Generative KI und Prompt Engineering mit Claude von Anthropic

Effektive Nutzung von Claude von Anthropics Sprachmodell hängt von der Beherrschung des Prompt Engineering ab. Dieser Prozess umfasst das Entwerfen, Testen und Verfeinern von Eingabeaufforderungen, um eine optimale Leistung der KI zu erzielen. Prompt Engineering für Claude erfordert das Verständnis der Fähigkeiten, Einschränkungen und einzigartigen Eigenschaften des Modells. Anthropic bietet Spezialwerkzeuge um den Prozess der Erstellung und Optimierung von Eingabeaufforderungen zu optimieren, sodass Benutzer effizienter bessere Ergebnisse erzielen können. Gut gestaltete Eingabeaufforderungen können Claudes Leistung in allen Bereichen deutlich verbessern. verschiedene Anwendungen, von der Inhaltserstellung bis zur komplexen Problemlösung. Dieser Artikel befasst sich speziell für Claude mit den Feinheiten des Prompt Engineering und bietet Einblicke in bewährte Methoden und Techniken. Wir werden auch Beispiele aus der Praxis untersuchen, die die greifbaren Auswirkungen fachmännisch entwickelter Prompts auf KI-gesteuerte Ergebnisse demonstrieren.

Die zentralen Thesen: Schnelles Engineering mit Anthropics Claude umfasst das Entwerfen, Testen und Verfeinern von Eingabeaufforderungen zur Optimierung der KI-Leistung, was zu präzisen, relevanten und ansprechenden Erfahrungen führt. Die Anthropic Console bietet Tools wie den Prompt Generator und die Registerkarte „Evaluate“, um diesen Prozess zu optimieren. Rolleneingabeaufforderungen verbessern Claudes Kontextbewusstsein und Genauigkeit in bestimmten Bereichen. Zu den effektiven Techniken gehören das Festlegen klarer Erfolgskriterien, das Experimentieren mit Rollen und die Verwendung strukturierter Formate wie XML-Tags. Reale Anwendungen wie die RAG-Entwicklung von ZoomInfo zeigen das transformative Potenzial gut gestalteter Eingabeaufforderungen zur Förderung von Innovation und Geschäftswert.

Was ist Prompt-Engineering?

Im Kern ist Prompt Engineering der sorgfältige Prozess der Erstellung von Eingabeaufforderungen, die Sprachmodelle wie Claude ai dazu anleiten, die gewünschten Ergebnisse mit hoher Genauigkeit, Relevanz und Kohärenz zu erzeugen. Dabei geht es darum, den Eingabetext sorgfältig zu strukturieren, den entsprechenden Kontext festzulegen und klare Anweisungen zu geben, um das Modell auf das beabsichtigte Ziel auszurichten. Effektives Prompt Engineering ist eine entscheidende Fähigkeit für Entwickler und Unternehmen, die anspruchsvolle KI-Anwendungen erstellen möchten, die ihren Benutzern einen Mehrwert bieten.

Prompte Entwicklung bedeutet nicht nur Claude. ai um genaue Antworten zu liefern; es geht auch darum, den Ton, den Stil und das Verhalten des Modells so zu gestalten, dass es zu bestimmten Anwendungsfällen passt. Durch die Feinabstimmung der Eingabeaufforderungen können Entwickler Claude von einem generischen KI-Assistenten in einen virtuellen Experten in Bereichen wie Rechtsanalyse, Finanzplanung oder kreatives Schreiben verwandeln. Diese Anpassungsfähigkeit macht Prompt Engineering zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Erstellung KI-Erlebnisse die nicht nur informativ, sondern auch ansprechend und auf die Bedürfnisse der Benutzer zugeschnitten sind.

