Please enter a search term:

  • Prompt Engineering

    Verhoog de effectiviteit van je AI-modellen met Prompt Engineering en benut het volledige potentieel van automatisering en personalisering.

    Meer informatie over Prompting!

    Team von Mprofi, das an KI-Projekten arbeitet

Prompt Engineering - Strategisch advies in kunstmatige intelligentie

B2B-bedrijven zullen steeds meer vertrouwen op Artificial Intelligence (AI) om hun processen te verbeteren en concurrentievoordeel te behalen! Effectief en efficiënt gebruik van AI is daarom cruciaal. Het concept van Prompt Engineering is ontwikkeld om bedrijven te helpen de volledige kracht van AI te benutten en hun bedrijfsprocessen te optimaliseren. Dit artikel definieert de term 'promptengineering', bespreekt de uitdagingen van het implementeren van AI in de onderneming, geeft 20 voorbeelden met gedetailleerde richtlijnen en bespreekt de implicaties voor de werkplek. Tot slot wordt een uitgebreide conclusie getrokken.

Definitie van Prompt Engineering: Het ontwikkelen en optimaliseren van tekstprompts om de prestaties van AI-modellen te verbeteren.Relevantie voor digitale transformatie: Verbeteren van klantinteractie en ondersteunen van digitale strategieontwikkeling.Diensten van mprofi AG: Ondersteuning bij de selectie van technologieën, strategiebegeleiding en levering van oplossingen voor digitale transformatie.

Prompt Engineering en waarom het belangrijk is voor de revolutie op het gebied van kunstmatige intelligentie

Prompt Engineering is een benadering van AI-modelontwikkeling die erop gericht is de implementatie en het onderhoud van AI-modellen eenvoudiger en efficiënter te maken. Het omvat het gebruik van eenvoudige en duidelijke interfaces voor de interactie tussen het AI-model en andere systemen, evenals de integratie van AI in de bestaande IT-infrastructuur van het bedrijf. Het gaat ook om het gebruik van robuuste en schaalbare architecturen voor AI-modellen die grote hoeveelheden gegevens aankunnen en voldoen aan hoge verwerkingssnelheidseisen.


Uitleg van de term "Prompt Engineering

Prompt engineering verwijst naar een aanpak die wordt gebruikt bij de ontwikkeling van AI-modellen. Dit is om ervoor te zorgen dat ze snel en efficiënt kunnen worden geïmplementeerd. Het concept is gebaseerd op het idee dat een AI-model niet alleen goede resultaten moet opleveren, maar ook eenvoudig te implementeren en te onderhouden moet zijn om echte waarde toe te voegen aan organisaties.

Prompt engineering omvat het gebruik van eenvoudige en duidelijke interfaces voor de interactie tussen het AI-model en andere systemen, evenals de integratie van AI in de bestaande IT-infrastructuur van het bedrijf. Het omvat ook het gebruik van robuuste en schaalbare architecturen voor AI-modellen die grote hoeveelheden gegevens aankunnen en voldoen aan hoge verwerkingssnelheidseisen.

Frau als KI Bot

Overzicht


Het implementeren van AI in de onderneming is een complexe taak die veel uitdagingen met zich meebrengt. Enkele van de grootste uitdagingen zijn:

  • Gebrek aan expertise

AI is een relatief nieuw en snelgroeiend vakgebied dat een diepgaande kennis van wiskunde, statistiek en programmeren vereist. Veel bedrijven hebben niet genoeg gekwalificeerd personeel om AI-modellen te ontwikkelen en te implementeren.

  • Kwaliteit van gegevens

AI-modellen zijn slechts zo goed als de gegevens waarop ze zijn getraind. Als de datakwaliteit niet goed is, zullen de AI-modellen ook niet goed zijn.

  • Integratie in de bestaande IT-infrastructuur

AI integreren in de bestaande IT-infrastructuur van het bedrijf kan lastig zijn, vooral als het gaat om oudere systemen die niet zijn ontworpen voor AI.

  • Privacy en beveiliging

AI-modellen kunnen gevoelige informatie bevatten en bedrijven moeten ervoor zorgen dat ze de gegevens kunnen beschermen en de modellen kunnen beveiligen tegen aanvallen.

