Zeigen, nicht nur sagen
Beispiele sind einer der effektivsten Wege, Omnifact zu leiten. Wenn Sie genau zeigen, was Sie wollen, erhalten Sie viel genauere und konsistentere Ergebnisse.
Was bedeutet “Beispiele nutzen”?
Beispiele zu nutzen bedeutet, Omnifact Muster des gewünschten Outputs zu geben, bevor Sie es bitten, dieselbe Aufgabe auszuführen. Anstatt nur zu beschreiben, was Sie wollen, zeigen Sie es. Denken Sie daran, wie Sie einen neuen Mitarbeiter einarbeiten – Sie zeigen ihm Beispiele für gut gemachte Arbeit und bitten ihn dann, etwas Ähnliches zu tun. Dies gibt Ihnen konsistente Formatierung, angemessenen Ton und bessere Genauigkeit.Grundlegende Beispiel-Struktur
Verwenden Sie dieses zuverlässige Muster:Wann Beispiele am besten funktionieren
Beispiele funktionieren gut in diesen gängigen Geschäftsszenarien:Klassifizierungsaufgaben
Kategorisieren von E-Mails, Tickets oder Feedback in spezifische Typen
Content-Erstellung
Schreiben in einem spezifischen Stil, Ton oder Format
Datenextraktion
Konsistentes Extrahieren spezifischer Informationen aus Dokumenten
Format-Abgleich
Erstellen konsistenter Layouts oder Strukturen
Beispiele aus der Praxis
- E-Mail-Klassifizierung
- Meeting-Zusammenfassungs-Format
- Datenextraktion
Die Aufgabe: Klassifizieren Sie Kundensupport-E-Mails nach Priorität und Typ.Mit Beispielen:
Fortgeschrittene Beispiel-Techniken
Mehrere Beispieltypen
Wenn Sie verschiedene Szenarien behandeln müssen, geben Sie Beispiele für jedes:Progressive Beispiele
Zeigen Sie, wie Komplexität über Beispiele hinweg zunehmen kann:Häufige Few-Shot-Fehler
Zu wenige Beispiele
Zu wenige Beispiele
Problem: Nur ein Beispiel geben, das möglicherweise nicht die benötigte Variation erfasst
Lösung: Geben Sie 2-3 Beispiele, die verschiedene Szenarien oder Komplexitätsstufen zeigen
Statt: Ein Beispiel für E-Mail-Klassifizierung
Versuchen Sie: Beispiele für hohe, mittlere und niedrige Prioritätsklassifizierungen
Lösung: Geben Sie 2-3 Beispiele, die verschiedene Szenarien oder Komplexitätsstufen zeigen
Statt: Ein Beispiel für E-Mail-Klassifizierung
Versuchen Sie: Beispiele für hohe, mittlere und niedrige Prioritätsklassifizierungen
Inkonsistente Beispiele
Inkonsistente Beispiele
Problem: Beispiele, die unterschiedliche Formate oder Stile verwenden
Lösung: Stellen Sie sicher, dass alle Beispiele exakt derselben Struktur und Formatierung folgen
Prüfen auf: Gleiche Überschriften, gleicher Detailgrad, gleicher Ton über alle Beispiele hinweg
Lösung: Stellen Sie sicher, dass alle Beispiele exakt derselben Struktur und Formatierung folgen
Prüfen auf: Gleiche Überschriften, gleicher Detailgrad, gleicher Ton über alle Beispiele hinweg
Beispiele zu komplex
Beispiele zu komplex
Problem: Beispiele, die zu detailliert sind oder irrelevante Informationen enthalten
Lösung: Halten Sie Beispiele fokussiert auf die spezifische Aufgabe
Statt: Vollständige E-Mail mit Kopfzeilen, Signaturen und Gesprächsverlauf
Versuchen Sie: Nur den wesentlichen Inhalt, der für die Klassifizierungsaufgabe benötigt wird
Lösung: Halten Sie Beispiele fokussiert auf die spezifische Aufgabe
Statt: Vollständige E-Mail mit Kopfzeilen, Signaturen und Gesprächsverlauf
Versuchen Sie: Nur den wesentlichen Inhalt, der für die Klassifizierungsaufgabe benötigt wird
Tipps für großartige Beispiele
Passen Sie Ihren realen Anwendungsfall an
Passen Sie Ihren realen Anwendungsfall an
Machen Sie Beispiele so nah wie möglich an Ihrer tatsächlichen Arbeit. Wenn Sie Support-Tickets klassifizieren, nutzen Sie realistische Support-Ticket-Beispiele.
Zeigen Sie Randfälle
Zeigen Sie Randfälle
Fügen Sie Beispiele für knifflige oder Grenzfälle hinzu, denen Omnifact in Ihrer realen Arbeit begegnen könnte.
Seien Sie konsistent
Seien Sie konsistent
Alle Beispiele sollten exakt demselben Format, Stil und Detailgrad folgen, den Sie im finalen Output wünschen.
Testen und Verfeinern
Testen und Verfeinern
Probieren Sie Ihren Few-Shot-Prompt mit verschiedenen Eingaben aus und passen Sie Ihre Beispiele an, wenn die Ergebnisse nicht konsistent sind.
Andere Fortgeschrittenen-Leitfäden
- Lesen Sie Trennung von Daten und Anweisungen, um Ihre Prompts klar zu strukturieren
- Lernen Sie Schrittweises Denken, um KI-Begründungsprozesse zu leiten
- Meistern Sie Vermeidung von Halluzinationen, um Antworten faktisch und fundiert zu halten