Anthropic Console: Verbesserung des schnellen Engineering-Workflows

Anthropic hat die Bedeutung des Prompt Engineering erkannt und in seiner Entwicklerkonsole eine Reihe von Tools eingeführt, um den Prozess zu vereinfachen und zu beschleunigen. Der Prompt Generator ist eine herausragende Funktion, die Claudes eigene Fähigkeiten nutzt, um umfassende Prompts auf der Grundlage präziser Aufgabenbeschreibungen zu erstellen. Durch die Automatisierung der anfänglichen Prompt-Erstellung reduziert dieses Tool den Zeit- und Arbeitsaufwand für den Einstieg in das Prompt Engineering erheblich und ist daher besonders für Neueinsteiger auf diesem Gebiet wertvoll.

Eine weitere bemerkenswerte Ergänzung der Anthropic Console ist die Registerkarte „Evaluate“, eine Sandbox-Umgebung zum Testen und Verfeinern von Eingabeaufforderungen. Entwickler können die Registerkarte mit Beispielen aus der Praxis füllen oder mithilfe von Claude selbst verschiedene Testfälle generieren. Die Benutzeroberfläche ermöglicht einen direkten Vergleich verschiedener Eingabeaufforderungen, sodass Entwickler ihre relative Leistung bewerten und Verbesserungsbereiche identifizieren können. Die Möglichkeit, Beispielantworten auf einer Fünf-Punkte-Skala zu bewerten, fügt eine Ebene quantitativen Feedbacks hinzu und erleichtert datengesteuerte Entscheidungen bei der Optimierung der Eingabeaufforderungen.

Die Registerkarte „Auswerten“ glänzt durch ihre Fähigkeit, Erkenntnisse ans Licht zu bringen, die sonst unbemerkt bleiben würden. Beispielsweise könnte ein Entwickler feststellen, dass seine Eingabeaufforderung ständig zu kurze Antworten generiert. Indem er die Eingabeaufforderung so optimiert, dass längere Antworten gefördert werden, und die Änderung auf alle Testfälle anwendet, kann der Entwickler die Ausgabe des Modells schnell iterieren und verbessern. Dieser optimierte Workflow ermöglicht es Entwicklern, technische Herausforderungen mit größerer Effizienz und Zuversicht anzugehen.

Schlüsseltechniken im Prompt Engineering

Prompt Engineering ist die Kunst, Eingabeaufforderungen zu entwerfen, zu testen und zu verfeinern, um optimale Leistung aus KI-Modellen wie Claude.ai. Dabei werden Eingabeaufforderungen erstellt, die das Modell anleiten, genaue, relevante und kohärente Ergebnisse zu generieren. Zu den wichtigsten Techniken gehören das Bereitstellen klarer Anweisungen, die Verwendung von Beispielen, das Einbinden strukturierter Formate wie XML-Tags und das Aufteilen komplexer Aufgaben in eine Reihe miteinander verbundener Eingabeaufforderungen. Effektives Prompt Engineering erfordert eine Kombination aus technischem Können, Kreativität und iterativem Experimentieren. Durch die Beherrschung dieser Techniken können Entwickler maßgeschneiderte, hochwertige KI-Spielplatz-Erlebnisse erstellen, die den spezifischen Anforderungen ihrer Anwendungen gerecht werden.

Vor dem Prompt Engineering: Erfolgskriterien definieren

Obwohl es verständlich ist, dass es verlockend ist, sich kopfüber in die Prompt-Entwicklung zu stürzen, ist es wichtig, einen Schritt zurückzutreten und klare Erfolgskriterien zu definieren. Bevor Entwickler einen einzigen Prompt erstellen, müssen sie klar formulieren, was sie mit ihrer KI-Spielplatz-Anwendung erreichen wollen. Diese Selbstbeobachtung hilft dabei, messbare Benchmarks festzulegen, anhand derer die Wirksamkeit von Prompts bewertet werden kann.

Bei der Definition von Erfolgskriterien müssen Faktoren wie die gewünschte Genauigkeit der Antworten, die Relevanz des generierten Inhalts für Benutzeranfragen, die Kohärenz und Flüssigkeit der Sprache des Modells sowie die Übereinstimmung des Verhaltens des Modells mit dem beabsichtigten Zweck der Anwendung berücksichtigt werden. Indem Entwickler diese Ziele im Voraus festlegen, erstellen sie einen Fahrplan für zeitnahe Entwicklungsbemühungen und stellen sicher, dass sie mit jeder Iteration ihrem angestrebten KI-Erlebnis näher kommen.