  • Beheer van wijzigingen

De introductie van AI kan veranderingen in werkstromen en bedrijfscultuur vereisen, wat een uitgebreide strategie voor verandermanagement vereist om ervoor te zorgen dat iedereen in de organisatie is voorbereid.


De motivatie achter prompt engineering kan op het eerste gezicht moeilijk te begrijpen zijn, dus laten we het idee beschrijven met een voorbeeld.

Stel je voor dat je een online voedselleveringsplatform opzet en je hebt duizenden afbeeldingen van verschillende groenten om op de website te zetten.

Het enige probleem is dat geen van de metadata van de afbeeldingen een beschrijving is van welke groente op welke afbeelding staat.

Op dit punt zou je de afbeeldingen moeizaam kunnen sorteren door afbeeldingen van aardappelen in de map Aardappelen te zetten, afbeeldingen van broccoli in de map Broccoli enzovoort.

Je zou ook alle afbeeldingen door een classifier kunnen halen om het sorteren makkelijker te maken. Maar zoals je kunt zien, zijn er nog steeds gelabelde gegevens nodig om de classifier te trainen.

Met behulp van de prompttechniek kun je een op tekst gebaseerde prompt schrijven waarvan je denkt dat deze de beste resultaten geeft bij het classificeren van de afbeeldingen.

Dit kan bijvoorbeeld de prompt zijn Toon model "een afbeelding van aardappelen". Cruciaal voor snelle techniek is de structuur van deze prompt - of de instructie die bepaalt hoe het model afbeeldingen herkent.

Het is vaak een kwestie van uitproberen om de beste prompt te schrijven. In feite is de prompt "een foto van aardappelen" heel anders dan de prompt "een foto van aardappelen" of "een verzameling aardappelen".


Hieronder staan 20 voorbeelden van hoe bedrijven prompt engineering kunnen toepassen om AI-modellen effectiever en efficiënter te implementeren.


1. Implementatie van chatbots:

Door chatbots te implementeren kunnen bedrijven hun klantenservice verbeteren en tegelijkertijd kosten besparen. Chatbots kunnen 24/7 beschikbaar zijn en automatisch vragen beantwoorden. Dit kan worden geïmplementeerd door de integratie van spraak- en tekstherkenningssoftware en algoritmen voor machinaal leren.

2.Gegevensanalyse met AI:

Bedrijven kunnen AI-methoden gebruiken om hun gegevens effectiever te analyseren en er waardevolle inzichten uit te halen. Door machine learning-algoritmen toe te passen, kunnen gegevens sneller en nauwkeuriger worden geanalyseerd, wat leidt tot beter geïnformeerde beslissingen.

3. Personalisatie introduceren:

Personalisatie is een belangrijke trend in marketing en kan worden geïmplementeerd met behulp van AI-methoden. Bedrijven kunnen algoritmen voor machine learning gebruiken om gepersonaliseerde aanbiedingen en aanbevelingen voor klanten te maken op basis van hun voorkeuren en gedrag.

4. Procesautomatisering:

AI-methodes kunnen ook worden gebruikt om bedrijfsprocessen te automatiseren en te optimaliseren. Door processen te automatiseren kunnen bedrijven de efficiëntie verhogen en kosten verlagen.

5. Introductie van voorspellend onderhoud:

Door AI-methoden zoals machine learning toe te passen, kunnen bedrijven voorspellend onderhoud introduceren. Dit betekent dat onderhoudswerkzaamheden aan machines en apparatuur automatisch worden uitgevoerd voordat er een storing optreedt.

6. Beeldherkenning:

Bedrijven kunnen beeldherkenning toepassen met behulp van AI-methoden zoals Deep Learning-algoritmen. Hierdoor kunnen beelden automatisch worden gecategoriseerd en getagd, waardoor beeldmateriaal effectiever kan worden beheerd.

7.Toepassing van spraakherkenning:

Door spraakherkenningstechnologieën toe te passen, kunnen bedrijven hun werkprocessen optimaliseren. Spraakherkenning kan worden gebruikt om dictaten te transcriberen, telefoongesprekken te verwerken en vragen van klanten automatisch te beantwoorden.

8. Introductie van virtuele assistenten:

Virtuele assistenten kunnen bedrijven helpen hun werkprocessen te stroomlijnen en de klantenservice te verbeteren. Ze kunnen worden ontwikkeld met behulp van AI-methoden zoals natuurlijke taalverwerking en algoritmen voor machinaal leren.

