Wenn du zu Custom GPTs wechselst, ist die Implementierung effektiver Prompt-Engineering-Praktiken in deinen Anweisungen wichtig, um sicherzustellen, dass deine GPTs zuverlässig und genau arbeiten. OpenAI hat dafür einen eigenen Guide veröffentlicht, aus welchem dieser Artikel entstanden ist. Hier findest du nun kompakten Leitfaden, der dir hilft, das Beste aus deinen GPTs herauszuholen.
1. Optimierung der Anweisungen
1.1 Vereinfachung komplexer Anweisungen
Ein wichtiger Aspekt bei der Erstellung von Anweisungen für Custom GPTs ist die Vereinfachung komplexer Schritte. Teile mehrstufige Anweisungen in einfachere, überschaubare Schritte auf, damit das Modell sie genau befolgen kann. Verwende „Trigger/Anweisungs-Paare“, die durch Trennzeichen getrennt sind, um die Zuverlässigkeit bei der Befolgung der Schritte zu verbessern, ohne dass Schritte zusammengeführt oder übersprungen werden.
1.2 Strukturierung für mehr Klarheit
Gliedere Anweisungen der zweiten Ebene in separate Schritte, um eine bessere Ausführung zu gewährleisten. Setze Trennzeichen zwischen Anweisungssätzen und für Hervorhebungen von Few-Shot-Beispielen ein, um die Klarheit zu erhöhen. Eine klare Struktur erleichtert es dem Modell, den Anweisungen präzise zu folgen.
1.3 Förderung der Aufmerksamkeit für Details
Baue Befehle wie „Lass dir Zeit“, „Atme tief durch“ und „Überprüfe deine Arbeit“ in deine Anweisungen ein, um das Modell zu ermutigen, gründlich zu arbeiten. Verwende „verstärkende Sprache“, um kritische Teile der Anweisungen hervorzuheben und sicherzustellen, dass sie nicht übersehen werden. Diese Ansätze fördern die Aufmerksamkeit für Details und verbessern die Genauigkeit der Ergebnisse.
1.4 Vermeidung negativer Anweisungen
Formuliere deine Anweisungen positiv, um die Einhaltung zu verbessern und Verwirrung zu vermeiden. Negative Anweisungen können das Modell verwirren und zu unerwünschten Ergebnissen führen. Konzentriere dich stattdessen darauf, klar zu kommunizieren, was du erwartest.
1.5 Granulare Schritte
Unterteile die Schritte so detailliert wie möglich, insbesondere wenn innerhalb eines einzelnen Schritts mehrere Aktionen erforderlich sind. Je granularer die Anweisungen sind, desto besser kann das Modell sie verstehen und ausführen. Vermeide es, zu viele Aktionen in einem Schritt zu bündeln.
1.6 Konsistenz und Klarheit
Definiere Begriffe und Erwartungen, die du verwendest, explizit mithilfe von Few-Shot-Prompting (z. B. akzeptable vs. inakzeptable Änderungen), um die Konsistenz bei den Bewertungen zu verbessern. Verdeutliche alle relevanten Klassifizierungen durch Few-Shot-Beispiele, um die Variabilität in der Ausgabe zu reduzieren. Konsistenz und Klarheit sind entscheidend für zuverlässige Ergebnisse.
2. Besondere Sorgfalt bei Tools und Aktionen
2.1 Nutzung von Wissensdateien
Gib explizite Anweisungen zur Verwendung von Wissensdateien, einschließlich der Angabe von Dateinamen. Weise das Modell an, sich Zeit zu nehmen und die gesamte Datei zu analysieren, um eine umfassende Nutzung zu gewährleisten. Die sorgfältige Einbeziehung von Wissensdateien kann die Qualität der Ergebnisse erheblich verbessern.
2.2 Spezifität in Prompts für die Wissensextraktion
Erhöhe die Spezifität in Prompts, insbesondere wenn du kritische Informationen wie Daten oder Finanzinformationen extrahierst. Gib spezifische Beispiele durch „Few-Shot-Prompting“. Ermutige das Modell, seine Arbeit gründlich zu überprüfen und sich Zeit zu nehmen, wenn es bestimmte Daten aus Dateien abruft. Präzise Prompts führen zu genaueren Ergebnissen.
2.3 Beispiele für gute Ausgaben
Stelle Beispiele für gute Ausgaben in Bezug auf Wissen und benutzerdefinierte Aktionen bereit. Diese Beispiele dienen als Orientierung für das Modell und helfen ihm, den gewünschten Output zu verstehen und zu produzieren. Je klarer deine Erwartungen kommuniziert werden, desto besser werden die Ergebnisse sein.
2.4 Referenzierung von Aktionen
Verweise immer auf Aktionen nach Name und Domäne, um die Klarheit zu erhöhen. Stelle „Few-Shot-Prompting“-Beispiele mit API-Aufrufen bereit, wo sie benötigt werden, um sicherzustellen, dass die richtige Aktion aufgerufen wird. Verwende Trennzeichen für verschiedene Aktionsschritte, damit die richtigen Aktionen aufgerufen werden. Eine präzise Referenzierung von Aktionen ist entscheidend für die korrekte Ausführung.
2.5 Explizite Anweisungen zur Verwendung von Tools
Gib explizite Anweisungen zur Verwendung von Tools wie Browse, Knowledge und Custom Actions in den Anweisungen. Indem du das Modell direkt anweist, diese Tools zu nutzen, stellst du sicher, dass es alle verfügbaren Ressourcen optimal einsetzt, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
Fazit: Der Weg zu optimalen Custom GPTs
Die Befolgung dieser Richtlinien ist der Schlüssel zur Optimierung der Leistung deiner Custom GPTs und zur Gewährleistung zuverlässiger und genauer Ergebnisse. Durch effektives Prompt Engineering, klare Anweisungen und die sorgfältige Nutzung von Tools und Aktionen kannst du das volle Potenzial deiner KI-Modelle ausschöpfen. Investiere ruhig mal etwas Zeit in den Aufbau deiner eigenen GPTs, meist lohnt sich das Investment nach hinten raus.