Rollenvorgabe: Claude eine bestimmte Rolle geben

Eine der transformativsten Techniken im Prompt Engineering ist die Rollenpromptierung – Claude wird eine bestimmte Persona oder Rolle zugewiesen, die sein Verhalten und seine Ergebnisse steuert. Durch die Nutzung des Systemparameters in der Messages API können Entwickler Claude mit dem Wissen, den Fähigkeiten und der Disposition eines Fachexperten ausstatten. Dieser Ansatz erschließt ein neues Maß an Genauigkeit, Nuancen und Kontextbewusstsein in den Antworten des Modells.

Betrachten wir eine Anwendung zur Analyse von Rechtsverträgen. Indem sie Claude in die Rolle eines erfahrenen General Counsel besetzen, können Entwickler das latente Verständnis des Modells für Rechtsgrundsätze, Vertragsstrukturen und potenzielle Risiken nutzen. Claude als General Counsel prüft Softwarelizenzverträge mit dem Scharfsinn eines Rechtsexperten, identifiziert kritische Probleme und bietet strategische Empfehlungen. Diese gezielte Expertise steigert den Wert der Anwendung und bietet Benutzern Erkenntnisse, die einem generischen KI-Assistenten möglicherweise entgehen.

Ähnlich verhält es sich im Bereich der Finanzanalyse: Wenn Claude die Rolle des Chief Financial Officer (CFO) übernimmt, erschließt sich ihm eine Fülle fachspezifischer Kenntnisse. Als CFO navigiert Claude geschickt durch Bilanzen, Gewinn- und Verlustrechnungen und Cashflow-Prognosen und liefert scharfsinnige Kommentare zur finanziellen Gesundheit eines Unternehmens. Indem er die Perspektive eines strategischen Finanzleiters einnimmt, erstellt Claude Analysen, die nicht nur mathematisch fundiert, sondern auch auf den breiteren Geschäftskontext abgestimmt sind.

Rollenprompting ist eine vielseitige Technik, die in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt werden kann. Durch das Experimentieren mit verschiedenen Rollen, vom Kundendienstmitarbeiter über den kreativen Autor bis zum Forschungsassistenten, können Entwickler das gesamte Spektrum von Claudes Fähigkeiten erkunden. Durch die sorgfältige Gestaltung von Rollen und die Bereitstellung relevanter Kontexte können Prompt-Ingenieure KI-Erlebnisse schaffen, die nicht nur informativ, sondern auch ansprechend und für Benutzer nachvollziehbar sind.

Andere Techniken

Obwohl die Rolleneingabeaufforderung ein leistungsstarkes Tool ist, ist sie nur eine von vielen Techniken im Toolkit des Eingabeaufforderungsingenieurs. Weitere Strategien zur Optimierung von Eingabeaufforderungen sind:

• Bereitstellung klarer Anweisungen: Durch die explizite Angabe des gewünschten Ausgabeformats, der Länge und des Stils kann Claude Antworten generieren, die den Benutzererwartungen entsprechen.
• Beispiele verwenden: Durch die Einbindung gut ausgearbeiteter Beispiele in die Eingabeaufforderungen erhält Claude eine Vorlage, an der er sich orientieren kann, wodurch die Konsistenz und Qualität seiner Ergebnisse verbessert wird.
• Einbinden von XML-Tags: Strukturierte Eingabeaufforderungen mit XML-Tags können Claude bei der Erstellung seiner Antwort unterstützen und sicherstellen, dass wichtige Informationen enthalten und richtig formatiert sind.
• Verketten von Eingabeaufforderungen: Durch die Aufteilung komplexer Aufgaben in eine Reihe miteinander verbundener Eingabeaufforderungen ist eine genauere Kontrolle über Claudes Ausgaben möglich und die Erstellung mehrstufiger Arbeitsabläufe möglich.
• Funktionsaufruf: Nutzung Claudes Fähigkeit Funktionen zu verstehen und auszuführen erweitert die Möglichkeiten zur Erstellung dynamischer, interaktiver KI-Anwendungen.