9. Fraudedetectie:

Door AI-methoden zoals machine learning toe te passen, kunnen bedrijven fraudedetectie implementeren. Dit kan bijvoorbeeld worden gebruikt in de e-commerce sector om pogingen tot fraude bij online bestellingen te identificeren en te voorkomen.

10. Ontwikkeling van robotica-oplossingen:

Bedrijven kunnen AI-methoden zoals machine learning gebruiken om robotica-oplossingen te ontwikkelen. Deze kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt in de productiesector om werkprocessen te automatiseren en te optimaliseren.

Ons AI-aanbod


Impact op de toekomstige wereld van werk

Prompt engineering en AI in het algemeen zullen de manier waarop bedrijven werken fundamenteel veranderen. We kunnen verwachten dat veel handmatige en repetitieve taken worden geautomatiseerd, dat er nieuwe beroepen en werkprofielen ontstaan, dat workflows efficiënter worden, dat de interactie met klanten verbetert en dat de winstgevendheid van bedrijven toeneemt. Om met deze veranderingen om te kunnen gaan, moeten bedrijven ervoor zorgen dat hun werknemers in staat zijn om met AI-modellen om te gaan en ermee te werken.

KI-gesteuerte Prozessautomatisierung in Aktion

Snelle engineering als sleutelelement


In de biologie is emergentie een ongelooflijke eigenschap waarbij onderdelen die samenkomen omdat ze op elkaar inwerken, een nieuw gedrag vertonen (emergentie genoemd) dat niet te zien is op een kleinere schaal.

Wat nog ongelooflijker is, is dat hoewel de versie op kleinere schaal lijkt op de versie op grotere schaal, het feit dat de grotere schaal uit meer onderdelen en interacties bestaat, uiteindelijk een compleet ander gedrag laat zien.

En er is geen manier om te voorspellen hoe dat eruit zal zien.

Dat is het mooie (in voor- en tegenspoed) van schalen!

Het meest opwindende aspect van de huidige AI-revolutie is de opkomst van nieuwe mogelijkheden van machine-learningmodellen die op schaal worden ingezet.

En het begon allemaal toen het mogelijk werd om deze kunstmatige intelligentiemodellen zonder supervisie te laten trainen. Ongesuperviseerd leren was inderdaad een van de belangrijkste principes van deze AI-revolutie, en het was ook de oplossing voor de vooruitgang van AI in de afgelopen jaren.

Vóór 2017 werkten de meeste AI-systemen met supervised learning. Dit maakte gebruik van kleine, gestructureerde datasets die konden worden gebruikt om modellen voor machinaal leren te trainen voor zeer beperkte taken.

Na 2017, met de introductie van een nieuwe architectuur genaamd Transformer, begonnen de dingen te veranderen.

Deze nieuwe architectuur kon worden gebruikt met een unsupervised machine learning aanpak. Het machine-learningmodel kon vooraf worden getraind op een zeer grote, ongestructureerde dataset met een zeer eenvoudige doelfunctie: Tekst-naar-tekst voorspelling.

Om te leren hoe je tekst-naar-tekst voorspellingen moet doen (wat misschien klinkt als een heel eenvoudige taak), begon het model voor machinaal leren een aantal patronen en heuristieken te leren rond de gegevens waarop het was getraind.

Dit stelde het model in staat om verschillende taken te leren.

Het grote taalmodel begon patronen af te leiden uit de gegevens en deze te hergebruiken bij het uitvoeren van nieuwe taken, in plaats van te proberen een enkele taak uit te voeren.

Dit was een fundamentele revolutie. De andere revolutie die kwam met GPT-3 was de mogelijkheid om deze modellen te initiëren.

Kortom, het stelt deze modellen in staat om de context van een gebruiker verder te leren door middel van het leren van natuurlijke taal. Dit kan de output van het model drastisch veranderen.

Dit andere aspect kwam ook voort uit het feit dat niemand hier expliciet om had gevraagd. Op deze manier kregen we contextgebaseerd prompt leren als een kernkenmerk van de huidige modellen voor machinaal leren.


Prompt engineering is een van de belangrijkste elementen van het huidige AI-paradigma.

