Prompt engineering is de discipline van het ontwerpen en verfijnen van prompts om AI-modellen, met name grote taalmodellen, effectief te sturen om nauwkeurige en relevante resultaten te produceren. Dit omvat technieken zoals zero-shot en few-shot prompting, chain-of thought strategieën en contextintegratie.
De simpele waarheid is dat zelfs de meest geavanceerde AI niet naar verwachting zal presteren als het niet van een effectieve prompt wordt voorzien. Prompt engineering is ontwikkeld om dit gevaar tegen te gaan, door ervoor te zorgen dat gebruikers duidelijke, relevante instructies kunnen geven die zijn ontworpen om AI-programma's de ondubbelzinnige aanwijzingen te geven die ze nodig hebben. Deze benadering brengt bepaalde voordelen met zich mee:
- Meer controle voor ontwikkelaars
Door gedetailleerde prompts te creëren, kunnen ontwikkelaars het gedrag van AI-systemen nauwkeuriger sturen, wat leidt tot meer voorspelbare en gerichte resultaten. - Verbeterde gebruikerservaring
Goed ontworpen prompts leiden tot meer nauwkeurige en relevante AI-reacties, waarbij de gebruikerservaring wordt verbeterd dankzij snellere antwoorden die tevens bruikbare informatie en inzichten bevatten. - Meer flexibiliteit
Effectieve prompt engineering maakt het mogelijk om hetzelfde AI-model aan te passen aan een breed scala aan taken en toepassingen, van eenvoudig gegevens ophalen tot complexe probleemoplossing. - Minimale inspanning na generatie
Met strategisch promptontwerp kan AI direct hoogwaardige resultaten leveren, waardoor er minder constante correcties of aanpassingen nodig zijn.
Prompt engineering wordt al toegepast in een breed scala aan branches en revolutioneert de manier waarop bedrijven omgaan met intelligente technologie om complexe problemen op te lossen. Enkele belangrijke use cases die de significante impact van prompt engineering in het bedrijfsleven illustreren:
Ontwikkelaars gebruiken prompt engineering om coderingsprocessen te stroomlijnen en fouten in software op te sporen. Door prompts te structureren om code te genereren of te beoordelen, kunnen ontwikkelaars fouten vroegtijdig opsporen en coderingsinspanningen optimaliseren, waardoor de ontwikkelingstijd aanzienlijk wordt verkort en de kwaliteit van de code wordt verbeterd.
In cyberbeveiliging speelt prompt engineering een centrale rol bij het automatiseren van dreigingsdetectie en respons. AI-modellen kunnen worden aangestuurd om patronen in gegevens te analyseren en potentiële bedreigingen te identificeren, waardoor beveiligingsprotocollen worden verbeterd zonder dat er voortdurend menselijk toezicht nodig is.
AI-gestuurde diagnostiek wordt verbeterd door de juiste prompt engineering, die meer nauwkeurige interpretaties van patiëntgegevens mogelijk maakt. Dit kan leiden tot snellere, meer nauwkeurige diagnoses en gepersonaliseerde behandelingsplannen.
Door AI aangedreven chatbots worden steeds meer gebruikt in de klantenservice en bieden onmiddellijke en nauwkeurige ondersteuning. Bovendien stellen ze menselijke servicemedewerkers in staat zich te richten op meer complexe problemen. Prompt engineering helpt deze bots om klantvragen effectief te begrijpen en te beantwoorden, zodat tijdige, relevante en betrouwbare assistentie wordt geboden.
Op creatieve gebieden (zoals ontwerp en contentcreatie) kan AI helpen bij het genereren van ideeën en concepten die zich onderscheiden van de ideeën en concepten die al beschikbaar zijn. Door goed ontworpen prompts kan AI creativiteit op grote schaal benutten door te helpen bij het ontwerpen van campagnes, het schrijven van content of zelfs het voorstellen van nieuwe productideeën.
