Automatic Prompt Engineering (APE)
AdvancedAdvanced Reasoning
APE bruger AI til at automatisk generere, teste og optimere prompts. Modellen foreslår variationer af prompts og evaluerer hvilke der giver bedst resultater på test cases.
Eksempel
Prompt:
Opgave: Klassificer sentiment i produktanmeldelser Generer 5 forskellige prompts til denne opgave: 1. 'Analyser følgende anmeldelse og bestem om sentiment er positivt, neutralt eller negativt:' 2. 'Hvad er kundens overordnede holdning i denne produktanmeldelse?' 3. 'På en skala hvor 1=meget negativ og 5=meget positiv, rate denne anmeldelse:' 4. 'Læs anmeldelsen. Er kunden tilfreds? Svar JA/NEJ/USIKKER' 5. 'Udtræk sentiment-score (negativ=-1, neutral=0, positiv=1):' Test hver prompt på 10 eksempler: - Prompt 1: 92% accuracy - Prompt 2: 78% accuracy - Prompt 3: 85% accuracy - Prompt 4: 95% accuracy (VINDER) - Prompt 5: 88% accuracy Brug prompt 4 i produktion.
Output:
Optimeret prompt identificeret gennem automatisk testing...
Hvornår skal du bruge denne teknik?
- →Når du har mange test cases
- →For at finde optimale prompts systematisk
- →Ved A/B testing af prompts
- →Til produktion systemer der skal skalere
- →Når manuel optimering er for tidskrævende
Fordele
- ✓Finder bedre prompts end mennesker ofte kan
- ✓Skalerer til mange variationer
- ✓Data-drevet optimering
- ✓Reducerer bias i prompt design
- ✓Kan opdage non-intuitive mønstre
Ulemper
- !Kræver mange API calls
- !Dyrt at køre
- !Behov for kvalitets test dataset
- !Kompleks at implementere
- !Kan overfitte til test cases
Tips & Best Practices
- 💡Start med et seed prompt
- 💡Definer klare success metrics
- 💡Brug repræsentativt test dataset (50+ eksempler)
- 💡Test på holdout set til validering
- 💡Iterer: brug bedste prompt til at generere nye
- 💡Kombiner automatisk + menneskelig evaluering
- 💡Log alle prompts og resultater