Kunsten å optimalisere prompt for smartere AI-arbeidsflyter

Kom i gang med promptoptimalisering

Promptoptimalisering betyr å forbedre inputen du gir til en AI-modell slik at den leverer de mest nøyaktige og effektive svarene mulig. Det handler ikke bare om tydelig kommunikasjon—optimaliserte prompter reduserer også beregningskostnader, som gir raskere behandlingstid og lavere utgifter. Enten du skriver spørsmål til kundestøtte-chatboter eller genererer komplekse rapporter, har det stor betydning hvordan du strukturerer og formulerer prompter.

Forskjellen på en god og en dårlig prompt

Har du noen gang prøvd å be AI skrive en metabeskrivelse? Sjansen er stor for at ditt første forsøk lød omtrent slik:

Skriv en metabeskrivelse for temaet promptoptimalisering.

Denne prompten er feil av flere grunner. Hvis du ikke spesifiserer lengden på 140 tegn som Google krever, vil AI ofte gå langt over. Hvis den treffer riktig lengde, vil den ofte bruke en annen stil eller gjøre beskrivelsen for kjedelig til at noen vil klikke. Til slutt, uten å ha lest artikkelen din, kan den bare lage vage metabeskrivelser.

Se prompten nedenfor. Den er lengre og bruker flere teknikker vi skal lære om i dette blogginnlegget. Det denne prompten gjør bra, er at den tar for seg alle mulige problemer og sikrer at du får nøyaktig det resultatet du trenger på første forsøk:

Forstå det grunnleggende

Tokens er byggeklossene i teksten som AI-modeller prosesserer. Modellene deler opp teksten i disse tokenene. Ett token kan være ett ord, flere ord eller til og med en del av et ord. Flere tokens betyr som regel tregere svar og høyere datakostnader. Det å forstå hvordan tokens fungerer er derfor viktig for å lage bedre prompter og sørge for at de er kostnadseffektive og raske å kjøre.

Hvorfor tokens er viktige:

1. Kostnad: Mange AI-modeller, som OpenAI’s ChatGPT, tar betalt basert på antall tokens som behandles.
2. Hastighet: Færre tokens gir raskere svar.
3. Tydelighet: En konsis prompt hjelper modellen å fokusere på relevante detaljer.

For eksempel:

• Prompt med mange tokens:
  Kan du vennligst forklare i detalj alle aspekter ved hvordan maskinlæringsmodeller trenes, inkludert alle mulige algoritmer?
• Prompt med få tokens:
  Oppsummer prosessen med å trene maskinlæringsmodeller og fremhev hovedalgoritmene.

I prompten med mange tokens blir AI bedt om å gå i detalj om alle mulige alternativer, mens prompten med få tokens ber om en enkel oversikt. Ved å få oversikten kan du utvide den etter behov og komme raskere og billigere til ønsket resultat.

Slik lager du effektive prompter

Å lage effektive prompter krever en blanding av tydelighet, kontekst og kreativitet. Det anbefales å prøve ulike formater for å finne de mest effektive måtene å spørre AI på. Her er noen viktige teknikker:

Vær spesifikk og tydelig

Utydelige prompter kan forvirre modellen. En godt strukturert prompt sikrer at AI forstår hva du mener.

Eksempel:

• Utydelig prompt:
  Skriv om sport.
• Spesifikk prompt:
  Skriv et blogginnlegg på 200 ord om fordelene ved regelmessig trening for basketballspillere.

Gi kontekst

Å legge til relevante detaljer hjelper AI å lage svar som er tilpasset dine behov.

Eksempel:

• Uten kontekst:
  Forklar fotosyntese.
• Med kontekst:
  Forklar fotosyntese til en 10-åring med enkle ord.

Bruk eksempler

Ved å legge inn eksempler hjelper du AI å forstå formatet eller tonen du ønsker.

Eksempel:

• Uten eksempel:
  Lag en produktanmeldelse for en smarttelefon.
• Med eksempel:
  Skriv en positiv omtale av en smarttelefon slik: “Jeg har brukt [Produktnavn] i en uke, og bildekvaliteten er fantastisk…”

Eksperimenter med maler

Ved å bruke standardiserte maler for like oppgaver sikrer du konsistens og sparer tid.

Eksempelmåte for bloggskriving:
“Skriv et [antall ord] blogginnlegg om [tema], med fokus på [spesifikke detaljer]. Bruk en vennlig tone og inkluder [nøkkelord].”

Avanserte teknikker for kontekstoptimalisering

Flere avanserte strategier kan løfte promptene dine til et nytt nivå. Disse teknikkene går utover grunnleggende tydelighet og struktur, og lar deg håndtere mer komplekse oppgaver, integrere dynamiske data og tilpasse AI-svar til bestemte domener eller behov. Her er en kort oversikt over hvordan hver teknikk fungerer, med praktiske eksempler.