Best Practices und Tipps für effektives Prompt Engineering

Um das Potenzial von Claude AI voll auszuschöpfen, ist effektives Prompt Engineering entscheidend. Dabei werden technische Fähigkeiten, Kreativität und iteratives Experimentieren kombiniert. Hier sind einige wichtige Praktiken und Tipps, die Ihnen dabei helfen.

Verwenden des Systemparameters zur Rolleneinstellung

Eine grundlegende Technik besteht darin, den Systemparameter zu verwenden, um Claudes Rolle festzulegen, während aufgabenspezifische Anweisungen im Benutzerzug gegeben werden. Dieser Ansatz behält eine klare Struktur bei und vereinfacht schnelle Änderungen. Sie können beispielsweise den Systemparameter auf „Sie sind ein erfahrener General Counsel“ festlegen und dann im Benutzerzug angeben: „Überprüfen Sie diese Softwarelizenzvereinbarung auf mögliche rechtliche Probleme.“ Diese Trennung sorgt für Klarheit und Effizienz.

Experimentieren Sie mit verschiedenen Rollen

Wenn Sie Claude verschiedene Rollen zuweisen, können Sie einzigartige Erkenntnisse und Stärken entdecken und neue Verbesserungsmöglichkeiten aufdecken. Experimentieren Sie mit Rollen wie „Finanzvorstand“, „Kundendienstmitarbeiter“ und „Kreativer Autor“, um zu sehen, wie Claude in verschiedenen Kontexten abschneidet. Diese Untersuchung kann zu erheblichen Verbesserungen in Claudes Reaktion auf verschiedene Aufgaben führen.

Nutzen Sie die Best Practices von Anthropic

Anthropic ai bietet verschiedene Techniken zur Verbesserung des Prompt Engineering, darunter Rollenzuweisung, Gedankenketten und die Verwendung von XML-Tags für strukturierte Eingabeaufforderungen. Sie können beispielsweise die Rolle „Sie sind ein erfahrener Finanzanalyst“ festlegen, Gedankenketten fördern, indem Sie Claude bitten, „die finanzielle Gesundheit dieses Unternehmens Schritt für Schritt zu erklären“, und XML-Tags wie „ Stellen Sie eine detaillierte Finanzanalyse des Unternehmens bereit. ." Diese Praktiken verbessern die Qualität und Zuverlässigkeit von Claudes Ergebnissen.

Nutzen Sie Eingabeaufforderungsvorlagen zur Bewertung

Mithilfe von Eingabeaufforderungsvorlagen können Sie effektiv beurteilen, wie gut Ihre Anwendung mit verschiedenen Szenarien zurechtkommt. Mit dieser Methode können Sie Randfälle identifizieren und die Robustheit verbessern. Erstellen Sie standardisierte Eingabeaufforderungen für verschiedene Arten von Benutzerabfragen und beobachten Sie, wie Claude reagiert. Eine systematische Auswertung gewährleistet eine konsistente Leistung in verschiedenen Kontexten.

Den Prompt-Generator untersuchen und zurückentwickeln

Der KI-Prompt-Generator von Anthropic ai basiert auf bewährten Methoden. Durch das Studium und Reverse Engineering dieser Prompts können Entwickler tiefe Einblicke in effektives Prompt-Engineering gewinnen. Untersuchen Sie die Struktur und Komponenten der generierten Prompts und wenden Sie ähnliche Strategien auf Ihre benutzerdefinierten Prompts an. Diese Analyse verbessert Ihre Fähigkeit, qualitativ hochwertige, auf spezifische Anforderungen zugeschnittene Prompts zu erstellen.

