Anthropic hat kürzlich wichtige Updates für seine Konsole (Console) veröffentlicht, die Entwicklern neue Funktionen zur Optimierung von Prompts und zum Verwalten von Beispielen bieten. Dieses Upgrade wird Entwicklern helfen, Best Practices für Prompt Engineering einfacher anzuwenden und zuverlässigere KI-Anwendungen zu erstellen.
Die Qualität von Prompts wirkt sich direkt auf die Ausgabe von KI-Modellen aus. Die Best Practices für Prompts variieren jedoch zwischen verschiedenen Modellplattformen, und der Optimierungsprozess ist oft zeitaufwendig und mühsam. Um dieses Problem zu lösen, hat Anthropic einen Prompt-Optimierer entwickelt, der mithilfe fortschrittlicher Engineering-Techniken bestehende Prompts automatisch verbessert. Dies ist besonders nützlich für die Optimierung von Prompts, die für andere KI-Modelle geschrieben wurden, oder für handgeschriebene Prompts.
Konkret verbessert der Optimierer die Wirkung von Prompts auf fünf Arten: Erstens wird durch die Einführung von kettenförmigem Denken (Chain-of-Thought Reasoning) sichergestellt, dass Claude das Problem systematisch überlegt, bevor er antwortet; zweitens werden Beispiele in ein einheitliches XML-Format umgewandelt, um die Übersichtlichkeit zu verbessern; drittens werden bestehende Beispiele mit kettenförmigem Denken angereichert, das der neuen Struktur entspricht; viertens werden Prompts umgeschrieben, um die Struktur zu optimieren und Rechtschreibfehler zu korrigieren; und fünftens werden Assistant-Informationen vorab gefüllt, um das Verhalten und das Ausgabeformat von Claude zu steuern.
Testdaten zeigen, dass dieses Optimierungssystem die Genauigkeit bei Mehrklassenklassifizierungstests um 30 % und die Zeichenpräzision bei Textaufgaben um 100 % verbessert hat. Benutzer können außerdem Feedback zu den Optimierungsergebnissen geben, um die Wirkung von Prompts weiter zu verbessern.
Im Bereich Beispielverwaltung können Entwickler jetzt Beispiele direkt in der Arbeitsumgebung in strukturierter Form verwalten. Das System unterstützt das Hinzufügen von klaren Eingabe-/Ausgabe-Beispielpaaren und das Bearbeiten bestehender Beispiele zur Verbesserung der Antwortqualität. Für Prompts ohne Beispiele kann Claude auch automatisch synthetische Beispiel-Eingaben und -Ausgaben erstellen, um den gesamten Prozess zu vereinfachen.
Das bekannte Technologieunternehmen Kapa.ai hat diesen Optimierer bereits erfolgreich eingesetzt, um mehrere wichtige KI-Workflows auf die Claude-Plattform zu migrieren. Finn Bauer, Mitbegründer des Unternehmens, sagte: „Der Prompt-Optimierer von Anthropic hat unseren Übergang zu Claude 3.5 Sonnet optimiert und uns geholfen, schneller in die Produktion zu gelangen.“
Der Prompt-Optimierer, die Beispielverwaltung und die Funktion für ideale Ausgaben stehen derzeit allen Benutzern der Anthropic Console zur Verfügung. Dieses System verbessert nicht nur die Genauigkeit, sondern stellt auch die Konsistenz des Ausgabeformats sicher und verbessert deutlich die Fähigkeit von Claude, komplexe Aufgaben zu bewältigen. Entwickler können in der offiziellen Anthropic-Dokumentation weitere Informationen darüber finden, wie sie Claude verwenden können, um Prompts zu verbessern und zu bewerten.
Referenzen: https://www.anthropic.com/news/prompt-improver