Few-Shot Learning

Few-shot learning handler om å gi noen få eksempler i prompten for å hjelpe AI å forstå mønsteret eller formatet du ønsker. Dette lar modellen generalisere effektivt med minimalt med data, og er ideelt for nye eller ukjente oppgaver.

Bare legg inn noen eksempler i prompten for å vise modellen hva du forventer.

Eksempelpå prompt:

Oversett følgende fraser til fransk:

1. God morgen → Bonjour
2. Hvordan har du det? → Comment ça va?
   Nå, oversett: Hva heter du?

Prompt Chaining

Prompt chaining er prosessen med å bryte ned komplekse oppgaver i mindre, håndterbare steg som bygger på hverandre. Denne metoden lar AI løse flerstegsproblemer systematisk, og sikrer klarhet og presisjon i resultatet.

Eksempelpå prompt:

• Steg 1: Oppsummer denne artikkelen på 100 ord.
• Steg 2: Lag en tweet av sammendraget.

Kontekstuell gjenfinning

Kontekstuell gjenfinning integrerer relevant, oppdatert informasjon i prompten ved å referere til eksterne kilder eller oppsummere viktige detaljer. Slik gir du AI tilgang til nøyaktige og ferske data for bedre svar.

Eksempel:
“Bruk data fra denne rapporten [sett inn lenke] og oppsummer hovedfunnene om fornybar energi [trender.”

Finjustering med embeddings

Finjustering med embeddings tilpasser AI-modellen til spesifikke oppgaver eller domener ved å bruke spesialiserte datarepresentasjoner. Denne tilpasningen øker relevansen og nøyaktigheten på svar i nisje- eller bransjespesifikke applikasjoner.

Strategier for tokenhåndtering

God håndtering av tokens lar deg kontrollere hvor raskt og kostnadseffektivt AI behandler input og output. Ved å redusere antall tokens som behandles, kan du spare kostnader og få raskere responstid uten å gå på bekostning av kvalitet. Her er teknikker for effektiv tokenhåndtering:

1. Kutt unødvendige ord: Unngå overflødig eller omstendelig språk. Hold promptene korte og presise.
   • Omstendelig: Kunne du vennligst, hvis det ikke er til bry, gi en oversikt over…?
   • Konsis: Gi en oversikt over…
2. Bruk windowing: Fokuser på å behandle bare de mest relevante delene av lange input. Ved å dele opp teksten i håndterbare deler, kan AI lettere trekke ut innsikt uten å gjenta hele inputen.
   • Eksempel: Trekk ut hovedpunkter fra et dokument på 10 000 ord ved å dele det opp i seksjoner og be AI oppsummere hver del.
3. Batch og del opp input: Når du prosesserer flere prompter, grupper dem for effektivitet.
   • Eksempel: Kombiner flere relaterte spørsmål i én prompt med tydelige skillelinjer.

Slik følger du med på ytelsen

Optimalisering slutter ikke med å skrive bedre prompter. Følg jevnlig med på ytelsen og gjør endringer basert på tilbakemeldinger. Denne kontinuerlige oppfølgingen gir deg mulighet til å forbedre resultatene over tid.

Fokuser på disse områdene:

• Svarnøyaktighet: Møter outputene forventningene?
• Effektivitet: Er tokenbruk og behandlingstid innenfor akseptable grenser?
• Relevans: Holder svarene seg til temaet?

Den beste løsningen er å jobbe i et grensesnitt som lar deg se og analysere nøyaktig bruk for hver prompt. Her ser du samme FlowHunt AI-arbeidsflyt kjørt 5 ganger, kun med endret kildemateriale. Forskjellen i utgifter er bare noen øre, men etter hvert som nye utgifter hoper seg opp, blir forskjellen raskt merkbar:

Konklusjon

Enten du bare vil få mest mulig ut av gratisgrensen på AI-modeller eller bygger en AI-strategi i stor skala, er promptoptimalisering avgjørende for alle som bruker AI. Disse teknikkene lar deg bruke AI effektivt, få nøyaktige resultater og redusere kostnader.

Etter hvert som AI-teknologien utvikler seg, vil betydningen av tydelig og optimalisert kommunikasjon med modellene bare øke. Begynn å eksperimentere med disse strategiene i dag, gratis. FlowHunt lar deg bygge med ulike AI-modeller og funksjoner i ett og samme dashbord, slik at du får optimaliserte og effektive AI-arbeidsflyter for alle oppgaver. Prøv 14 dagers gratis prøveperiode!