Weitere Tipps

• Iteratives Experimentieren: Testen und verfeinern Sie Eingabeaufforderungen kontinuierlich auf der Grundlage von Feedback und Leistungsdaten. Betrachten Sie die Eingabeaufforderungsentwicklung als einen fortlaufenden Verbesserungsprozess.
• Geben Sie klare Anweisungen: Geben Sie das gewünschte Ausgabeformat, die gewünschte Länge und den gewünschten Stil klar an. So kann Claude Antworten generieren, die den Erwartungen der Benutzer entsprechen.
• Anwendungsbeispiele: Fügen Sie den Eingabeaufforderungen gut ausgearbeitete Beispiele hinzu, um Claude eine Vorlage zu geben, an der er sich orientieren kann, und verbessern Sie so die Konsistenz und Qualität.
• Kettenaufforderungen: Teilen Sie komplexe Aufgaben in eine Reihe zusammenhängender Eingabeaufforderungen auf, um eine bessere Kontrolle und zusammenhängende Antworten zu erhalten.
• Funktionsaufruf: Nutzen Sie Claudes Fähigkeit, Funktionen zu verstehen und auszuführen, um dynamische und interaktive KI-Anwendungen zu erstellen.

Wenn Sie diese Praktiken und Tipps befolgen, können Sie Ihre Bemühungen im Bereich Prompt Engineering verbessern und mit Claude KI-Anwendungen erstellen, die präzise, ​​relevant und ansprechend sind. Die Kombination von technischem Fachwissen mit Kreativität und iterativem Experimentieren ist der Schlüssel zur Beherrschung der Kunst und Wissenschaft des Prompt Engineering.

So integrieren Sie die neueste Version von Claude AI ohne API mit Latenode

Latenodes nahtlose Integration von Anthropics Claude bietet Benutzern ein robustes Tool, um das Potenzial der Konversations-KI auszuschöpfen, ohne das Modell auf ihrer eigenen Infrastruktur bereitstellen zu müssen. Der intuitive visuelle Editor der Plattform vereinfacht die Integration von Claude in andere Systeme über APIs, sodass Unternehmen die ausgefeilten Sprachverständnis- und Generierungsfunktionen der KI mühelos in ihre Automatisierungsprozesse integrieren können. Durch die Verwendung von Latenode können Benutzer bequem auf die Funktionen von Claude zugreifen, darunter die leistungsstarken KI-Vision-Funktionen, Aufgabenautomatisierung, Forschungsunterstützung, Datenanalyse und mehr. Die Integration ermöglicht es Benutzern auch, je nach ihren spezifischen Anforderungen und ihrem Budget nahtlos zwischen den verschiedenen Versionen von Claude zu wechseln. So ist es beispielsweise unkompliziert, ein einfaches Skript für einen Telegram-Chatbot zu erstellen, der Antworten auf Fragen generiert. 

So sieht das Skript aus:

‍Und hier ist das Ergebnis dieses Szenarios, in dem ein bereits erstellter Chatbot mit Latenode uns auf eine gegebene Frage antwortet:

Weitere Informationen zu diesem Skript und zur Integration mit Latenode finden Sie in diesem Artikel. Die Integration mit Latenode bietet einige wichtige Vorteile:

• Einfache Anwendung: Die Integration von Latenode mit AI Anthropic vereinfacht den Einsatz von KI und erleichtert nichttechnischen Benutzern den Zugriff und das Verständnis der benötigten KI-Funktionen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, KI-Lösungen schnell und einfach zu übernehmen, ohne dass umfassende technische Fachkenntnisse erforderlich sind.
• Flexible Preisgestaltung: Durch die Integration von Latenode können Benutzer zwischen verschiedenen Versionen von Anthropic Claude mit unterschiedlichen Kosten und Funktionen wählen, was es zu einer zugänglicheren und kostengünstigeren Option für Unternehmen und Einzelpersonen macht.
• Umfassende KI-Lösungen: Latenodes Integration von AI Anthropic Claude bietet Benutzern Zugriff auf eine breite Palette von KI-Funktionen, von komplexen Aufgaben bis hin zu einfachen Abfragen, und macht es zu einer vielseitigen und leistungsstarken KI-Plattform.
• Maßgeschneidert: Dank der Integration von Latenode können Benutzer Claude an ihre spezifischen Anforderungen anpassen und so maßgeschneiderte KI-Lösungen erstellen, die auf ihre Geschäftsziele und -vorgaben abgestimmt sind.

