Wat is Prompt Engineering?

Definitie en Overzicht

Prompt engineering houdt in dat je nauwkeurige instructies opstelt die AI-taalmodellen sturen bij het genereren van de gewenste uitkomsten. Het is een essentiële praktijk die de chatbot helpt om verschillende vragen te begrijpen en passend te beantwoorden. Effectieve prompt engineering kan van een chatbot een betrouwbare en gebruiksvriendelijke assistent maken.

Voordelen van Effectieve Prompt Engineering

• Verbeterde Nauwkeurigheid: Goed ontworpen prompts leiden tot nauwkeurigere antwoorden, omdat de AI de vraag beter begrijpt.
• Consistentie: Gestructureerde prompts zorgen ervoor dat de chatbot consistent presteert bij verschillende interacties.
• Gebruikerstevredenheid: Duidelijke en relevante antwoorden verbeteren de gebruikerservaring.
• Efficiëntie: Effectieve prompts verminderen de behoefte aan vervolgvragen, wat tijd bespaart voor zowel gebruikers als het systeem.

Waarom is Prompt Engineering Belangrijk?

Verbeterde Nauwkeurigheid

Goed geformuleerde prompts helpen de AI om gebruikersvragen beter te begrijpen, wat resulteert in meer accurate en relevante antwoorden. Dit is essentieel voor het behouden van kwalitatieve interacties en het voldoen aan de verwachtingen van klanten.

Consistentie

Gestructureerde prompts zorgen ervoor dat de chatbot consistent presteert, ongeacht de context of aard van de interactie. Deze consistentie is cruciaal voor het opbouwen van vertrouwen en betrouwbaarheid.

Gebruikerstevredenheid

Door duidelijke en relevante antwoorden te geven, verhoogt effectieve prompt engineering de tevredenheid van de gebruiker. Een chatbot die snel de behoeften van de gebruiker begrijpt en beantwoordt, verbetert de algehele klantervaring.

Efficiëntie

Effectieve prompts verkleinen de kans op extra vervolgvragen, wat de interacties stroomlijnt en tijd bespaart voor zowel gebruikers als de chatbot. Deze efficiëntie draagt bij aan een soepelere en meer bevredigende gebruikerservaring.

Belangrijke Tactieken voor Effectieve Prompt Engineering

Gebruik Delimiters om Onderdelen van de Input te Scheiden

Delimiters, zoals “””, < > of <tag> </tag>, helpen om elk deel van de input te scheiden, waardoor de chatbot verschillende delen van de vraag efficiënt kan begrijpen en verwerken. Bijvoorbeeld:

Je bent een specialist klantenservice. Je taak is om vragen van {input} te beantwoorden met behulp van bronnen.

---VRAAG VAN DE KLANT---
{input}
ANTWOORD:

Dit format zorgt ervoor dat de chatbot weet waar de vraag begint en eindigt, en biedt een duidelijke structuur voor het antwoord.

Vraag om een Gestructureerde Uitkomst

Gestructureerde uitkomsten sturen de chatbot door een stapsgewijs proces, wat de kwaliteit van de antwoorden verbetert. Bijvoorbeeld:

1. Overzicht: Een korte beschrijving van het product of de informatie met behulp van de verstrekte metadata.
2. Belangrijkste Kenmerken: Licht de belangrijkste kenmerken van het product of de informatie uit.
3. Relevantie: Identificeer en benoem andere relevante producten of informatie op basis van de gegeven metadata.

Met deze methode kan de chatbot “nadenken” en uitgebreide antwoorden geven.

Uitdaging: Soms genereerde de AI onzin bij een simpele begroeting, omdat het niet was geïnstrueerd om vriendelijk te antwoorden zoals een mens, en in plaats daarvan willekeurige producten benoemde.

Oplossing: Voeg voor de output een simpele regel toe, zoals:

Als er geen relevante context beschikbaar is, probeer dan informatie te vinden op de URL’s. Als er geen relevante informatie is, genereer dan geen verder antwoord en erken de vraag van de klant of begroet hem/haar beleefd.

Op deze manier genereert de chatbot passende antwoorden op begroetingen.

Structureer de Prompt voor Startstappen

De prompt structureren met startstappen helpt de chatbot om te begrijpen hoe de taak te beginnen. Hier is een verbeterde versie:

Je taak is om productdetails te analyseren en feedback te geven met behulp van de context. Beoordeel de verstrekte productinformatie, geef gestructureerde en gedetailleerde feedback aan klanten, en identificeer relevante producten op basis van de verstrekte context.
CONTEXT START
{context}
CONTEXT END
INPUT START
{input}
INPUT END

taak als de gebruiker vraagt om specifieke producten of een vergelijking:

1. **Overzicht:** Een korte beschrijving van het product of de informatie met de verstrekte metadata.
2. **Belangrijkste Kenmerken:** Licht de belangrijkste kenmerken van het product of de informatie uit.
3. **Relevantie:** Benoem andere relevante producten of informatie op basis van de gegeven metadata.

