ChatGPT Prompt Engineering: Vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen

1. Begrüßung und Kursübersicht: Willkommen im Chat GPT Prompt Engineering, dem ultimativen Leitfaden In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie leistungsstarke Eingabeaufforderungen erstellen , die KI-Antworten für verschiedene Anwendungsfälle optimieren Egal, ob Sie ein professioneller Student oder KI-Enthusiast sind, dieser Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, um das Beste aus dieser GPT herauszuholen. Dieser Kurs ist so strukturiert , dass er Sie von den Grundlagen des Prompt-Engineerings bis hin zu fortgeschrittenen Techniken führt Sie lernen, Eingabeaufforderungen effektiv zu strukturieren, KI-Antworten zu beheben und diese GPT für praktische Anwendungsfälle zu nutzen erwartet Sie eine Mischung aus Theorie, praktischen Übungen und Echtzeit-Demos , um Ihren Lernerfolg zu maximieren aktiv an Übungen und Demos teil Experimentieren Sie mit verschiedenen Eingabeaufforderungen, wenden Sie Konzepte auf reale Szenarien an und zögern Sie nicht, KI-Fähigkeiten zu testen Je mehr Sie üben, desto besser werden Sie darin werden , effektive Aufforderungen zu erstellen Der Kurs ist in einer logischen Reihenfolge strukturiert, Sie Ihre Fähigkeiten Schritt für Schritt ausbauen Wir beginnen mit einer Einführung in den Chat EBT und gehen dann auf die Grundlagen der Technik Später werden wir uns mit fortgeschrittenen Techniken, realen Anwendungen und Strategien auf Expertenebene befassen Lassen Sie uns jetzt unsere Reise beginnen. 2. ChatGPT verstehen: Lassen Sie uns zunächst untersuchen, wie Chat GPT tatsächlich funktioniert. Chat GPT ist eine Konversations-KI ausgelegt ist, auf eine Weise zu reagieren , die sich natürlich und ansprechend anfühlt Sie denkt nicht wie ein Mensch, generiert aber Antworten auf Mustern aus riesigen Datenmengen basieren Je besser Ihre Aufforderung ist, desto besser ist die Antwort, die Sie erhalten werden. HatiPT analysiert Texte und prognostiziert wahrscheinlichste nächste Wort auf der Grundlage dessen, was bereits geschrieben wurde Es versteht die Bedeutung nicht wirklich wie Menschen, aber es erkennt Muster und Strukturen, um kohärente Antworten zu erzeugen Je mehr Kontext Sie bereitstellen, desto besser kann DAI vorhersagen, was Sie benötigen. Chat GPT ist ein unglaubliches Tool, um Ideen zu generieren, Inhalte zusammenzufassen und Fragen zu beantworten , aber es ist nicht perfekt Es kann falsch, aktualisiert oder sogar zweifelsfrei falsch sein. Aus diesem Grund ist es wichtig, die Informationen zu überprüfen und Ihre Eingabeaufforderungen zu verfeinern, um die besten Ergebnisse zu erzielen Chat-GPT ist nur so gut wie die Eingabeaufforderungen, die Sie ihm geben. Eine vage Frage führt zu einer vagen Antwort, während eine gut strukturierte Aufforderung zu etwas wirklich Nützlichem führen kann . Aus diesem Grund ist schnelles Engineering eine so wichtige Fähigkeit. Es hilft Ihnen, den Output der KI so zu gestalten , dass es für Sie funktioniert. Werfen wir einen Blick auf HGPT in Aktion. Wir werden die Benutzeroberfläche untersuchen, einige wichtige Einstellungen anpassen und eine Beispielaufforderung ausführen, um zu sehen, wie sie reagiert Diese Demo gibt Ihnen einen besseren Eindruck davon, wie HTGPT funktioniert und wie sich kleine Anpassungen auf die Ausgabe auswirken können Um loszulegen, benötigen Sie lediglich einen Browser. Sie können den Lieblingsbrowser Ihrer Wahl verwenden . Hier verwende ich Chrome. Natürlich kannst du jeden anderen Browser verwenden, den du magst. Und alles was Sie tun müssen, ist zu chatbt.com zu navigieren. Und das Setup ist wirklich einfach. Sie benötigen lediglich eine E-Mail-Adresse und können sich erneut mit Ihrer E-Mail-Adresse und einem Passwort, das Sie erstellen können , für ein kostenloses Konto anmelden. Und sobald Sie das getan haben, können Sie sich einfach anmelden und Sie werden genau die gleiche Oberfläche sehen , die ich gerade sehe. Ich bin derzeit in mein Konto auf chagbt.com eingeloggt. Wie Sie sehen können, hat OpenAI Entwicklung einer sehr einfachen und effektiven Benutzerphase fantastische Arbeit geleistet einer sehr einfachen und Da steckt wirklich nicht viel dahinter. Schauen wir uns schnell hier auf der linken Seite um. Sie haben ein paar Optionen, und das ist die linke Navigationsleiste, und Sie können sie einfach erweitern oder reduzieren, indem Sie auf dieses Symbol klicken, und Sie können den Tooltip mit der Aufschrift Seitenleiste schließen sehen. Sie können einfach darauf klicken, um es zu erweitern und reduzieren, je nachdem, was Sie benötigen. Ähm, wenn du keinen Zugriff auf deine vorherigen Chats benötigst, kannst du sie einfach schließen, damit es weniger Ablenkung gibt Ihre Chats werden hier im historischen Sinne angezeigt , wenn Sie mit Chat GBT chatten, und Sie beginnen neue Konversationen und Chats, Sie dann hier zugreifen können Hier gibt es einige Funktionen, sodass Sie einen neuen Chat starten können, indem Sie auf diese Schaltfläche klicken Sie können bestehende Chats durchsuchen. Kann in die Bibliothek gehen. Sie haben Zugriff auf einen Dienst namens SOR, bei dem es sich um ein Tool zur Videogenerierung für KI Derzeit steht dieser Dienst nur kostenpflichtigen Abonnenten zur Verfügung, nämlich Plus und Pro. Derzeit nicht für das kostenlose Konto verfügbar, und dann haben Sie Zugriff auf verschiedene Arten von GPTs In der Mitte haben wir einfach die Aufforderung. Hier steht also: Womit kann ich helfen ? Und genau hier können Sie Ihre Eingabeaufforderungen eingeben Jetzt können Sie Ihre Eingabeaufforderungen in dieses Feld eingeben oder Sie können einfach das Mikrofon einschalten und Sie können einfach mit dem Mikrofon sprechen und es wird die Sprache in Text umwandeln Und Sie können auch den Sprachmodus verwenden, und hier kann HatGPT mit Ihnen sprechen, genau wie mit einem normalen Menschen Hängt wirklich von deinen Vorlieben ab. Sie können den Sprachmodus aktivieren, wenn Sie lieber sprechen als tippen. Und hier drüben hast du einen Plus-Knopf. Wenn Sie also darauf klicken, können Sie Dateien und Fotos für eine Vielzahl von Anwendungsfällen hochladen . Wenn Sie beispielsweise eine Datei mit einigen Datensätzen haben, die HA GBT analysieren soll, können Sie diese Excel-Datei, PDF-Datei oder was auch immer tun, oder Sie können einfach Fotos hochladen und HAGPT bitten bestimmte Dinge zu tun, z. B. die Fotos zu bearbeiten oder diese als Referenz zu verwenden und ein neues Foto zu erstellen und Und wenn Sie dann auf Tools klicken, haben Sie hier eine Reihe verschiedener Je nachdem, wofür Sie JAGPT erreichen und verwenden möchten, können Sie diese Optionen auswählen Dies dient also zum Erstellen eines Images, das derzeit Dali im Backend verwendet. Sie können im Internet suchen Wenn Sie es also dazu auffordern, können Sie HAGPT tatsächlich im Internet nach den aktuellsten Informationen zu dem Thema Ihrer Wahl durchsuchen aktuellsten Informationen zu dem Thema lassen. Sie können schreiben oder programmieren. Das benutzt also Logik. Sie können eine gründliche Recherche durchführen, was eine wirklich coole Funktion ist. Wenn Sie etwas recherchieren möchten, werden sowohl die Art der Suche im Internet als auch Logik verwendet . Um eine gut vorbereitete Recherche für Sie zusammenzustellen. Und denken Sie länger nach, das ist einfach, das ermöglicht das vernünftige Modell, und das sind Modelle wie 01 oder oh three von OpenAI, und sie sind wirklich gut für die Lösung logischer Probleme, Mathematik, Probleme im Zusammenhang mit der Programmierung, Fehlerbehebung und dergleichen Ich empfehle daher dringend, dies zu aktivieren , wenn Sie sich zum Beispiel mit Programmieren oder Softwareentwicklung befassen zum Beispiel mit Programmieren oder Softwareentwicklung Und wenn Sie hier klicken, werden Sie sehen, dass wir derzeit die kostenlose Version oder die kostenlose Stufe des HAGPTO-Kurses verwenden die kostenlose Version oder die kostenlose Stufe des HAGPTO-Kurses Wenn Sie auf Upgrade klicken, werde ich Sie auf diese Seite weiterleiten und Sie können je nach Bedarf aus verschiedenen Optionen wählen je nach Bedarf aus verschiedenen Optionen Für diesen Kurs habe ich mich jedoch dafür entschieden, das kostenlose Kontingent zu nutzen, um Ihnen zu zeigen, dass Sie mit HAGPT allein mit dem kostenlosen Kontingent so viel tun können mit HAGPT allein mit dem Aber je nach Anwendungsfall und Bedarf ist das Plus eine sehr beliebte Option Ich persönlich habe das Plus-Abonnement, dem Sie immer Zugriff auf neuere Modelle haben, und es gibt auch weniger Einschränkungen. Mit dem kostenlosen Kontingent können Sie beispielsweise nur drei oder vier Bilder pro Tag generieren. Sie können die Recherche nur fünfmal im Monat nutzen. Es gibt also verschiedene Einschränkungen , die Ihre Fähigkeit einschränken, einige der Funktionen zu nutzen, aber mit Plus haben Sie diese nicht. Außerdem erhalten Sie Zugriff auf den Dienst SRA , ein wirklich cooles Tool zur Videogenerierung von ONAI Eine letzte Sache: Sie können auch versuchen, HAGBT anzupassen, um es besser an Ihre Bedürfnisse und Ihren Ton Sie können das also tun, indem Sie einfach auf das Profilsymbol und dann auf HAPT anpassen klicken Hier