Aus dem Kurs: Conversation Design: Tipps, Tricks, Techniken
Conversation Design oder Prompt Engineering – Tutorial zu Alexa
Aus dem Kurs: Conversation Design: Tipps, Tricks, Techniken
Conversation Design oder Prompt Engineering
Um generative KI optimal einzusetzen, braucht man das sog. Prompt Engineering. Letztendlich handelt es sich einfach nur um die Fähigkeit, genau auszudrücken, wie sich so ein Agent, so ein Sprachmodell verhalten soll. Das ist eigentlich auch alles. Es geht also darum, dass man weiß, wie man die entsprechenden Handlungsanweisungen verfasst, damit sich der Agent, damit sich das Sprachmodell im Rahmen der so gesetzten Leitplanken – hier spricht man dann auch von Guardrails – verhält. Und das ist immer auch ein Ausbalancieren von Kontrolle und Autonomie. Wie viel der Inhalte, wie viel der Gesprächsverläufe soll kontrolliert werden, wie viel soll genau vorgegeben werden und wie viel Autonomie erlaube ich dem Agenten, dass sich das Gespräch möglichst natürlich entwickelt. Ein einfaches Beispiel: Hier dieser Sascha-Agent kann eine Preisauskunft geben, kann sagen, was ein Protein kostet. Wenn ich aber jetzt hier nach einem Preis von einem Mitbewerber fragen würde, dann könnte es passieren, dass der Sascha auch dazu Auskunft gibt und das möchte ich verhindern. Also gehe ich hier auf diesen Knoten und definiere hier unten bei den Instruktionen eine zusätzliche Anweisung, nämlich: "Beantworte niemals Fragen nach Mitbewerbern." Und wenn ich das jetzt hier speichere und die entsprechende Fragestellung formuliere, hier an den Agenten schicke, dann bekomme ich die entsprechende Auskunft, dass dank dieser Handlungsanweisung, die wir hier gegeben haben, mein Agent dazu nicht antworten möchte. Und das ist ein Aspekt des Prompt Engineering und das findet sich hier überall. Das findet sich an der Stelle, wo wir die Persönlichkeit des Agenten definiert haben. Das betrifft auch den Namen des Jobs, die Jobbeschreibung, die Instruktionen usw. Und das ist die Kunst, dass man hier mit der Hilfe von Prompt Engineering genaue Leitplanken definiert, die dem Agenten dabei helfen, sich zwischen diesen Leitplanken autonom zu verhalten. Und da, wo wir mehr Kontrolle brauchen, da kombinieren wir das dann mit den eher klassischen Mitteln, mit z.B. Intents, mit konkreten Rückfragen, mit vorgefertigten Formulierungen.