Ebben a videóban egy újabb prompt tervezési megfontolással, az érvelés és cselekvés prompt mintával foglalkozunk.
A nagy nyelvi modellek, mint például a ChatGPT, sok mindenre képesek, de nem mindent tudnak egyedül, magukban megoldani.
Lehetnek olyan helyzetek, amikor további külső forrásokra, külső eszközökre kell támaszkodniuk, hogy jó válaszokat adjanak vagy éppen automatizációt valósítsanak meg.
Ezért szükségünk lehet arra, hogy a nagy nyelvi modellt megtanítsuk rá, hogy bizonyos helyzetekben, végig kell gondolnia a folyamat lépéseit, és azok alapján külső információkat, eszközöket kell használnia.
Ez javíthatja a ChatGPT válaszának minőségét, és javíthatja a bizalmunkat, hogy megfelelő választ kaptunk.
Mindehhez, a prompt írása közben érdemes egy specifikus formátumot használni.
Az érvelés és cselekvés prompt technikát arra tervezték, hogy az AI modelleket dinamikusabb és interaktívabb válaszokra ösztönözzék. Különösen olyan helyzetekben, amikor érvelést, döntéshozatalt és akció javaslatokat szeretnénk.
Ebben a megközelítésben nem csak egyszerű információt várunk, vagy egyszerű feladat elvégzését, hanem azt, hogy gondoljon végig egy helyzetet, elemezze a lehetséges opciókat és specifikus akciókat javasoljon megoldásként.
Ezzel a prompt formátummal segítjük a ChatGPT-t, hogy ne egyetlen lépésben akarjon választ adni, hanem egymást követő, logikus lépéseken át.
Nézzük mindezt a gyakorlatban.
Példa érvelés és cselekvés prompt technikára
Prompt:
Feladat: Elemezd a termékkel kapcsolatos vevői visszajelzéseket, hogy azonosítsd a visszatérő problémákat, és javasolj termék fejlesztési lehetőségeket.
Gondolat: Szükségem van a vevői visszajelzésekre az adatbázisból, hogy elemezni tudjam. Cselekvés: KÜLSŐ ADATBÁZIS LEKÉRDEZÉS Kérdezd le a vevő adatbázist, és vedd ki a szükséges adatokat Eredmény: Rendelkezésemre áll egy lista a vevői visszajelzésekről
Gondolat: Kategorizálnom kell a visszajelzéseket. Cselekvés: Rendezd kategóriákba a visszajelzéseket, és végezz hangulat elemzést Eredmény: A visszajelzések a következő kategóriákba vannak sorolva, megjelölve a visszajelzés hangulatát is: termék minőség, ügyfélszolgálat, kiszállítás
Gondolat: Azonosítanom és priorizálnom kell a visszatérő problémákat. Cselekvés: Kategóriánként elemezd a jellemző kifejezések gyakoriságát és hangulatát. Eredmény: Azonosítottam a leggyakoribb 3 problémát: termék hiba, az ügyfélszolgálat lassú válasza, szállítási késedelem
Gondolat: Az azonosított problémák megoldására javaslatot kell készítenem. Cselekvés: Javasolj javító lépéseket a leggyakoribb feltért problémákra. Eredmény: Javasolt javító lépések: ügyfélszolgálat képzése, logisztika optimalizálása
Feladat: Elemezd a közvetlen értékesítők tapasztalatait és javasolj értékesítési volumen növelési lehetőségeket
Magyarázat
- A promptban először felvetek egy feladatot, egy megoldandó problémát.
- Utána megmutatom, hogy a megoldása közben hogyan, milyen lépésekben gondolkodom
- Milyen formában, milyen segítő, külső eszközöket használok
- Ezekre jellemzően milyen választ kapok
- Ezt hogyan ismétlem, míg el nem jutok a felvetett feladat, probléma megoldásához
- Végül adok egy újabb megoldandó feladatot, minden egyéb magyarázat nélkül, és azt várom a ChatGPT-től, hogy az általam mutatott séma szerint írja le a gondolatmenetét, hogyan oldaná meg a feladatot külső eszközök felhasználásával.
Tanulságok
Egyszer kell megírnom egy ilyen promptot, a benne szereplő struktúrában, utána már más feladatokra is felhasználhatom.
Előfordulhat, hogy újra kell generáltatni a választ, hogy a szándékaink szerinti struktúráltságú eredményt kapjuk. Ezt egyrészt megszoktuk, a ChatGPT nem mindenható. Másrészt további promptolási technikákkal javítható.
Hogyan nézne ki a válasz, ha az előbi prompt helyett csak a végén szereplő feladatot kapná meg a ChatGPT promptként, nem lenne előtte az érvelés és cselekvés prompt minta szerinti előkészítés.
Prompt:
Elemezd a közvetlen értékesítők tapasztalatait és javasolj értékesítési volumen növelési lehetőségeket
- Itt nincs gondolatmenet
- Általános felsorolásként, jellemző értékesítői tapasztalat kategóriákat kapunk
- Általános felsorolásként, jellemző értékesítés volumen növelési lehetőségeket kapunk
Néhány további terület, hogyan jól lehet használni az érvelés és cselekvés technikát
Mérnöki tudományok
Egy mérnök például használhatja a technikát, ha a gyártósor szenzorainak az adatait szeretné automatizáltan elemezni.
A prompt végig tudja vezetni a nagy nyelvi modellt, hogy
- lekérdezze az adatokat
- elvégezze a szükséges számításokat
- riportokat generáljon belőlük
Pénzügyi elemző
Egy pénzügyi elemző használhatja az érvelés és cselekvés promptot, a tőzsdei adatok elemzésére.
A prompttal a nagy nyelvi modell:
- bekéri az aktuális tőzsdei adatokat
- kiszámolja a pénzügyi mutatókat
- befektetési javaslatokat állít össze
Egészségügyi szakember
Az egészségügyi szakember használhatja a promptot, hogy automatizálja vele a diagnózist.
A prompttal a nagy nyelvi modell:
- megfelelő kérdéseket tegyen fel
- bekérje a páciens adatait különböző rendszerekből
- előzetes diagnózist állítson fel
Marketing szakember
Egy marketing szakember használhatja a prompt mintát a felhasználók visszajelzéseinek elemzésére.
A prompttal a nagy nyelvi modell:
- megállapíthatja közösségi média posztok hangulatát
- különböző kategóriákba sorolhatja a visszajelzéseket
- javaslatokat készíthet a marketing kampányok javítására
Záró gondolatok
Láthatod, hogy az érvelés és cselekvés prompt mintával milyen hatékonyan lehet feladatokat logikus, kidolgozott lépésenként, jól végig gondoltan megoldani.
Segítségül hívhatod akkor is, ha több lépéses folyamatok automatizálásához szeretnél segítséget a ChatGPT-től.
Folytatjuk legközelebb, egy újabb prompt tervezési megfontolással.
Csatlakozz hozzánk újra!
Ez könnyebben megy, ha feliratkozol a Youtube csatornára.
Legyél tájékozott, ha a társaságban a jövő lehetőségeire terelődik a szó.
Kapcsolódó tartalom: OpenAI GPT készítés