Nach unserer Erkundung von Large Language Models (LLMs) tauchen wir erneut in fortgeschrittene praktische Techniken ein, um deine strategische KI-Reise mit Erkenntnissen aus der Praxis zu untermauern. In unserer jüngsten Sitzung bei CREATEQ haben wir uns mit Prompt Engineering und Retrieval-Augmented Generation (RAG) befasst und modernste KI-Integrationen vorgestellt.
Hast du deiner KI schon einmal eine Frage gestellt und eine Antwort erhalten, bei der du dir den Kopf zerbrochen hast? Willkommen in der Kunst des Prompt Engineering, der Magie hinter klaren, präzisen und effektiven KI-Interaktionen. Hier erfährst du, wie wir es geschafft haben:
Zero-Shot Prompting: Einfach fragen - kein Kontext erforderlich. Moderne Modelle sind gut, aber zusätzliche Details verbessern immer die Ergebnisse.
One-shot & Few-shot Prompting: Die Angabe von einem oder mehreren Beispielen verbessert die Leistung des Modells erheblich, was besonders nützlich ist, wenn nur wenige Trainingsdaten zur Verfügung stehen.
Chain-of-Thought-Prompting: Zerlege komplexe Abfragen in Schritt-für-Schritt-Anweisungen, ideal für mathematische oder logische Denkaufgaben.
Selbstkonsistenz: Biete mehrere Argumentationspfade an und wähle die besten Antworten aus, ähnlich wie bei der Mittelwertbildung mehrerer wissenschaftlicher Experimente.
Effektives Prompting beinhaltet klare Anweisungen, Analogien und sorgfältig strukturierte Prompts, um Missverständnisse und Halluzinationen zu vermeiden. Ein gutes Prompt-Engineering spart erheblichen Aufwand und Kosten, indem es die Effizienz und Genauigkeit der KI von Anfang an maximiert.
KI-Antworten akkurat, kontextabhängig und gut zitiert zu halten, ist manchmal eine echte Herausforderung... Hier kommt Retrieval-Augmented Generation (oder kurz RAG) ins Spiel . Sie verbessert die KI-Genauigkeit durch die Integration externer, zielgerichteter Informationsquellen mit dem inhärenten Wissen von LLMs.
Durch die Umwandlung externer Dokumente in numerische Einbettungen, die in speziellen Vektordatenbanken gespeichert werden, ruft RAG effizient kontextrelevante Informationen ab und verbessert so die Präzision, Glaubwürdigkeit und Relevanz der Antworten erheblich.
Dieser Ansatz ist besonders wertvoll für dynamische, Nischen- oder regulierte Bereiche, in denen Genauigkeit und Transparenz entscheidend sind.
Sehe dir das vollständige Video an, in dem wir die praktische Integration von RAG demonstrieren und zeigen, wie Vektorspeicher wie ChromaDB KI in die Lage versetzen, komplexe, spezialisierte Abfragen präzise zu beantworten.
OpenAI, bekannt für fortschrittliche KI-Forschung und ChatGPT, hat vor kurzem seine Fähigkeiten mit der neuen Responses API erweitert und damit die KI-Interaktionen verändert:
Stateful Interactions: KI bewahrt jetzt den Kontext ohne manuelle Verkettung des Gesprächsverlaufs.
Eingebaute Tools: Zu den Funktionen gehören Funktionsaufrufe (die es der KI ermöglichen, benutzerdefinierten Code auszuführen), Websuche für Echtzeitinformationen und integrierte Dateisuche über Vektorspeicher.
OpenAI-Reasoning-Modelle sind für komplexe Problemlösungen konzipiert. Da sie darauf trainiert sind, Schritt für Schritt zu denken, eignen sich diese Modelle besonders gut für mehrdeutige Aufgaben, die Überprüfung von Codes, wissenschaftliche Schlussfolgerungen und visuelle Interpretationen. Diese Modelle sind zwar etwas kostspieliger, verbessern aber die Leistung in unterschiedlichen Szenarien und ergänzen die traditionellen GPT-Modelle, die für einfache Aufgaben kostengünstiger bleiben.
Mit jeder Sitzung vertiefen wir praktische, innovative KI-Anwendungen, die Ihre Strategie- und Technikteams unterstützen.
Bleibe dran, wenn wir uns demnächst mit der Feinabstimmung von Modellen, der Leistungsoptimierung und der nahtlosen Integration von KI in Ihren Tech-Stack befassen.