gibt es mehrere Felder, die Sie ausfüllen können. Also, wie sollte HAGPT dich zum Beispiel nennen? Hier können Sie Ihren Namen eingeben, und dann wird HAGPT versuchen, die Antworten zu personalisieren, und das macht es einfach zu einem natürlichen Gefühl, mit einem Menschen zu sprechen, als ob Sie mit jemand anderem sprechen Es fühlt sich also persönlicher an, was sehr nett ist. Was machst du? Hier können Sie Ihre Art von Berufsbezeichnung eingeben, und das hilft ChahBT Antworten speziell auf Ihre Berufsbezeichnung zuzuschneiden Sie können also Projektmanager, Projektmanager, Softwareingenieur, Krankenschwester, Lehrer usw. einstellen, Personalfachmann, was auch immer Sie tun Hier ist das ein wichtiger Punkt. Welche Eigenschaften sollte Ha-GPT haben? Und wenn Sie mit der Maus über dieses Informationssymbol fahren, können Sie sehen, dass dies wirklich hilfreich ist , um den Ton anzugeben Sie können ha GIPT also sagen, dass es den Ton eher formell oder professionell angeben soll Es kann gesprächig und lässig oder freundlich sein. Es könnte opiniert werden. Weißt du, wenn du Fragen mit mehreren Antworten hast, kannst du versuchen, deine beste zu geben Und hier siehst du einige schnelle Antworten , die du hinzufügen kannst, wie gesprächig, witzig, direkt schießend, skeptisch, traditionell und Und dann können Sie hier alles andere in Bezug auf Ihre Interessen, Werte und Vorlieben eingeben in Bezug auf Ihre Interessen, Werte Und dann, weißt du, kann man sagen, ich mag Wandern, ich mag Jazz. Ich bin Vegetarier. Wann immer du mit Cha GBT über verschiedene Themen sprichst , wirst du versuchen, diese Einstellungen und Eigenschaften zu verwenden , um die Antworten an die von dir angepassten Einstellungen anzupassen die Antworten an die dir angepassten Einstellungen Und hier hast du die Option für einen neuen Chat aktiviert, sodass dies für jeden neuen Chat wirksam wird, den du Im Moment lasse ich einfach alles leer und beende die Daten hier. Und eine letzte Sache, die ich erwähnen wollte, ist, dass Sie hier diese Option haben, die als temporärer Chat bezeichnet wird. Wenn Sie das also einschalten, wird Ihnen genau gesagt, was ein temporärer Chat ist, sodass er nicht in Ihrer Historie verbleibt. Es heißt also, dass temporäre Chats nicht in Ihrem Verlauf erscheinen werden. Aus Sicherheitsgründen können sie eine Kopie bis zu 30 Tage lang aufbewahren Danach wird sie jedoch gelöscht. Es ist also temporär, sie werden keine temporären Chats verwenden, um ihre Modelle zu trainieren, und dann wird auch der Speicher ausgeschaltet, sodass es sich nicht an Dinge erinnert , wenn Sie sie dazu auffordern. also fort, und Sie können sehen, dass die Benutzeroberfläche etwas anders ist. Es ist ein dunkleres Thema und es heißt: Dieser Chat wird nicht in deinem Verlauf erscheinen. Wenn Sie also einen temporären Chat führen, wird er hier nicht in der linken Seitenleiste als Teil Ihres Verlaufs angezeigt . Und das ist so ziemlich alles. Jetzt sind wir bereit, einige Eingabeaufforderungen im Chat GPT einzugeben und zu sehen, wie es sich verhält Lassen Sie uns jetzt ein paar Beispielszenarien durchgehen und ein Gefühl dafür bekommen, wie eine vage Aufforderung im Vergleich zu einem detaillierten Abschlussball aussieht im Vergleich zu einem detaillierten Abschlussball Lassen Sie uns also weitermachen und hier mit der folgenden Aufforderung beginnen Und ich kopiere das einfach und füge es ein, und es heißt, sag mir etwas über den Leerraum, und kann entweder auf diese Schaltfläche hier klicken, den nach oben gerichteten Pfeil oder einfach auf der Tastatur auf Enter klicken, und das sollte Hachipt zum Laufen bringen und mit der Verarbeitung Ihrer Eingabeaufforderung beginnen, und es wird die Ausgabe interpretieren und Ihnen die Ausgabe geben Wie Sie hier sehen können, hat HatGPT nun mit der Verarbeitung begonnen und gibt Ihnen die Raumfahrt bezieht sich auf Reisen außerhalb der Erdatmosphäre Es gibt Ihnen eine kurze Geschichte mit einer Aufschlüsselung, Arten der verschiedenen Weltraumreisen und warum sie wichtig sind und welche Herausforderungen sie darstellen, sowie zukünftige Weltraumreisen. Die Zukunft der Raumfahrt. Nun, wie Sie hier sehen können, ist diese Aufforderung selbst vage, oder? Erzählen Sie mir von der Raumfahrt. Es ist also ziemlich vage. Es ist nicht spezifisch oder fokussiert Aus diesem werden Sie auf die KI sehr umfassend reagieren und Sie werden eine generische Antwort erhalten, was wir gesehen haben. Lassen Sie uns nun weitermachen und die Anfrage verfeinern , um ein nützlicheres Ergebnis zu erhalten. Und um das zu tun, werde ich meine Aufforderung wirklich detaillierter und spezifischer gestalten. Lassen Sie uns also weitermachen und eine Folgeaufforderung machen und diese besagt, die Herausforderungen einer langen Raumfahrt zu erklären, wobei der Schwerpunkt auf Strahlenexposition und Muskelschwund Sie können jetzt sehen, dass dies viel spezifischer und viel detaillierter ist und sich hier nur auf ein paar spezifische Dinge konzentriert hier nur auf ein paar spezifische Dinge Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Und jetzt können Sie sehen, dass Chat GPT uns das Ergebnis liefert, und es geht wirklich nicht wirklich um Raumfahrt im allgemeinen Sinne, sondern um einige der spezifischen Schwerpunkte und Themen, über der spezifischen Schwerpunkte und die wir gebeten haben, uns zu erzählen Strahlenexposition spricht hier also darüber, was sie ist, warum sie ein Problem darstellt, und so würden Sie diese Art von Problemen Und dann macht es dasselbe. Mit Muskelschwund. Also nochmal, es geht nicht um Raumfahrt im allgemeinen Sinne Es konzentriert die Produktion wirklich auf diese spezifischen Bereiche. Und Sie können wieder quasi das Gleiche sehen, was es ist, warum es ein Problem ist und Strategien zur Eindämmung dieses Und am Ende erhalten Sie eine wirklich schöne Übersichtstabelle Und am Ende hat Chachi Vida damit angefangen, Chachi Vida damit angefangen Ihnen einige Ideen zu geben, wie Sie das Gespräch weiter führen können einige Ideen zu geben, wie Sie das Gespräch weiter führen Das heißt nicht, dass du musst, aber es gibt dir eine gute Idee So heißt es zum Beispiel ganz am Ende: Möchten Sie eine Illustration oder ein Diagramm, das Ihnen zeigt, wie Raumfahrzeuge diese Auswirkungen abmildern? Ihnen zeigt, wie Raumfahrzeuge diese Auswirkungen abmildern Im Grunde geht es also darum, einige vorgefertigte Ideen in Bezug auf etwas zu vermitteln einige vorgefertigte Ideen in Bezug auf , an das Sie vielleicht schon gedacht haben und das Sie erforschen wollten, oder etwas , an das Sie vielleicht noch nicht gedacht haben Aus Sicht der Ideenfindung ist es also sehr hilfreich. Auch das bedeutet nicht, dass Sie damit weitermachen müssen, Sie müssen also nicht Ja sagen und mit dieser Konversation fortfahren Sie können Ihre nächste Aufforderung eingeben, was auch immer es sein mag. Wie Sie hier sehen können, können Sie anhand dieser verfeinerten Aufforderung feststellen, dass die KI-Antwort viel spezifischer ist und Ihnen eine gut recherchierte Antwort gibt Lassen Sie uns für unser nächstes Szenario einen neuen Chat starten Und was ich tun werde, ist Ihnen hier den Zugriff auf die Internetfunktionen zu zeigen. Nehmen wir zum Beispiel an, ich verwende die folgende Aufforderung, die besagt, teilen Sie mir die neuesten Börsentrends für 2024 mit. Damit die HAGB diese Frage beantworten kann, benötigt sie also auch Zugang zum Internet Inzwischen sind die Modelle in den letzten Monaten so intelligent geworden, dass sie wissen, wann sie selbst auf ihr Internet zugreifen sollten Diese Funktionen waren also vor GPT 4 nicht verfügbar, aber jetzt sind sie es Sie können es also einfach so lassen und die Eingabeaufforderung ausführen, oder wenn Sie möchten, können Sie auf Im Internet suchen klicken, und dann können Sie nach Chat-Chi suchen, wenn Sie tatsächlich auf das Internet zugreifen, die neuesten Informationen abrufen und Ihnen dann die Ergebnisse anzeigen Also geht es zuerst ins Internet, holt sich die notwendigen Informationen, dann analysiert es sie, interpretiert sie und dann sucht es nach Mustern, und dann gibt es Ihnen quasi die Ergebnisse zusammen und gibt sie Ihnen dann als Ausgabe. Ähm, wenn es um die neuesten Börsentrends für 2024 Also lass uns weitermachen und das tun. Und Sie können hier sehen, Sie können sehen, dass es heißt, im Internet zu suchen. Und hier bekommen Sie quasi ein Bild von dem Diagramm, wie der S & P 500 aussieht Und dann gibt es Ihnen hier eine Aufschlüsselung. Also Marktzusammenfassung und Trends für 2024, zur breit angelegten Aktienrallye, die durch Tech NAI vorangetrieben wurde, Rekordhöhen und die Ausweitung der Führungsposition, Volatilität und Politik, Inflationsraten, Gewinnstärke, zu beobachtende Risiken bis 2025, Zusammenfassung der Aussichten Sie können also sehen, dass es in der Lage war, die Dinge zu durchschauen. Und dann hier finden Sie einige der verfügbaren Ressourcen hier. Unten hier können Sie sehen, dass Sie einige Artikel finden, z. B. die wichtigsten Markttrendnachrichten. Hier drüben finden Sie die Quellen. Wenn Sie also darauf klicken, öffnet sich das rechte Fenster, und hier finden Sie all diese Informationen und Zitate Es stellt