Prompt engineering stelt AI in staat om als expert op specifieke gebieden op te treden door gedetailleerde, contextbewuste informatie te verstrekken. Dit kan worden gebruikt voor training, compliance of als hulpmiddel voor besluitvorming in uiteenlopende gebieden zoals recht, financiën en onderwijs.
AI-modellen kunnen helpen bij besluitvormingsprocessen door meerdere scenario's en resultaten te evalueren. Door middel van prompt engineering bieden deze modellen onderbouwde, op bewijs gebaseerde aanbevelingen die menselijke besluitvormers kunnen helpen.
Bedrijven vertrouwen op prompt engineering om AI-modellen te helpen grote gegevenssets te analyseren en inzichten te bieden of trends te voorspellen. Dit is van vitaal belang voor strategische planning en marktanalyse, waarbij inzicht in complexe gegevenspatronen cruciaal is.
Naast codering kan prompt engineering verschillende software-engineeringtaken optimaliseren, van het verzamelen van vereisten tot het testen van systemen, zodat softwareproducten aan de gewenste normen en functionaliteiten voldoen.
Specifiek binnen de levenscyclus van softwareontwikkeling helpt prompt engineering bij het schrijven van nieuwe code en het opsporen van fouten in bestaande code. Beide zijn cruciaal voor het behoud van de gezondheid en efficiëntie van softwaretoepassingen.
Prompt engineering omvat een reeks technieken die zijn ontworpen om de interactie tussen mensen en AI-modellen te optimaliseren. Deze methodologieën variëren sterk in complexiteit en toepassing:
Deze techniek houdt in dat het model een taak of vraag krijgt zonder voorafgaande specifieke training over het onderwerp. De techniek vertrouwt op het algemene begrip en vermogen van het model om te redeneren op basis van de trainingsgegevens. Zero-shot prompting wordt veel gebruikt vanwege de eenvoud en brede toepasbaarheid.
Few-shot prompting verbetert zero-shot door de AI enkele voorbeelden of 'shots' te geven die het model richting de gewenste uitvoerindeling of het vereiste type redenering sturen. Deze aanpak helpt de AI om betere gevolgtrekkingen te maken, vooral in meer complexe scenario's.
Chain-of-thought (CoT) houdt in dat een prompt wordt opgedeeld in een reeks eenvoudigere, logische stappen, waardoor de AI informatie verwerkt op een manier die menselijk redeneren nabootst. Deze techniek is bijzonder geschikt voor complexe probleemoplossing.
Een uitbreiding van CoT, die de AI in staat stelt verschillende redeneerpaden te verkennen voordat één uitvoer wordt geconsolideerd. Dit is nuttig in scenario's waarin meerdere plausibele oplossingen of perspectieven moeten worden overwogen.
Hierbij wordt de initiële uitvoer van de AI verfijnd door opeenvolgende rondes van prompting, waarbij elke ronde gericht is op het verbeteren van bepaalde aspecten van de respons. Deze methode is essentieel voor het bereiken van hoogwaardige resultaten bij taken die precisie vereisen.
Bij het gebruik van realtime feedback binnen het operationele proces van de AI stellen feedbacklussen het model in staat om zijn responsen aan te passen op basis van continue invoer, waardoor het leer- en aanpassingsproces in de loop der tijd wordt verbeterd.
Deze aanpak houdt in dat meerdere prompts op volgorde worden gezet, waarbij elke volgende prompt voortbouwt op de uitvoer van de vorige. Prompt chaining is bijzonder nuttig bij uit meerdere stappen bestaande taken, waarbij elke stap gekoppeld is aan één complexe handeling.
Door een specifieke persona of rol toe te wijzen aan de AI (zoals een gegevenswetenschapper, ondersteuningsmedewerker of zorgverlener), stuurt deze techniek de stijl en inhoud van de antwoorden. Dit is bijzonder effectief in interactieve toepassingen zoals chatbots, waar een consistent karakter essentieel is.
