Hva er Prompt Engineering Frameworks?
Raske tekniske rammeverk
Raske tekniske rammeverk er strukturerte tilnærminger som brukes til å designe, teste og avgrense spørsmål som veileder AI-modeller, som chatbots eller innholdsgeneratorer, for å produsere ønskede utdata effektivt.
Raske tekniske rammeverk hjelper markedsførere og innholdsskapere å utnytte AI-verktøy for oppgaver som innholdsskaping, kundeservice via chatbots eller personlige anbefalinger.
For eksempel kan en godt konstruert forespørsel veilede en AI til å generere blogginnleggsideer skreddersydd for et spesifikt publikums interesser eller lage innlegg på sosiale medier i tråd med merkevarens stemme og kampanjemål.
5 kritiske prosjekteringsrammer:
Tankekjede: Veileder modellen gjennom en trinn-for-trinn resonneringsprosess.
Eksempel: «For å beregne totalkostnaden, finn først kostnaden per vare, og multipliser deretter med antall varer.»
Få-skudd-læring: Gir modellen noen få eksempler på oppgaven før du presenterer selve spørsmålet.
Eksempel: "Oversettelse fra engelsk til fransk: "Hei" er "Bonjour". «Farvel» er «Au revoir». Oversett nå "Takk".
Zero-Shot læring: Innebærer å stille et spørsmål eller en oppgave uten å gi noen eksempler, basert på modellens eksisterende kunnskap.
Eksempel: «Oversett «Jeg elsker å lære nye språk» til spansk.»
Instruksjon som følger: Instruerer AI direkte om oppgaven som skal utføres, ofte brukt til å be om spesifikke typer svar eller handlinger.
Eksempel: "Opsummer følgende artikkel i tre setninger."
Myk melding (eller innebyggingsmelding): Dette innebærer å justere modellens input-innbygginger for å styre utgangene i ønsket retning uten eksplisitte tekstlige spørsmål.
Eksempel: I stedet for en tekstoppfordring, justeres spesifikke innbygginger for å veilede modellen mot å generere teknisk innhold.
For å implementere raske tekniske rammer i markedsføringsstrategien din effektivt:
- Begynn med å tydelig definere markedsføringsmålene dine og de spesifikke resultatene du forventer av bruk av AI.
- Eksperimenter med ulike spørsmål for å se hvilke som gir de beste resultatene når det gjelder engasjement og relevans for målgruppen din.
- Gjenta vellykkede forespørsler ved å avgrense dem basert på tilbakemeldinger og ytelsesmålinger for å kontinuerlig forbedre kvaliteten på AI-generert innhold.
Raske tekniske rammeverk er strukturerte tilnærminger som brukes til å designe, teste og avgrense spørsmål som veileder AI-modeller, som chatbots eller innholdsgeneratorer, for å produsere ønskede utdata effektivt.
Raske tekniske rammeverk hjelper markedsførere og innholdsskapere å utnytte AI-verktøy for oppgaver som innholdsskaping, kundeservice via chatbots eller personlige anbefalinger.
For eksempel kan en godt konstruert forespørsel veilede en AI til å generere blogginnleggsideer skreddersydd for et spesifikt publikums interesser eller lage innlegg på sosiale medier i tråd med merkevarens stemme og kampanjemål.
5 kritiske prosjekteringsrammer:
Tankekjede: Veileder modellen gjennom en trinn-for-trinn resonneringsprosess.
Eksempel: «For å beregne totalkostnaden, finn først kostnaden per vare, og multipliser deretter med antall varer.»
Få-skudd-læring: Gir modellen noen få eksempler på oppgaven før du presenterer selve spørsmålet.
Eksempel: "Oversettelse fra engelsk til fransk: "Hei" er "Bonjour". «Farvel» er «Au revoir». Oversett nå "Takk".
Zero-Shot læring: Innebærer å stille et spørsmål eller en oppgave uten å gi noen eksempler, basert på modellens eksisterende kunnskap.
Eksempel: «Oversett «Jeg elsker å lære nye språk» til spansk.»
Instruksjon som følger: Instruerer AI direkte om oppgaven som skal utføres, ofte brukt til å be om spesifikke typer svar eller handlinger.
Eksempel: "Opsummer følgende artikkel i tre setninger."
Myk melding (eller innebyggingsmelding): Dette innebærer å justere modellens input-innbygginger for å styre utgangene i ønsket retning uten eksplisitte tekstlige spørsmål.
Eksempel: I stedet for en tekstoppfordring, justeres spesifikke innbygginger for å veilede modellen mot å generere teknisk innhold.
For å implementere raske tekniske rammer i markedsføringsstrategien din effektivt:
- Begynn med å tydelig definere markedsføringsmålene dine og de spesifikke resultatene du forventer av bruk av AI.
- Eksperimenter med ulike spørsmål for å se hvilke som gir de beste resultatene når det gjelder engasjement og relevans for målgruppen din.
- Gjenta vellykkede forespørsler ved å avgrense dem basert på tilbakemeldinger og ytelsesmålinger for å kontinuerlig forbedre kvaliteten på AI-generert innhold.