Ihnen also all diese Ressourcen zur Verfügung, was großartig ist, denn wenn Sie auf eine dieser Ressourcen klicken, können Sie tatsächlich die bestimmte Website oder den Artikel lesen , von der Chat GPT die Informationen erhalten hat Und wo wir schon mal hier sind, wollte ich auch hier auf etwas hinweisen. Hier gibt es also mehrere Optionen wie Kopieren. Wenn dir diese Antwort gefällt, kannst du ihr einen Daumen hoch geben. Wenn es Ihnen nicht gefallen hat, können Sie es mit einem Daumen nach unten bewerten. Dies ermöglicht das Training des Modells. Wenn es also eine schlechte Antwort erhalten hat, klicken Sie darauf, dann wissen sie, dass, Sie wissen schon, wenn sie ihr Modell trainieren dass diese Reaktion nicht gut war, also werden sie versuchen, das zu eliminieren, ähm, Sie wissen schon, angesichts all der Datensätze und Informationen, die sie haben Und mit Tag meine ich das OpenAI-Team und die Leute, die diese Modelle auf der Grundlage aller Benutzeranweisungen und spezifischer Informationen und Trainingsdaten auf der Grundlage aller Benutzeranweisungen und spezifischer Informationen und Nun, das ist interessant denn wenn Sie die kostenlose Stufe oben haben, können Sie das Modell hier nicht ändern. Wenn Sie das Plus - oder das Pro-Konto hätten, bei denen es sich um das kostenpflichtige Abonnement handelt, könnten Sie Ihre Modelle hier oben auswählen , aber im Moment ist dies nicht möglich. Es ist einfach standardmäßig auf das kostenlose Kontingent eingestellt, das derzeit 40 ist, und das wird sich natürlich in Zukunft ändern. Aber was Sie tun können, ist die Modelle von hier aus zu ändern. Wenn Sie also auf diesen Pfeil klicken, können Sie sehen, dass Sie ihn auf Auto setzen können. Sie können GPT 40 wählen, was sich hervorragend für mehr Aufgaben eignet Sie können 04 Mini machen, was schnell ist. Sie können 41 wählen und es erneut versuchen. Und auch hier sind einige der Dinge, die Sie angesichts der limitierten kostenlosen Tier-Edition wählen können . Aber Sie können dies von hier aus wählen. Und wenn du das gewählt hast, kannst du sehen, dass es hier ein paar Pfeile gibt. Und wenn Sie sich für dieses Modell entscheiden, wählen Sie ein anderes Modell als das, was es jetzt ist. Es wird die Antwort auf Ihre vorherige Aufforderung regenerieren und Ihnen eine etwas andere Ausgabe geben , je nachdem, wie das neue Modell Ihre Aufforderung verarbeiten wird Also ein netter praktischer Trick. Wenn Sie jemals etwas ändern möchten, Ihre Modelle wechseln und auf dieselbe Aufforderung eine andere Antwort erhalten möchten, dann können Sie das hier tun. für unsere nächste Demo Lassen Sie uns für unsere nächste Demo eine Konversation mit mehreren Runden ausprobieren. Das ist also wichtig für die Kontexterhaltung. Und was wir tun werden, ist, mit einer ersten Abfrage zu beginnen und die folgende Eingabeaufforderung zu verwenden. Auch dies ist ein Beispiel für eine Eingabeaufforderung, aber sagen wir, was sind anfängerfreundliche Programmiersprachen? Und hier, wenn wir diese Aufforderung ausführen, gibt uns KI eine Liste von Sprachen wie Python, JavaScript, Sie können hier sehen, Python, JavaScript, Java, Scratch, Ruby, C Sharp und so weiter. Und das ist eine Liste. Das ist also genau das , was wir für die Ausgabe von Chat GPT erwartet haben für die Ausgabe von Chat GPT Aber was ich hier in Bezug auf die Kontexterhaltung zu demonstrieren versuche , ist, dass wir Folgefragen stellen können ohne den Kontext zu wiederholen Sie können also eine Folgeaufforderung machen, ohne wirklich, wieder darüber zu sprechen, dass Sie die Aufforderung nicht noch einmal wiederholen müssen , weil Sie hier wirklich nach dem Kontext fragen , was einige der anfängerfreundlichen Programmiersprachen sind . anfängerfreundliche Programmiersprache steht also im Mittelpunkt dieser Aufforderung. Jetzt müssen Sie nicht mehr dasselbe wiederholen, wenn Sie eine Folgefrage stellen, z. B. welche für die Webentwicklung am besten geeignet ist. Wenn ChaIPT diese Aufforderung tatsächlich verarbeitet, es bereits Kontext aus demselben Chat in dem Sie sich gerade befinden , und auch aus der vorherigen Aufforderung, die es sich merken kann Wenn Sie also Fragen wie diese stellen, welche sich am besten für die Webentwicklung eignet, versteht es, dass Sie sich auf die anfängerfreundlichen Programmiersprachen beziehen auf die anfängerfreundlichen Programmiersprachen Lassen Sie uns weitermachen und das ausführen. Und du kannst hier sehen, es steht für Webentwicklung. Die besten Programmiersprachen sind JavaScript, HTML und CSS, Python, PHV und so weiter Auch hier ist es in der Lage, den Kontext beizubehalten während Sie die Chats in Chat GPT durchlaufen 3. Was ist Prompt Engineering?: Lassen Sie uns nun darüber sprechen, was Prompt Engineering ist. Bei Prompt Engineering geht es darum, Eingaben so zu gestalten, dass KI aussagekräftige Antworten generiert Je besser Ihre Aufforderung, desto besser Ihre Ergebnisse. Es ist, als würde man Anweisungen geben. Klarere Anweisungen führen zu besseren Ergebnissen. Ohne die richtige Aufforderung kann KI Antworten geben , die zu umfassend, ungenau oder einfach nicht nützlich sind ungenau oder einfach nicht nützlich Eine gut ausgearbeitete Aufforderung hilft Ihnen, Zeit zu sparen und bessere Ergebnisse zu erzielen, indem sie sicherstellt, dass die KI versteht, was Sie wirklich benötigen Die Art und Weise, wie Sie eine Aufforderung formulieren, wirkt sich direkt auf die Qualität der Antwort der KI aus. Eine vage Aufforderung führt zu allgemeinen Antworten, während eine präzise, gut strukturierte Aufforderung wertvolle Erkenntnisse liefert Lassen Sie uns die beiden Beispiele vergleichen eine breit angelegte Anfrage mit einer gezielten Eine aussagekräftige Aufforderung umfasst vier Schlüsselelemente: Klarheit, Kontext, Einschränkungen und Beispiele. Je spezifischer Sie sind, desto besser kann der Chat GPT seine Antwort auf Ihre Bedürfnisse zuschneiden Zum Beispiel macht das Hinzufügen einer Wortbeschränkung oder die Definition eines Schreibstils einen großen Unterschied 4. ChatGPT-Einrichtung: Lassen Sie uns die Einrichtung Ihres AGBT-Kontos besprechen und welche Tools Sie in Verbindung mit HGPT verwenden können Um mit der Nutzung von HGPT zu beginnen, können Sie auf die Website von OpenAI gehen oder einfach zu Die kostenlose Version beinhaltet jetzt Zugriff auf GPT 40, das neueste Modell von OpenAI, zum Zeitpunkt dieser Aufnahme Natürlich wird sich das in Zukunft ändern. Wenn Sie mehr Leistung benötigen, bieten die kostenpflichtigen Tarife zusätzliche Funktionen, schnellere Verarbeitung sowie zusätzliche KI-Modelle und -Funktionen. ChagPT bietet jetzt mehrere KI-Modelle an. GPT four oh ist die Standardeinstellung und funktioniert für die meisten Aufgaben gut. Es gibt auch kleinere, schnellere Versionen wie GPT Four Oh, Mini und ältere Modelle wie GPT Darüber hinaus bietet OpenAI spezielle Modelle wie 01 für fortgeschrittenes Denken und 03 Mini High für Codierung und Open AI bietet mehrere Preispläne. Der kostenlose Tarif bietet Zugriff auf GPT Four Oh, während der Plus-Plan für 20 USD pro Monat erweiterte Funktionen bietet Unternehmen können sich für den Teamplan für 25 USD pro Benutzer oder den P-Plan für 200 USD pro Monat für hochwertige KI-Funktionen entscheiden Benutzer oder den P-Plan 200 USD pro Monat für hochwertige KI-Funktionen Die Wahl des richtigen Tarifs hängt davon ab, wie oft und wie intensiv Sie KI einsetzen Über das standardmäßige GPT-Erlebnis hinaus können Sie die KI-Funktionalität mit Plugins und Browsererweiterungen erweitern mit Plugins und Browsererweiterungen Diese Tools helfen dabei, Arbeitsabläufe zu automatisieren, Recherchen zu rationalisieren und die Erstellung von Inhalten zu fördern, wodurch HatGPT für Arbeits- und Lernzwecke noch leistungsfähiger für Arbeits- und Lernzwecke noch leistungsfähiger Um Ihr HATIPT-Erlebnis zu verbessern, sollten Sie die Verwendung von Browsererweiterungen wie HGPT für Google in Betracht ziehen , die KI-Einblicke direkt in Ihre Suchergebnisse oder Merlin AI, das schnelle Unterstützung auf verschiedenen Websites anbietet sollten Sie die Verwendung von Browsererweiterungen wie HGPT für Google in Betracht ziehen, die KI-Einblicke direkt in Ihre Suchergebnisse einbringen, oder Merlin AI, das schnelle Unterstützung auf verschiedenen Websites anbietet. Zur Automatisierung von Aufgaben verbindet das ZapirPlugin HAPT HAPT mit Tausenden von Anwendungen und optimiert so Ihren Arbeitsablauf. Wenn Sie die Rechenkapazitäten verbessern möchten, ist das Wall Farm Alpha-Plugin von unschätzbarem Wall Farm Alpha-Plugin von unschätzbarem In Geschäftsumgebungen können Integrationen wie Microsoft Copilot und V HAPT in alltägliche Tools wie Outlook und Excel integriert werden, während das Canva-Plug-in dabei hilft, während das Canva-Plug-in hilft Diese Tools steigern nicht nur die Produktivität, sondern erweitern auch den Horizont dessen, sondern erweitern auch den Horizont dessen was Sie mit JATGPT erreichen können. 