Anthropic wprowadza nową funkcję ulepszania promptów w konsoli deweloperskiej: Automatyczna optymalizacja zapytań z użyciem technik inżynierii promptów i rozumowania łańcuchowego (CoT).

Nowe funkcje konsoli od Anthropic AI oddają kontrolę w ręce programistów, eliminując frustracje związane z niesatysfakcjonującymi wynikami generowanymi przez sztuczną inteligencję. Dzięki ulepszeniom w zakresie tworzenia i zarządzania promptami w konsoli, budowanie niezawodnych aplikacji AI z Claude stało się prostsze niż kiedykolwiek. Anthropic Console daje użytkownikom możliwość bezpośredniego korzystania z Anthropic API, co czyni ją idealnym narzędziem dla deweloperów. Można ją traktować jako wirtualnego asystenta, który wspomaga proces budowy aplikacji.

Zastosowanie konsoli dla programistów:

Konsola Anthropic oferuje wiele funkcji, które pomagają programistom w pracy z Claude i innymi systemami AI. Dzięki niej użytkownicy mogą:

– Interakcjonować z Anthropic API.
– Zarządzać zużyciem API i kosztami.
– Tworzyć i optymalizować prompty dla Claude lub innych systemów AI.
– Testować prompty w różnych scenariuszach.
– Upraszczać proces generowania i oceny promptów.
– Tworzyć zestawy testowe.

Jak wszyscy dobrze wiemy, jakość promptów ma kluczowe znaczenie dla uzyskania poprawnych odpowiedzi od AI. Jednak opanowanie sztuki tworzenia promptów może być czasochłonne i różni się w zależności od modelu AI. Anthropic AI wprowadziło narzędzie do automatycznej optymalizacji promptów, które pomaga programistom w doskonaleniu swoich zapytań. Narzędzie to wykorzystuje zaawansowane techniki, dostosowując prompty napisane dla innych modeli AI lub poprawiając ręcznie stworzone zapytania.

Jak narzędzie do optymalizacji promptów wzmacnia ich skuteczność?

Narzędzie do optymalizacji promptów oferuje szereg funkcji, które poprawiają jakość i precyzję zapytań:

– Rozumowanie krok po kroku: Dodaje sekcję, w której Claude rozważa problem systematycznie, co zwiększa dokładność i niezawodność odpowiedzi.
– Standaryzacja przykładów: Konwertuje przykłady do spójnego formatu XML, co ułatwia przechowywanie, przesyłanie i odtwarzanie danych między systemami.
– Wzbogacanie przykładów: Poprawia przykłady, dostosowując je do nowej struktury promptu, co zwiększa ich trafność.
– Przepisywanie: Narzędzie może poprawić strukturę zapytań oraz skorygować drobne błędy gramatyczne lub ortograficzne.
– Dodawanie prefiksów: Automatycznie wypełnia wiadomości asystenta, kierując działania Claude’a w celu uzyskania pożądanych formatów odpowiedzi.

Po wygenerowaniu nowego promptu użytkownik może informować Claude’a, co działa, a co nie, co umożliwia dalsze ulepszanie zapytań. Testy przeprowadzone przez Anthropic AI wykazały znaczące poprawy w wynikach.

Korzyści z dodawania przykładów

Dodawanie przykładów do zapytań to jedna z najlepszych metod poprawy jakości odpowiedzi AI. Może to pomóc Claude’owi precyzyjnie dostosować się do określonych wymagań i formatów. Dzięki narzędziu Workbench, programiści mogą zarządzać przykładami w uporządkowany sposób, co ułatwia dodawanie nowych przykładów lub edytowanie istniejących, aby poprawić jakość odpowiedzi.

Claude może również automatycznie tworzyć syntetyczne dane wejściowe i wstępne wersje odpowiedzi, jeśli prompt nie zawiera wystarczającej liczby przykładów, co jeszcze bardziej ułatwia proces tworzenia zapytań.

Zwiększona efektywność dzięki przykładom

Dodawanie przykładów do zapytań wiąże się z wieloma korzyściami, w tym:

– Dokładność: Redukuje ryzyko błędnej interpretacji instrukcji.
– Spójność: Gwarantuje, że odpowiedzi są zgodne z pożądanym formatem.
– Wydajność: Zwiększa zdolność Claude’a do radzenia sobie z bardziej złożonymi zadaniami.

Funkcja oceny promptów umożliwia testowanie zapytań w różnych scenariuszach. W zakładce „Oceny” istnieje możliwość dodania kolumny „idealny wynik”, co pozwala użytkownikom na ocenę wyników modelu na pięciostopniowej skali, co pomaga w stałej optymalizacji wydajności.

Wnioski

Najnowsze funkcje Anthropic AI dają programistom większe możliwości w zakresie tworzenia zaawansowanych aplikacji AI. Narzędzie do optymalizacji promptów ułatwia proces doskonalenia zapytań i zarządzania przykładami, co pozwala na budowanie bardziej niezawodnych aplikacji. Dzięki dostępności lepszych i bardziej precyzyjnych promptów, Anthropic Console oszczędza czas oraz zwiększa wydajność i dokładność zarówno modeli AI, jak i samych programistów.