Afgeleid van de Socratische leermethoden houdt deze techniek in dat de AI door vragen wordt geleid die steeds meer gedetailleerde en nauwkeurige informatie naar voren brengen, waardoor het redeneringsproces wordt verfijnd.
Deze geavanceerde techniek maakt gebruik van meerdere, gevarieerde prompts om de redeneercapaciteiten van AI uit te dagen en de beste uitvoer te selecteren op basis van de diepgang en complexiteit van de gegenereerde antwoorden.
Prompt engineering is uitermate relevant op het gebied van generatieve AI vanwege de rol die het speelt in het verfijnen en sturen van de uitvoer van GenAI-modellen (zowel bij het ontwikkelen van nieuwe AI-gestuurde tools als bij het verbeteren van de functionaliteit van bestaande modellen). Door taalmodellen af te stemmen op specifieke taken, zoals het aansturen van klantgerichte chatbots of het opstellen van gespecialiseerde contracten, zorgt prompt engineering ervoor dat AI-responsen nauwkeurig en zeer relevant zijn voor specifieke behoeften in de branche.
Daarnaast is prompt engineering van cruciaal belang voor het handhaven van de veiligheid en integriteit van AI-toepassingen. Het helpt risico's te beperken, zoals prompt injection-aanvallen, waarbij kwaadwillenden zorgvuldig samengestelde invoer kunnen gebruiken om ongewenste resultaten te produceren (zoals toegang tot ongeautoriseerde of gevaarlijke informatie). Door prompts te verfijnen met betrekking tot de potentiële kwetsbaarheden van AI-modellen, kunnen ontwikkelaars ervoor zorgen dat AI betrouwbaar en veilig blijft functioneren.
Ondanks alle recente vorderingen op dit gebied, heeft AI nog niet het niveau van artificial general intelligence bereikt, waarbij de cognitieve vermogens gelijk (of superieur) zijn aan menselijke denkprocessen. Als zodanig zijn er nog steeds verschillende potentiële valkuilen verbonden aan het verkennen en creëren van zeer effectieve AI-prompts:
- Complexiteit van taalbegrip
AI-systemen kunnen moeite hebben met genuanceerde of complexe taal, wat kan leiden tot onjuiste of irrelevante uitvoer. Om dit te bestrijden, kunnen trainingsgegevenssets worden uitgebreid met meer diverse taalkundige structuren, waardoor het begrip van het model wordt verbeterd. - Vooringenomenheid in AI-antwoorden
Er bestaat een risico dat AI-modellen vooringenomen of ongepaste content genereren op basis van hun trainingsgegevens. Monitoring van vooringenomenheid en risicobeperkende strategieën moeten worden geïmplementeerd tijdens zowel de modeltraining als het promptontwerp om dit probleem aan te pakken en te zorgen voor diverse representatie en sociaal verantwoorde uitvoer. - Intensiteit van resources
Geavanceerde prompt engineering-technieken kunnen aanzienlijke rekenkracht vereisen. De efficiëntie kan worden verbeterd door de prestaties van het model te optimaliseren en meer resource-effectieve prompting-strategieën te verkennen. - Balans tussen specificiteit en flexibiliteit
Het ontwerpen van prompts die te specifiek zijn, kan de creativiteit van AI beperken, terwijl prompts die te algemeen zijn vage resultaten opleveren. Een iteratieve benadering van het verfijnen van prompts, gecombineerd met het gebruik van zowel zero-shot als few-shot prompting, kan helpen om deze aspecten in balans te brengen. - Interdisciplinaire samenwerking
Effectieve prompt engineering vereist vaak samenwerking tussen meerdere disciplines, wat een uitdaging kan zijn gezien de verschillende terminologieën, doelstellingen en verwachtingen. Het opzetten van duidelijke communicatiekanalen en gemeenschappelijke doelen kan de samenwerking vergemakkelijken en de resultaten van prompt engineering-projecten verbeteren.