5. Praktische Übung: Lassen Sie uns jetzt alles zusammenbringen. Wenn Sie hier eine praktische Übung durchführen, möchte ich, dass Sie die Einrichtung Ihres CHAT-GBT-Kontos durchgehen und einige grundlegende Eingabeaufforderungen ausführen Diese Übung hilft Ihnen dabei, praktische Erfahrungen mit HGBT Erfahrungen mit HGBT Sie erstellen Ihr Konto oder melden sich dort an, erkunden die verfügbaren Modelle und testen verschiedene Eingabeaufforderungen, um zu verstehen wie HGPT Antworten generiert Besuchen Sie zunächst die Website von HAGPT unter chat.copa.com oder chatgpt.com Wenn Sie neu sind, melden Sie sich mit Ihrer E-Mail-Adresse, Ihrem Google- oder Microsoft-Konto an . Wenn Sie bereits ein Konto haben, melden Sie sich einfach mit den Anmeldeinformationen an. Je nach Ihren Bedürfnissen können Sie beim kostenlosen Tarif bleiben oder auf eine kostenpflichtige Version upgraden, um zusätzliche Funktionen zu erhalten. Sobald Sie angemeldet sind, nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um die verschiedenen Modelle zu erkunden, genau wie wir es in unserer Demo getan haben. GPT four oh ist die Standardeinstellung und eignet sich gut für mehr Aufgaben, aber es gibt auch spezielle Modelle für Argumentation und Jetzt haben Sie möglicherweise nicht Zugriff auf alle Modelle, wenn Sie nur das kostenlose Kontingent nutzen Passen Sie Einstellungen wie die Länge der Antwort und den Ton an, um Ihre Interaktionen zu optimieren. Sie können ha EPT auch anpassen , wie wir es während der Demo getan haben. Jetzt ist es an der Zeit, HAT EPT zu testen. Beginnen Sie also mit einer einfachen Frage und verfeinern Sie sie dann, bis sie spezifischer ist. Experimentieren Sie, indem Sie den Ton und das Format ändern, fragen Sie nach Erklärungen in verschiedenen Stilen, um zu sehen, wie sich die Antworten ändern und fragen Sie nach Erklärungen in verschiedenen Stilen, um zu sehen, wie sich die Antworten ändern. Dies sollte Ihnen helfen verstehen, wie Eingabeaufforderungen die Ergebnisse der KI beeinflussen. Denke darüber nach, was du beobachtet hast. Hat das Hinzufügen weiterer Details die Reaktion verbessert? Wie hat sich die Änderung des Tons auf die Ergebnisse ausgewirkt? Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend , um ein effektiver Prompt Engineer zu werden. Je mehr Sie üben, desto besser werden Sie in CHAT EPT zu leiten, um Ihnen die Antworten zu geben, die Sie benötigen. 6. Gut strukturierte Eingabeaufforderungen: Lassen Sie uns nun die Komponenten einer gut strukturierten Aufforderung besprechen einer gut strukturierten Aufforderung KI denkt nicht wie ein Mensch, ich erkennt Muster im Text. Deshalb ist eine gut strukturierte Aufforderung entscheidend. Je klarer und spezifischer Ihre Eingabe ist, desto besser reagiert die KI. Durch das Hinzufügen von Struktur und Kontext wird sichergestellt, dass Sie genau das erhalten, was Sie benötigen. Eine gute Aufforderung besteht aus vier Kernelementen: Klarheit, Kontext, Einschränkungen und Beispiele. Wenn Sie klar und direkt , kann KI besser verstehen, was Sie fragen. Die Bereitstellung von Kontext liefert den notwendigen Hintergrund , während Einschränkungen das Ergebnis verfeinern. Schließlich hilft die Angabe eines Beispiels AAI dabei, dem gewünschten Format zu entsprechen . Klarheit ist alles Eine vage Frage wie, erzähl mir etwas über Autos, könnte alles von der Geschichte bis zur Mechanik zurückgeben Stattdessen leitet eine raffinierte Aufforderung wie Die Entwicklung von Elektroautos in weniger als 100 Wörtern zusammenfassen in weniger als 100 Wörtern „Die Entwicklung von Elektroautos in weniger als 100 Wörtern zusammenfassen“ die KI dazu, genau das zu liefern, was Sie benötigen KI schneidet am besten ab, wenn sie Kontexte hat. Wenn Sie nur sagen, schreiben Sie eine Produktbeschreibung, könnte die Antwort zu allgemein sein. jedoch angeben, dass das Produkt für eine Smartwatch für Kinder bestimmt ist , und den Schwerpunkt auf Sicherheitsfunktionen legen, erhalten Sie eine relevantere und ansprechendere Antwort Durch das Hinzufügen von Einschränkungen können Sie die Antworten verfeinern. Wenn Sie fragen, erklären Sie den Klimawandel, könnte DAI Ihnen eine überwältigende Antwort geben. Durch die Festlegung eines Höchstbetrags und die Angabe einer Zielgruppe können Sie jedoch sowohl die Tiefe als auch die Komplexität kontrollieren. Wenn Sie einen bestimmten Ausgabetyp wünschen, hilft es HAT GPT wirklich, ein Beispiel zu geben Wenn Sie nach einer Bildunterschrift für soziale Medien fragen, aber keine Referenz angeben, entspricht die KI möglicherweise nicht dem gewünschten Ton oder Stil Ein kleines Beispiel kann einen großen Unterschied machen. In dieser Demo werden wir eine schlecht geschriebene Aufforderung aufschlüsseln und verfeinern. Außerdem werden wir sehen, wie Sie eine schwache Aufforderung verbessern können. Fangen wir also mit einer sehr generischen und schwachen Eingabeaufforderung an. Und als Beispiel werde ich nur sagen, erzähl mir etwas über den Weltraum. Lassen Sie uns also weitermachen und diese Eingabeaufforderung in diesem GPT ausführen und sehen, was dabei herauskommt Okay, Sie können es hier sehen, es hat angefangen, uns einige Antworten zu geben Was ist Weltraum wenn man über Vakuum, Sterne, Planeten, Monde, die wichtigsten Merkmale des Weltraums, das Jetzt oder Schall, Mikrogravitation, den Ort der Erde im Weltraum spricht wichtigsten Merkmale des Weltraums, das Jetzt oder Schall, Mikrogravitation, , wie wir den Weltraum erforschen, warum der Weltraum Sie können hier also die Antwort sehen, die uns die KI gegeben hat. Ja, es gibt einige nützliche Informationen und sie Die Antwort der KI ist jedoch zu breit gefächert. Es geht um Geschichte, Erkundungen, Planeten und so weiter. Lassen Sie uns nun weitermachen und es verfeinern, indem wir Spezifität hinzufügen Und hier hilft uns schnelles Engineering wirklich dabei , genau das zu bekommen, was wir von KI benötigen Anstatt also eine allgemeine und allgemeine Aufforderung wie „Erzählen Sie mir etwas über den Raum“ zu verwenden , sollten wir diese für eine stärkere Aufforderung verfeinern Ich werde nun sagen, fassen Sie die Geschichte der Weltraumforschung konzentrieren Sie sich dabei auf wichtige Meilensteine von 1950 bis Also erkläre ich was, oder? Ich sage dir, worauf du dich konzentrieren musst. Also wichtige Meilensteine, und ich gebe ihnen einen Zeitplan. Das ist also nicht mehr weit gefasst, es ist nicht mehr allgemein, es ist fokussiert und spezifisch Also lass uns weitermachen und das ausführen. Jetzt können Sie sehen, dass die Ergebnisse von CHAT GPT auf unsere Fragen zugeschnitten Es gibt uns also die Zeitlinien 1950-1960, 1970er, 80er, 90er Jahre, und es zeigt uns einfach genau, welche Fortschritte bei der Weltraumforschung erzielt wurden. Und es konzentriert sich im Grunde auf wichtige Meilensteine. Es wird also nicht wirklich erwähnt , dass sich jede einzelne Veranstaltung nur auf die wichtigsten konzentriert, was genau das ist, wonach wir gefragt haben Und wie Sie hier sehen können, ist diese Antwort jetzt strukturierter. Es listet wichtige Ereignisse wie die Mondlandung und die Marsrover Und Sie können auch sehen, dass es angesichts der Anforderungen, über die wir tatsächlich gesprochen haben, viel detaillierter ist Anforderungen, über die wir tatsächlich gesprochen haben, Lassen Sie uns nun weitermachen und noch einen Schritt weiter gehen, und hier möchte ich Einschränkungen für maßgeschneiderte Antworten hinzufügen . Nun möchte ich die Geschichte der Weltraumforschung in weniger als 100 Worten zusammenfassen Weltraumforschung in weniger als 100 Worten dabei drei wichtige Errungenschaften hervorheben Jetzt restrukturiere ich die Eingabeaufforderung und bitte darum, dass sie prägnanter Also weniger als 100 Wörter, was drei große Erfolge hervorhebt drei große Erfolge Also gebe ich nicht wirklich irgendwelche Zeitpläne bestimmtes Jahr an Ich möchte, dass Sie bei GPT mir die Antwort geben. Also lass uns weitermachen und das ausführen. Jetzt können Sie sehen, dass es seit den 1950er Jahren heißt. Und wieder geht das zurück zu dem Punkt in der vorherigen Vorlesung, nämlich der Kontexterhaltung. Denn in meiner vorherigen Aufforderung habe ich, Sie wissen schon, über die 1950er Jahre gesprochen. Ich muss das nicht noch einmal erwähnen. Ich weiß schon, es hat die Fähigkeit , sich das im Gedächtnis zu merken. Sie können also sehen, dass es nicht erst 1910 oder 20, 30 oder 40 angefangen hat. Es begann 1950. So ist es in der Lage, den Kontext aus den vorherigen Chats in derselben Konversation beizubehalten . Seit 1950 hat die Weltraumforschung also rasante Fortschritte gemacht, und es geht um 19:57 Uhr, um Spot-Nick Und dann geht es um 1969, die Apollo-11-Mission Und dann, im Jahr 2020, der neue Drache von SpaceX, Crew Dragon. Also drei wichtige Meilensteine. Ich habe die drei wichtigsten für mich ausgewählt, und jetzt gibt es uns die Ergebnisse. Aber wenn Sie sich diese Ausgabe hier ansehen, können Sie sehen, dass sie ziemlich präzise ist Es ist auf den Punkt gebracht und relevant. 