Współczesny świat biznesu coraz częściej korzysta z modeli językowych, takich jak GPT lub Bard, by wykorzystać ich potencjał w komunikacji i rozwiązywaniu realnych problemów. Jak to robić skutecznie? W tym artykule przyjrzymy się trendom związanym z inżynierią promptów i zastanowimy się, czy rozwiązania z kategorii Reference Data Management (RDM) mogą nam pomóc w zarządzaniu komunikacją z modelami AI.
Dane słownikowe: klucz do precyzyjnej komunikacji
Dane słownikowe to strukturyzowane informacje w postaci pól i ich wartości. Te wartości stają się kluczowe w personalizacji komunikacji i dostarczaniu precyzyjnych odpowiedzi. Przykłady danych słownikowych obejmują kategoryzacje, listy wartości, mapowania itp.
Prompty: instrukcje do modeli językowych
Prompty to instrukcje lub zapytania kierowane do modeli językowych, które pomagają uzyskać odpowiedzi lub wykonać konkretne zadania. Są kluczem do efektywnego wykorzystania tych zaawansowanych narzędzi. Przykłady zastosowań promptów to generowanie spersonalizowanych treści, tworzenie raportów opartych na danych czy rekomendacje produktów dostosowane do preferencji klientów.
Trendy w tworzeniu zaawansowanych promptów
Obecnie obserwujemy trend tworzenia zaawansowanych promptów, znanych również jako „prompt engineering”. Skupia się on na starannym konstruowaniu zestawu promptów, które uwzględniają specyfikę danych i problemu biznesowego. Trend ten skupia się na tworzeniu bardziej efektywnych i precyzyjnych komunikatów dla modeli językowych. Należy również wspomnieć o trendzie związanym z RAG (Retrieval-Augmented Generation). RAG to zaawansowana technika, która integruje wyszukiwanie danych i inżynierię promptów. Pozwala na jeszcze bardziej zaawansowane wykorzystanie modeli językowych, łącząc generację tekstu z wyszukiwaniem informacji na dużą skalę.
Wykorzystanie danych słownikowych w promptach
Wykorzystanie funkcji dostępnych w rozwiązaniach RDM do generowania promptów pozwala na zapewnienie ich zgodności z ekosystemem firmy. Dzięki temu odpowiedzi na prompty będą miały większą wartość biznesową. Trendy w tej dziedzinie pozwalają dostosować generyczne modele do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych. Prosty przykład:
- Prompt: „Proszę przygotować spersonalizowany plan żywieniowy dla [imię pacjenta], uwzględniając preferencje dietetyczne [preferencje], alergie [alergie] i cele żywieniowe [cele].”
- Słowniki:
- Słowniki związane z danymi pacjenta: grupy wiekowe, wzrost, waga, płeć, mapowanie na aktywności fizyczne itp.
- Słowniki związane z preferencjami dietetycznymi: wegetarianizm, weganizm, bezglutenowa dieta, niskowęglowodanowa dieta itp.
- Słowniki związane z alergiami: lista alergenów i powiązań między nimi.
- Słowniki związane z celami żywieniowymi: utrata wagi, zwiększenie masy mięśniowej, utrzymanie zdrowego stylu życia itp.
- Zastosowanie: model może wykorzystać dane z różnych słowników, aby dostosować plan żywieniowy do indywidualnych potrzeb i preferencji pacjenta. Model może weryfikować zastosowane w promptach wartości oraz korzystać ze zdefiniowanych między nimi mapowań i powiązań. W ten sposób możemy spowodować by odpowiedź modelu była dostosowana do ekosystemu organizacji
Zarządzanie słownikiem „promptów” w Praktyce Biznesowej
Z drugiej strony, same prompty stanowią rodzaj danych, które wymagają zarządzania. Wykorzystanie mechanizmów np. walidacji, mapowania, wersjonowania pozwala na utrzymanie w ryzach promptów realizujących, być może, kluczowe zadania w procesach biznesowych. W organizacji mogą funkcjonować różne grupy promptów dotyczące różnej aktywności np.
- Słownik Branżowy: Tworzenie prompów związanych z konkretną branżą lub dziedziną, np. medycyną, finansami, e-commerce. To pozwala dostosować model do specyficznych wymagań danej branży.
- Słownik Zadań: Tworzenie prompów przeznaczonych do wykonywania konkretnych zadań, takich jak analiza sentymentu, tłumaczenie tekstu czy generowanie treści marketingowych.
- Słownik Klientów: Tworzenie prompów opartych na danych klientów lub użytkowników. Dzięki temu można dostarczać spersonalizowane odpowiedzi.
Wdrożenie reguł, które pozwalają na zapewnienie odpowiedniej jakości odpowiedzi, będzie podstawowym zdaniem dla rozwiązania RDM.
Podsumowując, dane słownikowe, prompty i inżynieria promptów stanowią kluczowe elementy komunikacji z modelami językowymi. W miarę jak technologie ewoluują, coraz więcej organizacji zdaje sobie sprawę, że zapewnienie odpowiedzniej jakości promptów staje się kluczowym zagadnieniem które może przyspieszyć ich wykorzystanie. Sięgnięcie po sprawdzone rozwiązania Reference Data Managment może to znacznie ułatwić.
