Überlegungen zu Copilot-Eingabeaufforderungen
Die Qualität der Antworten von Copiloten hängt nicht nur vom verwendeten Sprachmodell ab, sondern von den Arten von Aufforderungen, die Benutzer bereitstellen. Prompts geben einer Anwendung zu verstehen, was sie tun soll. Die meisten nützlichen Antworten erhalten Sie, wenn Sie genau angeben, welche Art von Antwort Sie erhalten möchten. Ein Beispiel: „Fasse die wichtigsten Überlegungen zur Einführung von Copilot aus diesem Dokument für die Unternehmensleitung zusammen. Formatiere die Zusammenfassung als maximal sechs Stichpunkte mit einem professionellen Ton.“ Sie können bessere Ergebnisse erzielen, wenn Sie eindeutige, spezifische Prompts übermitteln.
Berücksichtigen Sie die folgenden Möglichkeiten, um die Antwort zu verbessern, die ein Copilot bietet:
- Beginnen Sie mit einem bestimmten Ziel für das, was der Copilot tun soll.
- Geben Sie eine Quelle an, um die Antwort auf einen bestimmten Bereich von Informationen zu stützen.
- Fügen Sie Kontext hinzu, um die Eignung und Relevanz der Antwort zu maximieren.
- Legen Sie klare Erwartungen an die Antwort fest.
- Iterieren Sie auf der Grundlage früherer Eingabeaufforderungen und Antworten, um das Ergebnis zu verfeinern.
In den meisten Fällen sendet ein Copilot Ihre Eingabeaufforderung nicht nur an das Sprachmodell. In der Regel wird Ihre Eingabeaufforderung um Folgendes erweitert:
- Eine Systemmeldung, die Bedingungen und Einschränkungen für das Sprachmodellverhalten festlegt. Beispiel: „Du bist ein hilfsbereiter Assistent, der fröhlich und freundlich antwortet“. Diese Systemmeldungen bestimmen Einschränkungen und den Stil für die Antworten des Modells.
- Die aufgezeichneten Unterhaltungen für die aktuelle Sitzung, einschließlich vergangener Eingabeaufforderungen und Antworten. Mit dem Verlauf können Sie die Antwort iterativ verfeinern und gleichzeitig den Kontext der Unterhaltung beibehalten.
- Die aktuelle Eingabeaufforderung– möglicherweise optimiert durch den Copilot, um sie passend für das Modell umzuformulieren oder um weitere Daten zur Begründung hinzuzufügen, um die Antwort zu erweitern.
Der Begriff Prompt Engineering beschreibt den Prozess der Verbesserung von Prompts. Sowohl Entwickler*innen, die Anwendungen entwickeln, als auch Heimanwender*innen, die diese Anwendungen verwenden, können die Qualität der Antworten von generativer KI durch Prompt Engineering verbessern.