7. Typen von Eingabeaufforderungen: Lassen Sie uns nun über die Arten von Eingabeaufforderungen und ihre Verwendung sprechen Nicht alle Eingabeaufforderungen funktionieren auf die gleiche Weise. Die Art und Weise, wie Sie Ihre Frage formulieren, kann Antwort der KI völlig verändern In dieser Vorlesung werden wir uns den vier Haupttypen von Eingabeaufforderungen befassen: instruktive, kreative, explorative wissen, wann Sie welche verwenden sollten , werden Ihre Interaktionen mit KI viel effektiver Anweisungen sagen der KI genau, was Sie benötigen. ob Sie eine schrittweise Anleitung, eine strukturierte Zusammenfassung oder eine formatierte Antwort wünschen — Direktheit hilft KI dabei, präzise Ergebnisse zu erzielen Dies ist nützlich für Produktivitätsaufgaben wie Schreiben von E-Mails oder das Zusammenfassen von Kreative Eingabeaufforderungen eignen sich hervorragend, um das Potenzial von KI für Storytelling Sie können sie verwenden, um Belletristik zu generieren, überzeugende Marketingtexte zu verfassen oder sogar Gedichte zu schreiben überzeugende Marketingtexte zu verfassen oder sogar Gedichte zu schreiben. Wenn Sie eine kreative Aufforderung verwenden, können Sie auch Ton, Stil oder Perspektive angeben , um noch bessere Ergebnisse zu erzielen. Explorative Eingabeaufforderungen helfen der KI, Themen eingehend zu analysieren. Ganz gleich, ob Sie Ideen vergleichen, nach Vor- und Nachteilen suchen oder in Branchenforschung eintauchen, diese Proms eignen sich hervorragend für strukturierte Einblicke Dies macht sie besonders nützlich für Fachleute und Studenten, die Informationen effizient sammeln möchten Durch Konversationsaufforderungen fühlt sich KI interaktiver an. Anstatt einmalige Fragen zu stellen, können Sie einen fortlaufenden Dialog erstellen, in dem KI an den Kontext innerhalb der Sitzung erinnert Dies eignet sich hervorragend für Brainstorming, Kundensupport, Simulationen und In dieser Demo werden wir einige Live-Beispiele für verschiedene Arten von Eingabeaufforderungen durchgehen und Prompts in Aktion erleben Wir werden also vier verschiedene Aufforderungszeiten durchgehen und zeigen, wie KI je nach Struktur und Absicht der Aufforderung unterschiedlich reagiert Struktur und Absicht der Aufforderung Sie werden also die ursprüngliche Aufforderung sehen. Wir werden die Antwort der KI sehen. Und von dort aus werden wir weitermachen. Beginnen wir also mit der Aufforderung zur Anleitung , in der wir klar strukturierte Anleitungen geben Hier zeigen wir Ihnen also, wie Sie mit Anweisungen direkt strukturierte Antworten erhalten und wie KI bestimmten Anweisungen folgt Fangen wir also mit einer einfachen Aufforderung an. Und für dieses Beispiel verwenden wir die folgende Aufforderung, die wichtigsten Merkmale von Elektroautos zusammenzufassen Lassen Sie uns also weitermachen und uns die Ergebnisse ansehen. Okay, hier können Sie sehen, dass es heißt, dass die wichtigsten Merkmale von elektrischen Ergebnissen oder Elektrofahrzeugen enthalten sind, und dann gibt es hier eine Liste mit nummerierten Antworten, also mit Strom betrieben, Energie gespeichert, zum Anschließen an eine externe Stromquelle verwendet werden und so weiter Nun, Sie können sehen, dass dies eine Art allgemeine Zusammenfassung von Elektroautos Antwort der KI besteht also im Grunde nur darin, Ihnen eine allgemeine Zusammenfassung zu geben. Lassen Sie uns nun die Aufforderung verfeinern, indem wir etwas Struktur hinzufügen. Für diesen Abschlussball werde ich also Folgendes sagen. Ich werde sagen, fasse die wichtigsten Merkmale von Elektroautos in drei Stichpunkten in einfacher Sprache Das ist also ausgefeilter, und ich verfeinere die Eingabeaufforderung, indem ich ihr mehr Struktur hinzufüge Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Und hier können Sie sehen, dass ihre Ergebnisse prägnanter sind und genau unseren Anweisungen folgen, die darin bestanden , mir drei Stichpunkte zu geben Hier haben Sie also Ihre drei Stichpunkte, und hier drüben wird eine sehr einfache Sprache verwendet also kein Gas benötigt, keine Abgase oder Verschmutzungen, weniger Wartung und niedrigere Kraftstoffkosten, was wiederum sehr einfach zu verstehen ist Hier können Sie also diese Ergebnisse oder Ausgaben sehen. Wenn es um die KI-Reaktion geht, handelt es sich um eine kurze, gut strukturierte Liste der wichtigsten Funktionen Und wenn Sie hier Aufzählungspunkte hinzufügen, wird die Antwort strukturierter, und die Angabe einer einfachen Sprache in Ihrer Aufforderung sorgt für Klarheit Okay, werfen wir jetzt einen Blick auf Creative From. Das generiert also einzigartige oder einfallsreiche Inhalte. Hier erfahren Sie also, wie ein kreatives Von Ton und Stil der KI beeinflusst, und wir können hervorheben, wie KI Humor erzeugen, Geschichten erzählen oder sich sogar mit Inhalten beschäftigen kann Geschichten erzählen oder sich sogar mit Inhalten beschäftigen Lassen Sie uns also mit der folgenden Anleitung beginnen. Und hier beginnen wir mit einer sehr grundlegenden kreativen Anfrage. Also werde ich die folgende Beispielaufforderung verwenden. Es heißt also, schreibe einen Social-Media-Beitrag über Montagen. Also lass uns weitermachen und das ausführen. Okay, so wie Sie die Ergebnisse sehen können, wurden ein paar Imogs hinzugefügt und dann heißt es Montagsstimmung, neue Woche, neue Ziele, gleicher Kaffee, Sucht, also ist da auch ein bisschen Humor dabei Und das kann man wieder sehen, es ist ein bisschen so, als ob es lustig ist Aber auch hier haben wir nichts wirklich gemacht, wir haben hier nicht wirklich etwas Einzigartiges oder Spezifisches spezifiziert . Antwort von DAR ist also immer noch ein etwas allgemeiner Beitrag über Montag. Und was wir tun können, ist etwas hinzuzufügen, wir können den Ton genauer angeben und wir können dem Ganzen einen lustigeren Ton hinzufügen Um das für einen lustigeren Ton zu verfeinern, verwende ich die folgende Folgeaufforderung Also hier, jetzt in meiner Aufforderung, werde ich sagen, schreibe einen lustigen Social-Media-Beitrag über Montag und verwende dabei eine passende Bildunterschrift im Meme-Stil Lassen Sie uns also weitermachen und diese Aufforderung ausführen. Und hier können Sie sehen , dass dort eine lustige Bildunterschrift im Meme-Stil von Monday Me steht Bildunterschrift im Meme-Stil von Monday Me Ich am Sonntagabend werde ich früh schlafen gehen und erfrischt aufwachen Auch ich wache am Montagmorgen mit 17 Alarmen auf und frage mich, welches Jahr es ist Also nochmal, und natürlich ein paar Hashtags, weil wir nach Beiträgen in den sozialen Medien fragen Und natürlich ein paar Imoges. Und nochmal, das ist lustig. Und die Antwort der KI hier ist im Grunde, dass Sie wieder den Ton ändern. Sie sind spezifisch, und das ist gut, denn KI passt sich an wenn Sie den Ton und den Stil definieren, z. B. indem Sie Bildunterschriften im Meme-Stil hinzufügen, wodurch sichergestellt wird, dass die KI den Trends in den sozialen Medien entspricht Ordnung. Lassen Sie uns als Nächstes einige Hinweise zur Erkundung eines Themas durchgehen, um einen Einblick zu erhalten Hier werden wir also zeigen, wie KI verschiedene Ideen analysiert, miteinander vergleicht oder untersucht, und wir können zeigen, wie strukturierte Eingabeaufforderungen die Tiefe und Klarheit verbessern Lassen Sie uns also mit einem Rundgang beginnen. Und hier werde ich mit einer vagen Forschungsfrage beginnen mit einer vagen Forschungsfrage Also werde ich die folgende Beispielaufforderung verwenden und sagen, was sind einige Produktivitätstipps Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Und Sie können sehen, dass Chad GPT uns hier einige Ergebnisse liefert, und zwar Mindset- und Planungstools und -techniken, Ablenkungskontrolle und Selbstfürsorge, und für jeden von ihnen gibt es eine Reihe von Punkten, die Sie sozusagen als Richtlinien bezeichnen können Aber auch hier gilt: Wenn man sich die Antwort der KI anschaut , ist sie ein bisschen lang Es ist fokussiert, ziemlich allgemein. Wenn Sie dies für eine bessere Struktur verfeinern möchten, können wir eine der folgenden Eingabeaufforderungen verwenden und sagen, die fünf wichtigsten Produktivitäts-Hacks für Telearbeiter auflisten, die fünf wichtigsten Produktivitäts-Hacks für Telearbeiter auflisten mit jeweils einer kurzen Erklärung Jetzt sagen wir nicht nur: Hey, gib mir ein paar Produktivitätstipps Wir sind sehr spezifisch. Wir fragen also nach den Top 5, und wir sagen, es ist für Telearbeiter und geben dann jeweils eine sehr kurze Erklärung . Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Und das ist jetzt, wo wir unsere fünf bekommen. Und wie Sie hier sehen können, erstellen Sie einen eigenen Arbeitsbereich, Sie erfahren, warum er funktioniert, Arbeit und Privatleben trennen und so weiter. Halte dich an eine Start- und Endzeit, weshalb das funktioniert, denn durch die Festlegung Arbeitszeiten wird die Struktur aufrechterhalten und Burnout verhindert Das gibt Ihnen auch die Details. Aber auch hier ist es kurz, es ist präzise, es ist leicht zu lesen, einfach zu verstehen Und Sie können sehen, dass die Antwort der KI eine Zahlenliste mit einer kurzen, klaren Erklärung Nein, das funktioniert besser, weil eine Zahlenliste das Lesen erleichtert, oder? Wenn Sie diesen Teil der Aufforderung hier für Telearbeiter hinzufügen, hinzufügen, dass der Rat auf ein bestimmtes Publikum oder eine bestimmte Gruppe zugeschnitten ist, und dann hier um eine kurze Erklärung bitten, wird so einfach verhindert, dass es zu detailliert wird Lassen Sie uns zum Schluss noch einen Blick auf die Konversationsaufforderung werfen. Hier führen wir also einen Dialog mit mehreren Runden Und hier werden wir sehen, wie sich HAGBT Kontext in einer Konversation merkt, und wir können zeigen, wie sich Eingabeaufforderungen interaktiver anfühlen können Für diese Anleitung werde ich also ein Beispiel verwenden , bei dem wir mit einer offenen Abfrage beginnen Für diese Beispielaufforderung verwende ich also den folgenden Satz. Ich benötige Hilfe bei der Auswahl eines Laptops für Grafikdesign. Lassen Sie uns also weitermachen und diese Aufforderung ausführen. Okay. Wie Sie hier sehen können, ist es tatsächlich in verschiedene nummerierte Listenkategorien unterteilt. Also, welche Art von Grafikkartendesign möchtest du? Welche Art von Grafikdesign machst du? Es stellt Ihnen also ein bisschen mehr Kontext, Printdesign, diese, diese, welche Art von Frage. Also im Moment, bevor es uns tatsächlich eine Antwort gibt, stellt es uns ein paar Fragen, bevor es uns die richtige Antwort geben kann. Es fragt uns also, welche Art wir machen, und hier werden einige Informationen wie Drei-D-Modellierung, Bewegungsgrafiken und solche Dinge zur Verfügung gestellt. Eine Software zur optimalen Nutzung Ab Photoshop, Illustrator in Bezug auf Design, Betriebssystem, Windows, Mac usw., Portabilität und dann das Budget also all das abfragen, bevor wir die nötigen Ergebnisse für unsere Aufforderung bereitstellen können die nötigen Ergebnisse für unsere Aufforderung bereitstellen Jetzt ist es wieder so, dass wir mehrere Optionen sehen, wenn wir das tun können. Aber was wir tun können, ist, das Gespräch so fortzusetzen , dass wir tatsächlich weitere Informationen oder Kontakte bereitstellen. Ich kann also die folgende Aufforderung verwenden und sagen, ich habe ein Budget von 1.500$, richtig Und dann frage ich Sie, können Sie die beste Option empfehlen Also gebe ich ihm ein Kriterium, und dann bitte ich es, auf der Grundlage dieser Kriterien die beste Option zu empfehlen. Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Und hier können Sie sehen, dass es jetzt, da es diese Kriterien erfüllt, einige Antworten gibt. Also MacBook, äh, 15 Zoll M drei, veröffentlicht im Jahr 2024, es ist für diese Produktreihe geeignet, und es gibt Ihnen einige der technischen Spezifikationen und es sagt Ihnen, dass es für diese Dinge großartig ist. Nummer zwei, DLXBSS etwa 1.500. Das sind diese Spezifikationen, und dafür gibt es die Note. Und dann hast du den Zeus und so weiter. Sie können also sehen, dass diese Aufforderung Entscheidungen auf der Grundlage des Budgets definitiv verfeinert hat Lassen Sie uns nun ein weiteres Follow-up für weitere Details hinzufügen. An dieser Stelle wollte ich zeigen, dass der Kontext beibehalten werden kann. Anstatt also das Ganze noch einmal zu wiederholen, zum Beispiel, dass ich einen Laptop haben möchte, der im Budgetbereich von 1.500$ liegt, werde ich die folgende Aufforderung erhalten, die besagt, dass ich auch eine gute Akkulaufzeit haben möchte. Welches sollte ich wählen? Wenn Sie dann diese Eingabeaufforderung ausführen, wird sie im Grunde eine der drei auswählen, die sie Ihnen bereits in der vorherigen Interaktion mit IGBT zur Verfügung gestellt in der vorherigen Interaktion mit IGBT Also haben wir zuerst nach dem ersten gefragt, wir haben darum gebeten, einen Laptop zu empfehlen Es konnte uns nicht sofort die Antworten geben. Es stellt uns also einige Fragen, sodass es mehr Informationen hat, bevor Sie uns einige Optionen geben können. Dann sagten wir: Okay, wir haben 1.500$, das ist unser Budget, geben Sie uns die beste Option, und es wurden drei bereitgestellt Und jetzt, wenn Sie nach dieser Aufforderung fragen, wünsche ich mir auch eine gute Akkulaufzeit Welches sollte ich wählen? Wenn Sie diese Frage stellen, welche sollte ich wählen, weiß es bereits, dass Sie sich hier auf diese drei beziehen. frage mich also im Wesentlichen, welche der drei, die Sie zuvor empfohlen Ich frage mich also im Wesentlichen, welche der drei, die Sie zuvor empfohlen haben, was die Akkulaufzeit oder eine bessere Akkulaufzeit angeht? Und genau hier ist KI wirklich mächtig, denn Sie müssen das Ganze nicht jedes Mal wiederholen , wenn Sie eine Aufforderung ausführen. Sie können die Konversation einfach in einer natürlichen Reihenfolge und im natürlichen Fluss fortsetzen . Ihr könnt also hier sehen, dass, als ihr diese Frage gestellt habt, von den dreien MacBook Air 15 empfohlen wurde. Es ist der beste Akku seiner Klasse sowie hervorragendes Display und eine starke Leistung. Es gibt Ihnen die wichtigsten technischen Daten und zeigt, warum es perfekt für das Design und jetzt für die Akkulaufzeit ist. Und dann, worauf man achten muss und das Urteil und so weiter. Also die KI-Antwort, das verfeinert die Antwort definitiv weiter, und das ist wichtig, weil KI sich an frühere Antworten innerhalb dieser Sitzung oder dieses Chats erinnert frühere Antworten innerhalb dieser Sitzung oder dieses Chats Und Gesprächsaufforderungen sind nützlich, wissen Sie, für Dinge wie Kundensupport, Empfehlungen und 8. Länge der Eingabeaufforderung: Lassen Sie uns nun über die Länge und Einzelheiten der Aufforderung sprechen und darüber, wie viel zu viel ist. KI reagiert auf der Grundlage der von Ihnen bereitgestellten Informationen, aber hier ist es wirklich wichtig, das richtige Gleichgewicht zu finden. Wenn Ihre Aufforderung zu kurz ist, die Antwort möglicherweise vage, aber wenn sie zu lang ist, KI verwirrt sein oder den Fokus verlieren In dieser Vorlesung werden wir untersuchen, wie Sie die Länge der Eingabeaufforderung optimieren können, um die besten Ergebnisse Wenn Ihre Aufforderung zu kurz ist, weiß die KI nicht, wonach Sie wirklich suchen. Wenn Sie fragen: Erzählen Sie mir etwas über Führung, erhalten Sie eine breite Antwort. Wenn Sie jedoch die Arten der Führung spezifizieren und nach Beispielen fragen, wird die Antwort viel relevanter. Eine zu lange Aufforderung kann die KI überfordern und zu inkonsistenten oder unvollständigen Antworten führen , anstatt sie mit zu vielen Anweisungen zu überladen Konzentrieren Sie sich auf Ihre Wenn Sie nach einem klaren Vergleich mit einem Wortlimit fragen , bleibt die Antwort präzise und nützlich Die besten Proms bieten ausreichend Kontext, ohne die KI zu überfordern Verwenden Sie präzise Formulierungen und definieren Sie klar, was Sie benötigen. Wenn eine Anfrage zu komplex ist, kann es helfen, sie in mehrere Schritte aufzuteilen , um bessere Ergebnisse 9. Verbesserung der Leistung: Lassen Sie uns nun anhand von Kontexten und Beispielen über die Verbesserung der Leistung sprechen . KI denkt nicht wie Menschen. Sie verarbeitet Text auf der Grundlage von Mustern. Deshalb ist der Kontext entscheidend. Ohne sie könnte KI Ihre Anfrage falsch interpretieren oder eine generische Antwort geben das Hinzufügen relevanter Details werden die Antworten klarer, genauer und auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten Wenn KI keinen Kontakt hat, sind ihre Antworten oft zu breit gefächert. nach einer allgemeinen Produktbeschreibung fragen erhalten Sie möglicherweise nicht das, was Sie benötigen. Wenn Sie jedoch Details wie den Produkttyp und die wichtigsten Merkmale angeben , leiten Sie die KI dazu, eine viel bessere Antwort zu erzielen. Wenn Sie möchten, dass KI einem bestimmten Stil entspricht , können Sie sich am besten an einem Beispiel orientieren. Ganz gleich, ob Sie einen Beitrag in sozialen Netzwerken, eine E-Mail oder eine Produktbeschreibung verfassen , Angabe einer Referenz hilft der KI , das Format und den gewünschten Ton zu verstehen. In dieser Live-Demo werden wir uns das Testen verschiedener Eingabeaufforderungen mit und ohne Kontext ansehen Testen verschiedener Eingabeaufforderungen mit und ohne Kontext Und wir werden zeigen, wie das Hinzufügen von Kontext die KI-generierten Antworten verbessert Und wir werden mit einer Art vagen Aufforderung beginnen. Dann fügen wir Kontext hinzu, um die Genauigkeit zu verbessern, und verfeinern dann die Aufforderung weiter, um Klarheit und Spezifität Beginnen wir also mit Szenario eins, und in diesem Fall werden wir eine vage Eingabeaufforderung anstelle einer kontextuellen Eingabeaufforderung machen vage Eingabeaufforderung anstelle einer kontextuellen Eingabeaufforderung machen Und was wir hier zeigen werden, ist, dass der fehlende Kontext zu einer allgemeinen oder wenig hilfreichen Antwort führt , und wir werden zeigen, wie die Angabe von Details die Antwort zielgerichteter macht Lassen Sie uns also zum Beispiel mit einer vagen Aufforderung beginnen. Also hier werde ich sagen, gib mir eine Zusammenfassung eines Buches Also lass uns weitermachen und diese Aufforderung ausführen. Nun, Chat GPT kann uns nicht antworten und fragt, ob Sie mir den Titel des Buches mitteilen möchten, das Sie zusammenfassen möchten Angesichts der Tatsache, dass wir nicht in der Lage waren bereitzustellen, oder ich sollte sagen, dass KI nicht in der Lage war, eine Ausgabe zu liefern , können wir unsere Aufforderung für Kontakte verfeinern, sodass sie einfach in die Ausgabe springen und uns einige Ergebnisse liefern kann die Ausgabe springen und uns einige Stattdessen verwende ich eine andere Eingabeaufforderung und diese sollte mehr Kontext haben. Dieser Abschlussball sagt also, fasse das Buch Atomic Habits von James