeseen liittyviä YouTube-videoita sekä esitä ne HTML-upotusmuodossa.
esimerkki upotuksesta:
"<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/LSHlL0d1Odw?si=N1WpGJij-nv35gNh" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>"
---START INPUT---
{input}```
Tämä yksinkertainen mutta tehokas prompti tekee useita keskeisiä asioita:
- Määrittelee tehtävän selkeästi: etsi aiheeseen liittyviä video-oppaita ja tuote-esittelyjä
- Pyytää tiivistämään videon sisällön
- Antaa täydellisen esimerkin vaaditusta iframe-upotusmuodosta
- Käyttää selkeää syöterakennetta erotinmerkeillä (`---START INPUT---` ja `---`)
Esimerkki näyttää LLM:lle:
- Tarkka iframe-rakenne, jota YouTube-upotuksissa tarvitaan
- Kaikki tarvittavat attribuutit (leveys, korkeus, allowfullscreen jne.)
- Oikea YouTube-upotusosoitteen muoto (/embed/ käytössä /watch?v=-muodon sijaan)
## Tulokset ja hyödyt
Otettuamme tämän one-shot prompting -lähestymistavan käyttöön havaitsimme:
- **Lähes täydellinen tarkkuus** oikein muotoilluissa YouTube-upotuksissa
- **Johdonmukainen ja responsiivinen videon muotoilu** eri laitteilla
- **Merkittävä ajansäästö** sisällöntuottajille, joiden ei enää tarvitse etsiä ja upottaa videoita manuaalisesti
- **Parantunut sisällön laatu** automaattisesti valikoidun, olennaisen videosisällön ansiosta
FlowHunt-käyttäjillemme tämä tarkoitti, että he voivat keskittyä tekstisisällön tuottamiseen, kun taas LLM hoitaa videoiden etsimisen ja upotuksen teknisen puolen.
## Miksi One-Shot on parempi kuin muut vaihtoehdot
Kokeilimme useita lähestymistapoja:
1. **Zero-shot prompting:** Pelkkä pyyntö “etsi ja upota YouTube-videoita” johti epäjohdonmukaisiin formaatteihin ja joskus ongelmalliseen iframe-koodiin.
2. **Yksityiskohtaiset ohjeet ilman esimerkkiä:** Teknisten vaatimusten antaminen paransi tuloksia, mutta LLM teki edelleen muotoiluvirheitä ilman konkreettista esimerkkiä.
3. **Few-shot prompting:** Useiden esimerkkien käyttö toimi hyvin, mutta oli tähän tehtävään liioittelua ja lisäsi tarpeettomasti token-määrää.
One-shot prompting osoittautui kultaiseksi keskitieksi – tarpeeksi ohjausta ilman resurssien tuhlausta.
## YouTuben ulkopuolella: Kaavan laajentaminen
Olemme sittemmin soveltaneet samaa one-shot prompting -tekniikkaa muihin upotustilanteisiin:
- Twitter/X-julkaisut
- Instagram-julkaisut
- Erilaiset muotoilut
Kaikissa noudatetaan samaa kaavaa: näytä yksi täydellinen esimerkki ja anna LLM:n jäljitellä sitä.
> Mallin koosta ja monimutkaisuudesta riippuen voi olla tarpeen korostaa, että esimerkki on vain esimerkki, eikä juuri sitä odoteta LLM:ltä. Pienemmissä malleissa näemme, että esimerkki saattaa "vuotaa" lopputulokseen ja pilata vastauksen.
## One-Shot Promptingin käyttöönotto FlowHunt-työnkuluissa
Jos käytät FlowHuntia sisällöntuotantoon, voit helposti ottaa one-shot promptingin käyttöön omissa työnkuluissasi:
1. Luo malli, joka sisältää one-shot-esimerkin
2. Määritä muuttuja käyttäjän syötteen tallentamiseen
3. Konfiguroi LLM käsittelemään syöte esimerkin kaavan mukaan
4. Lähetä tulos suoraan WordPressiin integraatiomme kautta
Tätä lähestymistapaa voi mukauttaa käytännössä mihin tahansa rakenteiseen lopputulokseen, jonka haluat LLM:n tuottavan johdonmukaisesti.
One-shot prompting on tekniikka, jossa kielimallille näytetään yksi esimerkki halutusta lopputuloksen muodosta tai käyttäytymisestä, jolloin malli pystyy jäljittelemään kaavaa johdonmukaisiin tuloksiin.
Se antaa LLM:lle tarkan esimerkin vaaditusta iframe-upotusmuodosta, mikä johtaa oikein muotoiltuihin YouTube-upotuksiin, säästää aikaa ja takaa tasalaatuisen sisällön.
Kyllä, samaa tekniikkaa voi soveltaa esimerkiksi Twitter/X- ja Instagram-julkaisujen sekä muiden rakenteisten sisältöjen upotukseen antamalla yhden selkeän esimerkin, jota LLM seuraa.
Arshia on AI-työnkulkuinsinööri FlowHuntilla. Tietojenkäsittelytieteen taustalla ja intohimolla tekoälyyn hän erikoistuu luomaan tehokkaita työnkulkuja, jotka integroivat tekoälytyökaluja arjen tehtäviin, parantaen tuottavuutta ja luovuutta.
Luo älykkäitä chatboteja ja tekoälytyökaluja helposti FlowHuntin koodittomalla työkalulla. Aloita työnkulkujesi automatisointi ja paranna sisältöäsi jo tänään.
Tehosta verkkosivustosi konversiota tekoälyn luomilla CTA-elementeillä FlowHuntin avulla. Automatisoi lyhytkoodien luonti, paranna sisällön tehokkuutta ja vapau...
LLM-malleissa kehote on syöttöteksti, joka ohjaa mallin tuottamaa vastausta. Opi, kuinka tehokkaat kehotteet, kuten zero-, one-, few-shot- ja chain-of-thought -...
Luo automaattisesti SEO-optimoidut YouTube-videoiden otsikot, kuvaukset ja hashtagit mistä tahansa verkkosivun URL-osoitteesta. Täydellinen markkinoijille, sisä...