START OUTPUT
END OUTPUT
Als er geen relevante context beschikbaar is, probeer dan informatie te vinden op de URL's. Als er geen relevante informatie is, genereer dan geen verder antwoord en erken de vraag van de klant of begroet hem/haar beleefd.

ANTWOORD:

Deze structuur zorgt ervoor dat de chatbot verschillende soorten vragen aankan en relevante antwoorden geeft.

Chatbot Vertaalproblemen Aanpakken

Op dit moment heeft het LLM-model problemen met vertalen en antwoordt het uitsluitend in het Engels. Om dit aan te pakken, voeg je aan het begin van de prompt het volgende toe:

(Het is belangrijk om naar de relevante taal te vertalen)

Deze toevoeging helpt om vertaalproblemen in chatbot-antwoorden te verminderen.

Eindstructuur van de Prompt

Door alle tactieken te combineren, is de uiteindelijke promptstructuur als volgt:

Je taak is om productdetails te analyseren en feedback te geven met behulp van de context, maar het is belangrijk om naar de relevante taal te vertalen. Beoordeel de verstrekte productinformatie, geef gestructureerde en gedetailleerde feedback aan klanten, en identificeer relevante producten op basis van de verstrekte context.CONTEXT START
{context}
CONTEXT ENDINPUT START
{input}
INPUT END

taak als de gebruiker vraagt om specifieke producten of een vergelijking:

1. **Overzicht:** Een korte beschrijving van het product of de informatie met de verstrekte metadata.
2. **Belangrijkste Kenmerken:** Licht de belangrijkste kenmerken van het product of de informatie uit.
3. **Relevantie:** Benoem andere relevante producten of informatie op basis van de gegeven metadata.START OUTPUT
END OUTPUT
Als er geen relevante context beschikbaar is, probeer dan informatie te vinden op de URL's. Als er geen relevante informatie is, genereer dan geen verder antwoord en erken de vraag van de klant of begroet hem/haar beleefd.
Als de gebruiker niet tevreden is, gebruik {chat_history}

ANTWOORD:

Aanvullende Inzichten over Prompt Engineering

Duidelijkheid en Specificiteit

Zorg ervoor dat prompts duidelijk en specifiek zijn. Onduidelijkheid kan leiden tot misverstanden en foutieve antwoorden. Bijvoorbeeld, een prompt als:

“Geef de belangrijkste kenmerken en voordelen van dit product”

levert meer gedetailleerde en bruikbare antwoorden op dan een vage vraag zoals:

“Vertel me over dit product.”

Contextbewustzijn

Neem relevante context op in de prompts om de chatbot te helpen de achtergrond van de vraag te begrijpen. Bijvoorbeeld:

CONTEXT START
Product: XYZ Telefoon
Kenmerken: 64GB Opslag, 12MP Camera, 3000mAh Batterij
Prijs: €299
CONTEXT END

Deze contextuele informatie helpt de chatbot om relevantere en nauwkeurigere antwoorden te genereren.

Iteratief Verbeteren

Voortdurend testen en verfijnen van prompts is essentieel. Door prompts regelmatig te updaten en te optimaliseren op basis van gebruikersfeedback blijft de chatbot effectief en relevant.

Gebruikersintentie

Het begrijpen van gebruikersintentie is cruciaal. Prompts ontwerpen die de onderliggende behoeften van de gebruiker vastleggen en beantwoorden, kan de bruikbaarheid van de chatbot aanzienlijk vergroten.

Geavanceerde Technieken in Prompt Engineering

Few-Shot Learning

Few-shot learning houdt in dat je het AI-model een paar voorbeelden van de gewenste output geeft samen met de prompt. Bijvoorbeeld:

Voorbeeld 1:
Gebruiker: Hoe lang duurt de verzending?
Bot: Verzending duurt doorgaans 5-7 werkdagen.

Voorbeeld 2:
Gebruiker: Wat is het retourbeleid?
Bot: Je kunt producten binnen 30 dagen na aankoop retourneren voor volledige terugbetaling.

Jouw beurt:
Gebruiker: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

Zero-shot learning houdt in dat je prompts zo ontwerpt dat het model accurate antwoorden kan genereren zonder voorafgaande voorbeelden. Dit vereist zeer specifieke en gedetailleerde prompts. Bijvoorbeeld:

Je bent een expert in klantenservice. Geef gedetailleerde informatie over het garantiebeleid van het bedrijf wanneer een klant ernaar vraagt.