Wat zijn snelle engineeringframeworks?

Snelle technische raamwerken

Snelle technische raamwerken zijn gestructureerde benaderingen die worden gebruikt voor het ontwerpen, testen en verfijnen van aanwijzingen die AI-modellen, zoals chatbots of inhoudgeneratoren, begeleiden om de gewenste resultaten effectief te produceren.

Snelle technische raamwerken helpen marketeers en makers van inhoud AI-tools te gebruiken voor taken zoals het maken van inhoud, klantenservice via chatbots of gepersonaliseerde aanbevelingen.

Een goed ontworpen prompt kan een AI bijvoorbeeld begeleiden bij het genereren van blogpostideeën die zijn afgestemd op de interesses van een specifiek publiek of bij het creëren van posts op sociale media die zijn afgestemd op de merkstem en campagnedoelen.

5 kritische prompt engineering-frameworks:

Gedachteketen die ertoe aanzet: Leidt het model door een stapsgewijs redeneerproces.
Voorbeeld: “Om de totale kosten te berekenen, zoekt u eerst de kosten per artikel en vermenigvuldigt u deze vervolgens met het aantal artikelen.”

Leren met weinig schoten: Geeft het model een paar voorbeelden van de uit te voeren taak voordat de eigenlijke vraag wordt gepresenteerd.
Voorbeeld: “Vertaling van Engels naar Frans: 'Hallo' is 'Bonjour'. 'Tot ziens' is 'Au revoir'. Vertaal nu ‘Bedankt’.”

Zero-Shot-leren: Hierbij wordt een vraag of taak gesteld zonder voorbeelden te geven, waarbij wordt vertrouwd op de reeds bestaande kennis van het model.
Voorbeeld: "Vertaal 'Ik hou ervan om nieuwe talen te leren' in het Spaans."

Instructie volgende: Geeft de AI rechtstreeks instructies over de uit te voeren taak, vaak gebruikt om specifieke soorten reacties of acties uit te lokken.
Voorbeeld: “Vat het volgende artikel samen in drie zinnen.”

Zachte prompts (of inbeddingspromptings): Dit omvat het aanpassen van de invoerinbedding van het model om de uitvoer in de gewenste richting te sturen zonder expliciete tekstuele aanwijzingen.
Voorbeeld: In plaats van een tekstuele prompt worden specifieke insluitingen aangepast om het model te begeleiden bij het genereren van technische inhoud.

Om snelle engineeringframeworks effectief in uw marketingstrategie te implementeren:

• Begin met het duidelijk definiëren van uw marketingdoelstellingen en de specifieke resultaten die u verwacht van het gebruik van AI.
• Experimenteer met verschillende prompts om te zien welke de beste resultaten opleveren in termen van betrokkenheid en relevantie voor uw doelgroep.
• Herhaal succesvolle aanwijzingen door ze te verfijnen op basis van feedback en prestatiestatistieken om de kwaliteit van door AI gegenereerde inhoud voortdurend te verbeteren.

Snelle technische raamwerken zijn gestructureerde benaderingen die worden gebruikt voor het ontwerpen, testen en verfijnen van aanwijzingen die AI-modellen, zoals chatbots of inhoudgeneratoren, begeleiden om de gewenste resultaten effectief te produceren.

Snelle technische raamwerken helpen marketeers en makers van inhoud AI-tools te gebruiken voor taken zoals het maken van inhoud, klantenservice via chatbots of gepersonaliseerde aanbevelingen.

Een goed ontworpen prompt kan een AI bijvoorbeeld begeleiden bij het genereren van blogpostideeën die zijn afgestemd op de interesses van een specifiek publiek of bij het creëren van posts op sociale media die zijn afgestemd op de merkstem en campagnedoelen.

5 kritische prompt engineering-frameworks:

Gedachteketen die ertoe aanzet: Leidt het model door een stapsgewijs redeneerproces.
Voorbeeld: “Om de totale kosten te berekenen, zoekt u eerst de kosten per artikel en vermenigvuldigt u deze vervolgens met het aantal artikelen.”

Leren met weinig schoten: Geeft het model een paar voorbeelden van de uit te voeren taak voordat de eigenlijke vraag wordt gepresenteerd.
Voorbeeld: “Vertaling van Engels naar Frans: 'Hallo' is 'Bonjour'. 'Tot ziens' is 'Au revoir'. Vertaal nu ‘Bedankt’.”

Zero-Shot-leren: Hierbij wordt een vraag of taak gesteld zonder voorbeelden te geven, waarbij wordt vertrouwd op de reeds bestaande kennis van het model.
Voorbeeld: "Vertaal 'Ik hou ervan om nieuwe talen te leren' in het Spaans."

Instructie volgende: Geeft de AI rechtstreeks instructies over de uit te voeren taak, vaak gebruikt om specifieke soorten reacties of acties uit te lokken.
Voorbeeld: “Vat het volgende artikel samen in drie zinnen.”

Zachte prompts (of inbeddingspromptings): Dit omvat het aanpassen van de invoerinbedding van het model om de uitvoer in de gewenste richting te sturen zonder expliciete tekstuele aanwijzingen.
Voorbeeld: In plaats van een tekstuele prompt worden specifieke insluitingen aangepast om het model te begeleiden bij het genereren van technische inhoud.

Om snelle engineeringframeworks effectief in uw marketingstrategie te implementeren:

• Begin met het duidelijk definiëren van uw marketingdoelstellingen en de specifieke resultaten die u verwacht van het gebruik van AI.
• Experimenteer met verschillende prompts om te zien welke de beste resultaten opleveren in termen van betrokkenheid en relevantie voor uw doelgroep.
• Herhaal succesvolle aanwijzingen door ze te verfijnen op basis van feedback en prestatiestatistieken om de kwaliteit van door AI gegenereerde inhoud voortdurend te verbeteren.