Geavanceerd prompt engineering

U heeft de basis onder de knie, nu is het tijd om dieper te graven! Geavanceerd prompt engineering omvat meer gesofisticeerde technieken om fijnere controle te krijgen over LLM-responsen, complexe taken aan te pakken en de betrouwbaarheid en creativiteit van uw outputs te verbeteren.

Uw prompts naar een hoger niveau tillen: geavanceerde technieken

1. Systeem-, contextueel en rolprompting

Deze drie soorten prompts werken samen om uitgebreide begeleiding te bieden aan de LLM:

• Systeemprompt: definieert het algemene doel, instructies op hoog niveau of de overkoepelende context voor het gedrag van de LLM gedurende het gesprek (bv. "u bent een behulpzame assistent gespecialiseerd in astrofysica.").
• Contextuele prompt: levert onmiddellijke, taakspecifieke details, data of achtergrondinformatie die de LLM nodig heeft voor de huidige beurt in het gesprek. Dit is cruciaal voor aanpassing aan dynamische inputs.
• Rolprompt (persona prompting): wijst een specifieke persona of karakter toe aan de LLM (bv. "gedraag u als een ervaren reisgids die een reisplan voor Parijs aanbeveelt."). Dit beïnvloedt de toon, stijl en het type informatie dat de LLM verstrekt.

Systeem: u bent een vriendelijke en aanmoedigende fitnesscoach.
Context: de gebruiker heeft de wens geuit om een hardloopprogramma voor beginners te starten, maar weet niet hoe te beginnen. Hij/zij heeft toegang tot een nabijgelegen park.

Gebruiker (rolprompt geïmpliceerd door systeem & context):
"Ik wil beginnen met hardlopen, maar ik ben een absolute beginner. Kunt u mij helpen een eenvoudig 4-wekenplan op te stellen dat ik in het park kan doen?"

2. Step-back prompting

Step-back prompting is een techniek om vooroordelen te verminderen en redeneren te verbeteren. Het houdt in dat de LLM wordt gevraagd om eerst algemene principes of abstracte concepten met betrekking tot de vraag te overwegen *voordat* de specifieke taak wordt aangepakt. Dit moedigt kritischer denken aan.

"moet ik investeren in tech-aandelen of vastgoed voor langetermijngroei als ik een gemiddelde risicotolerantie heb?"

Prompt:
1. Leg eerst de algemene principes uit van langetermijnbeleggen voor groei voor iemand met een gemiddelde risicotolerantie.
2. Bespreek op basis van deze principes de mogelijke voor- en nadelen van investeren in tech-aandelen versus vastgoed.
3. Geef tot slot enkele overwegingen voor het nemen van een beslissing.

3. Chain-of-thought (CoT) prompting

Chain-of-thought prompting verbetert de redeneercapaciteiten van een LLM aanzienlijk, vooral voor problemen met meerdere stappen (zoals wiskunde- of logische puzzels). U instrueert het model om "stap voor stap te denken" of geeft voorbeelden die expliciet de tussenliggende redeneerstappen tonen om tot een eindantwoord te komen.

V: Natalia verkocht clips aan 4 van haar vrienden. Ze verkocht 8 clips aan elke vriend. Hoeveel clips verkocht ze in totaal?

A: Natalia verkocht clips aan 4 vrienden. Ze verkocht 8 clips aan elke vriend. Om het totale aantal clips te vinden, vermenigvuldigen we het aantal vrienden met het aantal clips dat aan elke vriend is verkocht. 4 vrienden * 8 clips/vriend = 32 clips. Het antwoord is 32.

V: John heeft 28 knikkers. Hij verloor 7 knikkers in een spel en kocht er vervolgens 15 bij. Hoeveel knikkers heeft John nu?

A:

4. Zelfconsistentie (Self-consistency)

Zelfconsistentie bouwt voort op CoT. In plaats van slechts één gedachteketen, vraagt u de LLM om meerdere verschillende redeneerpaden voor hetzelfde probleem te genereren (vaak door een hogere temperatuurinstelling te gebruiken voor meer diverse outputs). Vervolgens neemt u het meest voorkomende antwoord onder deze paden als het definitieve, betrouwbaardere antwoord. Dit is alsof u meerdere keren een "second opinion" krijgt en met de consensus meegaat.

5. Tree of thoughts (ToT) & ReAct (kort)

Tree of thoughts (Gedachtenboom): dit is een nog geavanceerdere techniek die CoT generaliseert. Het stelt LLM's in staat om meerdere redeneervertakkingen of "gedachten" tegelijkertijd te verkennen, zoals het verkennen van verschillende paden in een doolhof. Het kan tussentijdse gedachten evalueren en meer globale keuzes maken in zijn redeneerproces.

ReAct (reason + act): dit framework combineert de redeneercapaciteiten van de LLM met de mogelijkheid om externe tools of API's te gebruiken. De LLM kan "redeneren" over welke informatie het nodig heeft, "handelen" door een tool aan te roepen (bv. een zoekmachine, een rekenmachine of een interne database), en vervolgens de output van de tool weer in zijn redeneerproces opnemen om tot een antwoord te komen. Dit bootst na hoe mensen vaak problemen oplossen door informatie op te zoeken of acties uit te voeren.

LLM-output beheersen: configuratieparameters

Naast de prompt zelf kunt u het gedrag van de LLM aanzienlijk beïnvloeden door de configuratieparameters aan te passen. Deze instellingen regelen aspecten zoals de willekeurigheid, lengte en diversiteit van de gegenereerde tekst.

// Hypothetical API call structure
const response = await llmProvider.generate({
  model: "some-advanced-model",
  prompt: "Write a futuristic short story about AI discovering music.",
  max_tokens: 500,
  temperature: 0.85,
  top_p: 0.9,
  top_k: 40
});

console.log(response.text);

Geavanceerde best practices voor robuuste prompts

Prompt:
extraheer de naam, e-mail en het product van interesse uit de volgende klantvraag. Output als een JSON-object met de sleutels "name", "email" en "product".

Query: "hallo, mijn naam is Jane Doe en ik ben geïnteresseerd in uw premium widget. mijn e-mail is jane.doe@example.com."

Met deze geavanceerde technieken en best practices bent u goed op weg om een expert in prompt engineering te worden! Laten we vervolgens enkele praktische gebruikscases verkennen.