Clear in 100 Worten konzentriere dich dabei auf die wichtigsten Erkenntnisse Jetzt geben wir ihm einen Kontext und sagen ihm, welches Buch und wie es genau zusammengefasst werden soll Also sagen wir das im Grunde in 100 Wörtern oder weniger. Und hier können Sie die Antwort der KI sehen, wir bekommen einen Absatz, und das ist genau das, wonach wir suchen, die Zusammenfassung des Buches, und Sie können sehen, dass die Antwort der KI einfach eine kurze, strukturierte Zusammenfassung der wichtigsten Punkte des Buches ist Und diese raffinierte Aufforderung funktioniert viel besser, weil KI jetzt weiß, welches Buch zusammengefasst werden muss Das Limit von hundert Wörtern hält die Antwort kurz und nützlich, und Frage nach wichtigen Erkenntnissen stellt sicher, dass sich die KI auf umsetzbare Erkenntnisse konzentriert In unserem nächsten Szenario werden wir uns nun mit mangelndem Kontext und kreativem Schreiben befassen Kontext und kreativem Ich möchte, dass Sie wissen, dass sich die KI-Modelle erheblich verbessert haben. Also etwas, zu dem ich nicht in der Lage war , als HAHIPT Ende 2022 herauskam Zu diesem Zeitpunkt war es nicht in der Lage, viele dieser Probleme zu lösen Aber im Laufe der Zeit sind die Modelle viel intelligenter geworden. Die Anwendung enthält mehr Funktionen. Es hat also nicht mehr Probleme wie früher. Also nochmal, die Dinge werden mit der Zeit einfach besser. Je mehr Daten vorhanden sind, je weiter das Produkt entwickelt wird und mehr Trainingsdaten durch Nutzung und andere Mittel verfügbar werden. Was wir hier also tun werden, ist ein Mangel an Kontext und kreativem Schreiben, und wir werden versuchen zu zeigen, wie KI mit unklaren Anweisungen und kreativen Aufgaben zu kämpfen hat und wie das Hinzufügen von beschreibenden Elementen diese Qualität wirklich verbessert Lassen Sie uns also weitermachen und für dieses Beispiel werde ich die folgende Aufforderung verwenden, bei der es sich um eine sehr allgemeine Anfrage handelt Also werde ich sagen, schreibe eine Kurzgeschichte. Lassen Sie uns also weitermachen und diese Aufforderung ausführen, und dann wird ChagPT einfach weitermachen und eine Kurzgeschichte schreiben Wie Sie sehen können, wird die Ausgabe hier verarbeitet. Der Name gibt dir den Namen, das letzte Licht, und dann ist hier eine sehr kurze Geschichte. Nun, wie Sie sehen können, ist die Antwort der KI eine zufällige generische Kurzgeschichte ohne klares Thema oder Stil. Wir können also Kontext hinzufügen, um den Output zu verbessern. Und um das zu tun, verwende ich die Follow-up-Aufforderung, die besagt: Schreib erfolgreich oder Entschuldigung, schreibe Spannung voll Also geben wir dem Ganzen hier ein Genre, eine Kurzgeschichte über einen Detektiv, der ein Rätsel in einer Stadt der Zukunft löst, mit einem überraschenden Ende Jetzt ist das viel spezifischer, und jetzt, wo wir Cha GBD erzählen , geben wir ihm das Thema Und hier sollten wir ein viel besseres Ergebnis sehen. Sie können also wieder sehen, dass das Format dasselbe ist. Es beginnt also mit dem Titel und dann sieht man die Geschichte, und das ist genau das, wonach wir gesucht haben. Und Sie können sehen, dass sich die Reaktion der KI jetzt auf Spannung, Mysterien und eine futuristische Umgebung konzentriert , Mysterien und eine futuristische Und diese Aufforderung, diese raffinierte Aufforderung, ist besser, weil die KI jetzt das Thema und das Genre der Geschichte sowie das spezifische Setting versteht , weil die KI jetzt das Thema und das Genre der Geschichte , was in diesem Fall futuristische Stadt und der spannende Ton die Reaktion besser prägen Und wenn man nach einem überraschenden Ende fragt, sorgt das auch dafür, dass die KI einer strukturierten Handlung folgt 10. Praktische Übung: Lassen Sie uns nun all unser Gelerntes zusammenführen und eine praktische Übung durchführen. Und hier möchte ich, dass Sie eine vage Aufforderung in eine effektive umschreiben In dieser Übung verwenden Sie vage Eingabeaufforderungen und wandeln sie in Sie werden sehen, wie das Hinzufügen von Klarheit, Kontext und Einschränkungen die Antworten der KI verbessert Am Ende werden Sie besser verstehen, wie kleine Änderungen zu großen Verbesserungen führen können. Eine schwache Aufforderung lässt die KI raten. Wenn du mich fragst, erzähl mir etwas über Fitness, du könntest alles bekommen, von Trainingstipps bis hin zu Ernährungsratschlägen und so weiter Ohne Fokus ist die Antwort also möglicherweise nicht nützlich. Aus diesem Grund ist es wichtig, die Eingabeaufforderungen zu verfeinern. Indem wir den Schwerpunkt, in diesem Fall Krafttraining, die Zielgruppe, sagen wir Frauen über 40, und die Antwortdauer, beispielsweise 100 Wörter oder weniger, spezifizieren in diesem Fall Krafttraining, die Zielgruppe, sagen wir Frauen über 40, und die Antwortdauer, beispielsweise 100 Wörter oder weniger, , leiten wir KI zu einer nützlicheren Das Ergebnis ist eine klare, strukturierte und relevante Antwort. Jetzt ist es Zeit für dich zu üben. Folgen Sie der vagen Aufforderung, erzählen Sie mir etwas über Technologie und präzisieren Sie sie Denken Sie darüber nach, welcher Teil der Technologie, wer das Publikum ist und welche Einschränkungen die Antwort verfeinern werden Vergleichen Sie dann Ihre verbesserte Version mit unserem Beispiel. Wenn Sie mit dieser praktischen Übung fertig sind, möchte ich Sie bitten, sich ein paar Minuten Zeit zu nehmen, um über Ihre Erkenntnisse nachzudenken und zurückzudenken Ihre Erkenntnisse nachzudenken und , um zu sehen, welche Erkenntnisse Sie daraus gezogen haben Denken Sie also darüber nach, wie Ihre verbesserte Eingabeaufforderung die Reaktion der KI verändert hat Hat das Hinzufügen von Klarheit geholfen? Wie hat der Kontext die Antwort verfeinert? Haben Einschränkungen es strukturierter gemacht? Dies sind alles wichtige Prinzipien von Prompt Engineering, die Ihnen helfen werden, das Beste aus KI herauszuholen. 11. COT-Aufforderung: Wenden wir uns nun einigen fortgeschrittenen Techniken der Prompt-Engineering-Technik zu , beginnend mit der Gedankenkette Chain of Thought oder kurz für COT Prompting ist eine Methode, bei der wir KI Schritt für Schritt durch die Argumentation führen anstatt eine sofortige Antwort zu erwarten Dieser Ansatz ist besonders nützlich für komplexe Aufgaben wie Problemlösung, logisches Denken und detaillierte Erklärungen Wenn KI eine direkte Frage gestellt wird, überspringt sie oft die Argumentation und gibt eine Antwort Wenn wir jedoch eine schrittweise Aufschlüsselung anfordern, folgt KI einem strukturierten Ansatz, der Genauigkeit und Transparenz verbessert Und das ist übrigens genau einer der Gründe, warum Open AI die Funktion eingeführt hat, die ich zuvor vorgestellt habe, nämlich länger nachdenken, und die im Wesentlichen ein Argumentationsmodell auslöst Die Anregung von Gedankenketten ist nicht nur etwas für Mathematik. Sie ist wertvoll für die Entscheidungsfindung, Problembehebung und sogar für die Strategieentwicklung. Indem wir KI durch strukturiertes Denken führen, erhalten wir klare, logischere Antworten In dieser Demo werden wir in Echtzeit eine mehrstufige Argumentationsaufforderung erstellen . In der Demo werden direkte und schrittweise Argumentationsaufforderungen verglichen, der Demo werden direkte und nur um zu zeigen, wie Gedankenketten die Antworten der KI verbessern Wir werden also drei verschiedene Szenarien durchgehen ein mathematisches Problem, bei dem sichergestellt KI ihre Arbeit zeigt, und die Entscheidungsfindung, die die Strukturierung, logische Vergleiche und die Problemlösung für Dinge wie das Debuggen von Code mit schrittweiser Analyse demonstriert die die Strukturierung, logische Vergleiche und die Problemlösung für Dinge wie das Debuggen von Code mit . Beginnen wir also mit Szenario eins und gehen wir eine mathematische Aufgabe durch, und gehen wir eine mathematische Aufgabe durch um sicherzustellen, dass KI ihre Arbeit zeigen kann Wir werden also zeigen, dass eine direkte mathematische Frage Ihnen nur eine Antwort geben kann, und dann zeigen wir, wie eine Gedankenkette eine schrittweise Erklärung sicherstellt Für diese Komplettlösung werde ich also werde ich einfach mit einer einfachen direkten Frage beginnen Also werde ich die folgende Eingabeaufforderung einfügen, die sagt, was 32 mal 47 ist. Auch hier nur eine grundlegende mathematische Aufgabe. Also lass uns das ausführen. Und da hast du's. Sie können ziemlich einfach sehen, dass 32 mal 47 1054 ist Hier können Sie also sehen, dass die KI-Antwort 1.000 ist, tut mir leid, 1504 Und das Problem hier ist, dass KI eine Antwort gibt, aber keine Erklärung Lassen Sie uns also weitermachen und die Aufforderung verfeinern , um die schrittweise Begründung anzufordern Stattdessen werde ich den folgenden Abschlussball verwenden, um das zu erreichen Also werde ich sagen, immer noch das gleiche Problem, Matheaufgabe. Ich sage, löse 32 mal 47, aber ich füge Schritt für Schritt hinzu. Also lass uns weitermachen und das ausführen. Okay, jetzt können Sie sehen, dass wir eine Verbesserung sehen. Es ist in Schritte unterteilt. Also Schritt eins, schreibe die Zahlen, Schritt zwei, multipliziere 32 mit sieben, multipliziere 32 mit 40, addiere die beiden Ergebnisse und die endgültige