Und hier ist das Ergebnis dieses Szenarios, in dem ein bereits erstellter Chatbot mit Latenode uns auf eine gestellte Frage antwortet:

Wenn Sie Hilfe oder Rat bei der Erstellung Ihres eigenen Skripts benötigen oder dieses Skript replizieren möchten, wenden Sie sich an unsere Discord-Community, wo die Experten für Low-Code-Automatisierung sitzen.

Sie können verwenden Claude über Latenode in allen Fällen, in denen Sie ChatGPT vor, zum Beispiel oder erstellen Sie Ihre eigenen:

- E-Mail-KI-Support 

- KI-Assistent für Ihre Site

- Text aus PDF extrahieren 

- Stimmungen analysieren

Erste Schritte mit Claude's Prompt Engineering

Für alle, die sich auf die Reise in die Welt der Prompt-Engineering begeben möchten, bietet Anthropic ai einen umfassenden Online-Workshop an, der das Wissen und die Fähigkeiten vermittelt, die zum Erstellen hochwirksamer Prompts erforderlich sind. Die Teilnehmer können sich auf praktische Erfahrungen, praktische Übungen und den Zugriff auf ein umfangreiches Archiv an Ressourcen freuen, das von Experten auf diesem Gebiet zusammengestellt wurde.

Der Lehrplan des Workshops deckt ein breites Themenspektrum ab, von den Grundlagen des Prompt Engineering bis hin zu fortgeschrittenen Techniken zur Leistungsoptimierung. Die Teilnehmer lernen, wie sie klare Erfolgskriterien definieren, robuste Testsuiten entwickeln und Prompts auf der Grundlage empirischen Feedbacks iterieren. Am Ende des Workshops sind die Teilnehmer gut gerüstet, um reale Prompt Engineering-Herausforderungen anzugehen und Innovationen in ihren Organisationen voranzutreiben.

Über den Workshop hinaus ist die Prompt Engineering Community ein lebendiger und kollaborativer Raum, in dem Praktiker Erkenntnisse teilen, Ideen austauschen und die Grenzen dessen erweitern, was mit Sprachmodellen wie möglich ist. Claude. Die Einbindung in diese Community in Foren, Konferenzen und Open-Source-Projekten kann die eigene Entwicklung als Prompt-Ingenieur beschleunigen und fortlaufende Inspiration für die Entwicklung bahnbrechender KI-Anwendungen bieten.

Da sich das Feld der generativen KI weiterhin rasant weiterentwickelt, hat sich Prompt Engineering als entscheidende Fähigkeit herausgestellt, um das volle Potenzial von Sprachmodellen wie Claude von Anthropic auszuschöpfen. Indem sie die Kunst und Wissenschaft der Erstellung effektiver Prompts beherrschen, können Entwickler und Unternehmen KI-Erlebnisse schaffen, die nicht nur informativ, sondern auch ansprechend, personalisiert und auf die Bedürfnisse der Benutzer abgestimmt sind.

Die von Anthropic bereitgestellten Tools und Techniken, vom KI-Prompt-Generator bis zur Registerkarte „Evaluate“, ermöglichen es Prompt-Ingenieuren, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren, ihre Kreationen zu testen und selbstbewusst zu iterieren. Da immer mehr Unternehmen das transformative Potenzial gut ausgearbeiteter Prompts erkennen, wird die Nachfrage nach qualifizierten Prompt-Ingenieuren weiter steigen.

Egal, ob Sie ein erfahrener Entwickler sind, der seine Fähigkeiten erweitern möchte, oder ein Unternehmensleiter, der die Leistungsfähigkeit generativer KI nutzen möchte: Investitionen in Prompt Engineering sind ein strategisches Muss. Durch die Kombination von technischem Fachwissen mit Kreativität und einem tiefen Verständnis der Benutzeranforderungen sind Prompt-Ingenieure bestens gerüstet, um die Zukunft KI-gesteuerter Innovationen branchenübergreifend zu gestalten.