Een van de meest interessante aspecten van prompt engineering is dat de schaalbaarheid van de Transformer-architectuur om grote taalmodellen te trainen een nieuwe eigenschap is gebleken.

Net zoals de verzoeken die je doet averechts kunnen werken, kan de manier waarop je uitdrukt wat je wilt dat de machine doet drastisch veranderen wat er uit komt.

En wat is hier het interessantste aan?

Prompting was geen functie die was ontwikkeld door experts op het gebied van kunstmatige intelligentie. Het was een functie in wording. Kortom, door de ontwikkeling van deze enorme modellen voor machinaal leren werd prompting een manier om de machine te laten doen wat je hem vroeg.

Niemand vroeg om deze functie, het gebeurde gewoon!

In de geschiedenis van kunstmatige intelligentie (AI) is AI geëvolueerd en gehomogeniseerd. Met de introductie van machine learning wordt automatisch uit voorbeelden afgeleid hoe een taak moet worden uitgevoerd. Deep learning wordt gebruikt om de high-level kenmerken te ontwikkelen die worden gebruikt voor voorspellingen, en basismodellen worden gebruikt om nog geavanceerdere functionaliteiten te ontwikkelen, zoals contextueel leren. Tegelijkertijd homogeniseert machine learning leeralgoritmen (bijv. logistische regressie). Deep learning homogeniseert modelarchitecturen (bijv. Convolutionele Neurale Netwerken) en basismodellen homogeniseren het model zelf (bijv. GPT-3).

Prompt engineering is een proces dat wordt gebruikt in AI. Hierbij worden een of meer taken omgezet in een op prompts gebaseerde dataset die een taalmodel vertegenwoordigt dat vervolgens wordt getraind om te leren.

Update: 05.10.2023: Inleiding: Wat is Prompt Engineering en waarom is het belangrijk?

Prompt engineering is niet zomaar een technische term in de wereld van kunstmatige intelligentie (AI); het is een kunstvorm waarmee we het volledige potentieel van generatieve AI-technologieën kunnen realiseren. In deze gids onderzoeken we hoe je prompt engineering kunt gebruiken om efficiëntere resultaten van hogere kwaliteit te behalen in je dagelijkse werk.

Belangrijke boodschappen

  • Prompt engineering als middel om generatieve AI te optimaliseren.
  • Toepasbaarheid in verschillende sectoren zoals marketing en data-analyse.
  • Verhoogde efficiëntie en kwaliteit van gegenereerde content.

Het proces van prompt engineering: een grondige aanpak

Het mechanisme achter prompt engineering

Het proces van prompt engineering stelt ons in staat om instructies of "prompts" zo te formuleren dat ze de gewenste resultaten van een AI-technologie opleveren. In tegenstelling tot traditionele methoden, die vaak willekeurige resultaten opleveren, biedt Prompt Engineering een systematische aanpak om nauwkeurige en bruikbare antwoorden te krijgen.

De analogie van Lego bouwen: begrijpen door actie

De beste analogieën zijn vaak de eenvoudigste. Zie Prompt Engineering als bouwen met een Lego-set. Het gaat om het combineren van individuele 'bouwstenen' in de vorm van prompts tot een bruikbaar, compleet plaatje. Hoe beter de bouwstenen worden gecombineerd, hoe indrukwekkender het eindresultaat.

Belangrijke punten

  • Systematische aanpak voor nauwkeurige resultaten.
  • Vergelijkbaar met Lego bouwen: individuele elementen samenvoegen tot een compleet resultaat.

De zeven basisprincipes voor effectieve prompt engineering

Doelgerichtheid, duidelijkheid en context

Een van de eerste stappen in prompt engineering is het duidelijk definiëren van de doelen. Wat willen we bereiken? Een duidelijk begrip van de doelen leidt tot een gericht gebruik van AI-tools, of het nu ChatGPT is voor tekstgeneratie of Midjourney voor beeld-naar-tekst-toepassingen.

Taalkundige subtiliteiten: Lengte, toon en stijl

Het begrijpen van taal is essentieel bij prompt engineering. Het kiezen van de juiste woorden, toon en stijl kan de kwaliteit van de gegenereerde inhoud aanzienlijk verbeteren. Je moet vertrouwd raken met de verschillende stijlen en schrijvers die in AI-tools worden geïmplementeerd.