Succes in prompt engineering hangt sterk af van de benadering die wordt gekozen om prompts te ontwikkelen en te verfijnen. Hier zijn enkele best practices die kunnen helpen om effectieve resultaten te waarborgen:
Door voldoende context te verstrekken aan een prompt, krijgt de AI inzicht in de nuance en specificaties van het verzoek, wat leidt tot nauwkeurigere en relevantere responsen. Context kan achtergrondinformatie, uitleg van termen of details over het beoogde gebruik van de uitvoer bevatten.
Duidelijkheid is cruciaal bij prompt engineering. Vage of dubbelzinnige prompts kunnen leiden tot verkeerde interpretaties door de AI, wat resulteert in uitvoer die niet aan de verwachtingen van de gebruiker voldoet. Duidelijke prompts sturen de AI effectiever, waardoor de kwaliteit van de reacties verbetert.
Het vinden van de juiste balans tussen de specificiteit van de verstrekte informatie en de flexibiliteit van de AI om creatieve of innovatieve antwoorden te genereren, is cruciaal. Dit houdt in dat het detailniveau en de reikwijdte van de prompt worden aangepast om overeen te komen met de gewenste uitvoer.
Het gebied van AI evolueert snel, en wat vandaag werkt (of niet werkt) heeft morgen mogelijk niet hetzelfde effect. Voortdurend experimenteren met verschillende prompting-technieken en -strategieën is essentieel om voorop te blijven lopen in prompt engineering. Dit omvat het testen van prompts onder verschillende omstandigheden, het gebruik van verschillende soorten invoergegevens en het voortdurend verfijnen van prompts op basis van feedback en resultaten
Nu AI zich uitbreidt qua mogelijkheden, toepassingen en beschikbaarheid, zal prompt engineering de nauwkeurigheid van AI-interacties aanzienlijk verbeteren, terwijl het ook bepaalde problemen zal introduceren die moeten worden aangepakt.
In de komende jaren zal adaptieve prompting vaker voorkomen, waarbij AI zijn reacties aanpast op basis van de stijl en eerdere interacties van de gebruiker, wat de personalisatie en effectiviteit zal vergroten. Multimodale prompts zullen tekst, afbeeldingen en mogelijk andere typen gegevens integreren, waardoor de toepasbaarheid van AI wordt uitgebreid naar verschillende media en taken. Maar met het toenemende gebruik van AI, zullen morele kwesties steeds meer op de voorgrond treden; ethische prompting zal in de schijnwerpers komen te staan om ervoor te zorgen dat AI-interacties voldoen aan vastgestelde richtlijnen en maatschappelijke normen. Dit zal helpen om vooroordelen te voorkomen en eerlijkheid in door AI gegenereerde content te waarborgen.
Samen zullen deze ontwikkelingen bijdragen aan meer dynamische, verantwoordelijke en contextueel bewuste AI-systemen.
Naarmate de rol van prompt engineering in verschillende branches blijft groeien, worden tools die dit proces kunnen stroomlijnen en verbeteren steeds waardevoller. Het Now Platform® van ServiceNow biedt krachtige AI-oplossingen in één gecentraliseerde, cloudgebaseerde toolsuite. Ontworpen om de ontwikkeling en verfijning van AI-gestuurde interacties te faciliteren, biedt het Now Platform uitgebreide functies voor het automatiseren van workflows en het integreren van verschillende gegevensinvoer − fundamentele elementen voor effectieve prompt engineering.
Door gebruik te maken van het Now Platform kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun AI-modellen de precieze, van context voorziene invoer ontvangen die ze nodig hebben. Dit bevordert meer relevante en nauwkeurige AI-uitvoer, die tot in detail kan worden aangepast aan specifieke bedrijfsbehoeften. ServiceNow biedt daarnaast krachtige tools voor governance en compliance, zodat organisaties van elke omvang met vertrouwen kunnen opereren, in de wetenschap dat hun prompt engineering-processen voldoen aan belangrijke normen en regelgeving.
Geef je AI de prompts die het nodig heeft om je bedrijf te laten groeien; probeer de demo van ServiceNow vandaag nog!