Wenn Sie also bereit sind, sich auf eine Reise voller Entdeckungen, Innovationen und Wirkung zu begeben, tauchen Sie mit Claude von Anthropics in die Welt des Prompt Engineering ein. Die Tools stehen Ihnen zur Verfügung, die Community arbeitet gerne zusammen und die Möglichkeiten sind nur durch Ihre Vorstellungskraft begrenzt. Viel Spaß beim Prompten!

FAQ

Welche Bedeutung hat Prompt Engineering im Kontext der generativen KI? 

Um das volle Potenzial generativer KI-Modelle wie Claude von Anthropic auszuschöpfen, ist Prompt Engineering von entscheidender Bedeutung. Durch sorgfältiges Entwerfen, Testen und Verfeinern von Prompts können Entwickler diese Modelle so steuern, dass sie hochpräzise, ​​relevante und kohärente Ergebnisse generieren, die auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Effektives Prompt Engineering ermöglicht die Schaffung ansprechender und wertvoller KI-Erlebnisse für eine Vielzahl von Anwendungen.

Wie hilft die Anthropic Console beim Prompt Engineering? 

Die Anthropic Console bietet eine Reihe von Tools zur Optimierung und Verbesserung des Prompt-Engineering-Workflows. Der ai Prompt Generator erstellt automatisch umfassende Prompts auf der Grundlage präziser Aufgabenbeschreibungen und spart so sowohl neuen als auch erfahrenen Prompt-Engineers Zeit und Aufwand. Die Registerkarte „Evaluate“ bietet eine Sandbox-Umgebung zum Testen und Verfeinern von Prompts, sodass Entwickler die Leistung verschiedener Prompts vergleichen und auf der Grundlage quantitativen Feedbacks iterieren können.

Was ist Rollenprompting und welchen Einfluss hat es auf Claudes Leistung? 

Bei der Rolleneingabe wird Claude von Entwicklern mithilfe des Systemparameters in der Messages API eine bestimmte Persona oder Rolle zugewiesen. Indem Claude die Rolle eines Fachexperten zugewiesen wird, beispielsweise eines General Counsel für Rechtsanalysen oder eines Chief Financial Officer für Finanzplanung, können Entwickler das latente Wissen und die Fähigkeiten des Modells in diesen Bereichen nutzen. Die Rolleneingabe verbessert die Genauigkeit, Nuancen und Kontextwahrnehmung von Claudes Antworten und ermöglicht so die Erstellung ausgefeilterer und zielgerichteterer KI-Anwendungen.

Können Sie einige Beispiele für reale Anwendungen von Prompt Engineering mit Claude nennen? 

Prompt Engineering mit Claude hat bereits vielversprechende Ergebnisse in realen Anwendungen gezeigt. So nutzte ZoomInfo beispielsweise die Tools und Techniken von Anthropic, um die Entwicklung seiner Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendung zu beschleunigen, wodurch die Zeit bis zum MVP deutlich verkürzt und gleichzeitig die Ausgabequalität verbessert wurde. Prompt Engineering hat das Potenzial, Innovationen in verschiedenen Branchen voranzutreiben, vom Gesundheitswesen und Finanzwesen bis hin zu Bildung und Unterhaltung.

Wie kann ich mit Claude von Anthropics Prompt Engineering beginnen? 

Um Ihre Reise in die Welt des Prompt Engineering mit Claude zu beginnen, sollten Sie sich für den umfassenden Online-Workshop von Anthropic anmelden. Der Workshop bietet praktische Erfahrung, praktische Übungen und Zugriff auf eine Fülle von von Experten zusammengestellten Ressourcen. Sie lernen, wie Sie Erfolgskriterien definieren, Testsuiten entwickeln und Prompts auf der Grundlage empirischen Feedbacks iterieren. Darüber hinaus kann die Teilnahme an der lebendigen Prompt-Engineering-Community in Foren, Konferenzen und Open-Source-Projekten fortlaufende Lernmöglichkeiten und Inspiration für die Erstellung innovativer KI-Anwendungen bieten.