Belangrijke punten

  • Het belang van een duidelijk doel.
  • Het belang van linguïstische elementen bij het maken van prompts.

Iteratieve verbetering door follow-up prompts

Voortdurende verbetering als sleutel tot succes

Follow-up prompts zijn een geavanceerde techniek in prompt engineering. Ze stellen ons in staat om de door de AI gegenereerde inhoud iteratief te verfijnen en te verbeteren. Deze methode leidt tot betere controle en voorspelbaarheid van resultaten.

Best practices voor het gebruik van Follow-Up Prompts

Er zijn verschillende best practices voor het effectief gebruiken van Follow-Up Prompts. Deze variëren van het verkleinen van de context tot het nauwkeurig specificeren van de gewenste output.

Belangrijke punten

  • De rol van Follow-Up Prompts in kwaliteitsverbetering.
  • Best practices voor het effectief gebruik van Follow-Up Prompts.

Conclusie: De kracht van prompt engineering voor uw efficiëntie

Prompt engineering is meer dan alleen een hulpmiddel; het is een vaardigheid die iedereen kan leren om het volledige potentieel van AI op verschillende gebieden te benutten. Door een systematische aanpak en voortdurende verbetering kun je de kwaliteit en efficiëntie van je werk aanzienlijk verhogen.

Belangrijke punten

  • Prompt engineering als essentiële vaardigheid voor maximale efficiëntie.
  • Systematische en iteratieve methoden voor voortdurende verbetering.

We hopen dat deze uitgebreide gids u waardevolle inzichten zal geven in de wereld van prompt engineering en u zal aanmoedigen om deze krachtige technieken toe te passen in uw dagelijkse werk.

Diensten en Hoe kunnen we u helpen?

FAQ


Verschillende sectoren kunnen profiteren van de vooruitgang in prompte engineering, vooral die sectoren die vertrouwen op datagestuurde besluitvorming en automatisering. In de financiële sector bijvoorbeeld kan prompt engineering gebruikmaken van verbeterde AI-systemen voor fraudepreventie, klantenservice en risicoanalyse. In de gezondheidszorg kunnen verbeterde AI-systemen helpen bij diagnostische ondersteuning, betrokkenheid van patiënten en het beheer van gezondheidsgegevens. Ook de logistieke sector kan profiteren van het gebruik van AI-systemen die door prompt engineering zijn geoptimaliseerd voor routeplanning, magazijnbeheer en vraagvoorspelling3.


Voor een carrière in prompt engineering is meestal een sterke achtergrond in computerwetenschappen, machinaal leren en/of natuurlijke taalverwerking vereist. Een bachelor- of masterdiploma in een relevant vakgebied kan een goed startpunt zijn. Daarnaast is praktische ervaring met relevante tools en technologieën cruciaal. Er zijn ook specifieke cursussen en certificeringen in machine learning en NLP die kunnen helpen bij het verwerven en aantonen van de benodigde vaardigheden.


Met de vooruitgang op het gebied van AI en machine learning is prompt engineering ook in ontwikkeling. De introductie van nieuwe technologieën en methoden, zoals geavanceerde NLP-technieken, kan de effectiviteit van prompt engineering-strategieën verbeteren en nieuwe mogelijkheden voor innovatieve toepassingen creëren. Bovendien maakt de vooruitgang van AI-technologie een efficiëntere analyse en verwerking van gegevens mogelijk, waardoor het vermogen om effectieve prompts te ontwerpen en te optimaliseren weer toeneemt.


Conclusie

Prompt engineering is een belangrijke aanpak voor een effectievere en efficiëntere implementatie van AI-modellen. Door prompt engineering te gebruiken, kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun AI-modellen zijn afgestemd op hun specifieke vereisten en efficiënt werken.

De implementatie van AI-modellen zal de wereld van werk veranderen: Veel handmatige en repetitieve taken zullen worden geautomatiseerd en de manier waarop bedrijven werken zal veranderen. Om de vruchten van AI te plukken en zich voor te bereiden op de veranderingen in de wereld van werk, moeten bedrijven een uitgebreide strategie voor verandermanagement implementeren die ervoor zorgt dat alle belanghebbenden voorbereid zijn op de veranderingen.

Diagramm der KI-Modellarchitektur