Antwort ist 1504 Hier können Sie also sehen, dass Sie die Verbesserung sehen , denn KI zeigt jetzt die vollständige Aufschlüsselung der Berechnung Und die wichtigste Erkenntnis dabei ist, dass die COT-Aufforderung der KI hilft, ihre Argumentation darzulegen, wodurch die Lösung klarer und leichter zu unserem nächsten Szenario werden wir uns mit der Entscheidungsfindung und der Strukturierung Hier werden wir also zeigen, wie eine breit angelegte Vergleichsaufforderung Ihnen im Grunde eine sehr grundlegende Antwort geben kann , und zeigen, wie COT-Strukturierung die Reaktion logischer organisieren kann Lassen Sie uns also das folgende Beispiel durchgehen, und ich beginne mit einer sehr einfachen Frage, und ich werde dafür die folgende Eingabeaufforderung verwenden, die besagt, was besser ist, Telearbeit oder Büroarbeit Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Und hier können Sie sehen, dass DAI quasi eine Antwort gibt, indem es sagt, dass beide Vor- und Nachteile haben, und dann fängt es an, über die Vor- und Nachteile für jedes für die Telearbeit und dann die Büroarbeit zu sprechen die Vor- und Nachteile für jedes für die Telearbeit . Hier erhalten Sie also eine Aufschlüsselung der Vor- und Nachteile für jedes, aber das Problem ist, dass es im Grunde an Tiefe mangelt und es keine strukturierte Argumentation gibt Was wir jetzt tun können, ist dies durch eine Gedankenkette zu verfeinern. Ich werde das also tun, indem ich hier die folgende Eingabeaufforderung verwende Darin heißt es: Vergleichen Sie Telearbeit und Büroarbeit Schritt für Schritt, listen Sie die Vor- und Nachteile der beiden gefolgt von einer abschließenden Empfehlung. Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Jetzt können Sie sehen, dass es in verschiedene Kategorien unterteilt ist. Wir haben also Zeitmanagement und Flexibilität eingeführt, und dann werden die Vor- und Nachteile für jede Kategorie aufgezeigt . Dann Pendelverkehr und Standort, Kommunikation und Zusammenarbeit, Produktivität, psychische Gesundheit und soziales Leben, Karriereentwicklung, Sichtbarkeit und so weiter Und am Ende zeigt es Ihnen quasi die endgültige Empfehlung, und das Beste insgesamt ist ein Hybridmodell, bei dem Sie, wissen Sie, an bestimmten Wochentagen ins Büro gehen und an bestimmten Wochentagen von zu Hause aus arbeiten können bestimmten Wochentagen von Das ist also eigentlich keine schlechte Art von abschließender Empfehlung, vorausgesetzt, Ihr Arbeitsplatz lässt das zu. Hier konnten Sie also die Aufschlüsselung sehen, und das ist eine Verbesserung, weil die Antwort jetzt logisch strukturiert ist und eine gut organisierte Aufschlüsselung aufweist Und diese wichtige Erkenntnis aus dieser Demo ist, dass COT KI dabei hilft, komplexe Antworten zu strukturieren leichter zu verstehen und Entscheidungen Okay, jetzt zu unserem dritten Szenario, schauen wir uns die Problemlösung an Schauen wir uns also ein Debugging-Beispiel an , in dem wir Code mit einer schrittweisen Analyse debuggen Und hier werden wir zeigen, wie KI Probleme mit strukturiertem Denken effektiver identifizieren und beheben kann Probleme mit strukturiertem Denken effektiver identifizieren und beheben In diesem Beispiel beginne ich also mit einer direkten Debugging-Anfrage Dafür verwende ich die folgende Eingabeaufforderung, die besagt, diesen Python-Code für mich zu korrigieren. Also werde ich zuerst den Code einfügen und dann werde ich das ein wenig herunterdrücken und dann sagen repariere diesen Python-Code für mich. Und dann haben wir hier den Python-Code, und Sie können sehen, dass dies quasi der Code selbst ist, wenn Sie damit vertraut sind, aber im Grunde ist das Problem hier , dass der Code einen Fehler bei Division durch Null verursacht. Aber lassen Sie uns weitermachen und sehen, was sich ChagPT einfallen Okay. Hier können Sie also sehen, dass der Chachi PT den Fehler tatsächlich erkannt hat und sagt, dass der von Ihnen angegebene Code einen Zero-Divisionsfehler auslöst, wenn B Null ist, und er sagt, dass Sie ihn beheben können, indem Fehlerbehandlung mit einem Tri-Acept-Block hinzufügen, und hier ist die korrigierte Version, und dann wird Okay, das ist also in Ordnung. Dies ist eine Lösung für dieses potenzielle Problem im Code. Und das Problem hier ist, dass die KI Ihnen eine Lösung bietet, aber nicht erklärt, warum. Sie hat die Änderungen vorgenommen, die sie vorgenommen hat. Lassen Sie uns nun weitermachen und dies mithilfe von Gedankenketten verfeinern. Ich werde also folgende Eingabeaufforderung verwenden, um das zu erreichen, die besagt, diese Python-Funktion Schritt für Schritt zu analysieren, dann mögliche Fehler zu erklären und dann eine Lösung vorzuschlagen. Dann kann ich einfach weitermachen und diese Eingabeaufforderung erneut eingeben, ähnlich aufgebaut wie meine vorherige Aufforderung. Geben Sie also diese Aufforderung oder Anweisung ein, weil sie alle Teil der Eingabeaufforderung sind. Also werde ich zuerst die Anweisung eingeben und dann werde ich hier eine neue Zeile erstellen, und dann werde ich genau den gleichen Code einfügen , den wir hier oben gemacht haben. Also nur ein anderer Satz von Anweisungen in der Eingabeaufforderung , der der COT-Richtlinie folgt. Also lass uns weitermachen und das ausführen. Okay, jetzt kannst du das GPT sehen. Denken Sie an unsere Aufforderung, dieses Python Schritt für Schritt zu analysieren. Sie können also sehen, dass es den Code analysiert, und jetzt gibt es uns eine schrittweise Aufschlüsselung. Also Funktionsdefinition, sie erklärt, was sie tut, Divisionsoperation, und erklärt, was sie tut, Funktionsaufruf und dann der potenzielle Fehler, nämlich Division durch Null. Und es heißt in Python, dividiert durch Null, löst diesen Fehler aus, und dann ist hier ein Lösungsvorschlag, sozusagen zur Verfügung du dir sozusagen zur Verfügung stellst, und dann gibt es hier einige optionale Dinge. Und dann einige Beispielausgaben in Bezug darauf, ob Sie diesen Fix als Richtlinie befolgen sollten Hier sind einige Beispielausgaben , die Sie möglicherweise sehen könnten. Hier können Sie die Verbesserung im Vergleich zur vorherigen Antwort sehen, da KI das Problem nun Schritt für Schritt erklärt, bevor die Lösung bereitgestellt wird, anstatt einfach mit der Lösung zu beginnen. Die wichtigste Erkenntnis dabei ist also, dass die COT-Aufforderung der KI hilft , Code strukturiert zu debuggen, wodurch Probleme und Lösungen 12. Wenige Schüsse und keine Schussaufforderung: Schauen wir uns nun eine andere Technik an Few Shot und Zero Shot Prompting bezeichnet Eingabeaufforderung mit wenigen Schüssen und Nullschüssen sind Techniken zur Steuerung von KI-Reaktionen Beim Zero Shot Prompting generiert KI eine Antwort ohne vorherigen Kontext und stützt sich dabei auf allgemeines Bei wenigen Eingabeaufforderungen stellen wir zunächst Beispiele zur Verfügung, damit KI das gewünschte Format oder den gewünschten Stil versteht Ohne Shell-Eingabeaufforderungen versucht die KI anhand allgemeiner Muster zu verstehen, was Sie benötigen Es kann zwar zu vernünftigen Antworten führen, entspricht es möglicherweise nicht Ihrem bevorzugten Ton, ohne zusätzliche Anleitung entspricht es möglicherweise nicht Ihrem bevorzugten Ton, Ihrer bevorzugten Struktur oder Ihrem bevorzugten Stil Nur wenige Shell-Eingabeaufforderungen geben der KI eine klare Referenz, bevor sie Antworten generiert Indem Sie ein oder mehrere Beispiele angeben, leiten Sie die KI an, einem bestimmten Stil, einer bestimmten Struktur oder einem bestimmten Ton zu entsprechen einem bestimmten Stil, einer bestimmten Struktur oder einem bestimmten Ton Dies ist besonders nützlich beim Verfassen von Inhalten, beim Zusammenfassen und bei komplexen Argumenten In dieser nächsten Demo werden wir Zero Shot mit F Shot-Prompting für eine reale Aufgabe vergleichen F Shot-Prompting für eine reale Und hier werden wir vorführen, dass wir die Eingabeaufforderungen von Zero Shot und F Shot vergleichen werden , indem wir zeigen, wie Beispielen KI-generierte Antworten verbessert Die Demo wird also aus drei realen Szenarien bestehen. Wir werden eine E-Mail schreiben, eine Produktbeschreibung und einen Artikel zusammenfassen Lassen Sie uns also mit Szenario eins beginnen, und hier werden wir eine E-Mail schreiben, und Sie werden den Vergleich zwischen Null und Wenig Schuss sehen Wir werden also zeigen, wie eine Nullschuss-Aufforderung eine grundlegende generische Antwort ergibt, und dann zeigen wir, wie eine Aufforderung mit wenigen Schüssen KI-Reaktion auf einen bestimmten Stil zuschneidert In diesem Beispiel beginnen wir also mit einer Nullschuss-Aufforderung, und dafür verwende ich die folgende Aufforderung Ich würde sagen, schreiben Sie eine E-Mail, in der Sie Kollegen zu einer Teambuilding-Veranstaltung einladen. Lassen Sie uns also weitermachen und diese Front in Angriff nehmen. Okay, wie Sie hier sehen können, Chat CHIPT sein Bestes getan, um eine E-Mail zu schreiben, und sie ist ziemlich anständig Es hat also eine Betreffzeile. Und es heißt: Hallo Team. Ich freue mich, Ihnen mitteilen zu können, dass wir ein Teambuilding-Event organisieren, und zwar auf Bestellung einiger Spieler. Also Platzhalter , damit Sie Datum, Uhrzeit, Ort und Aktivitäten eingeben können Datum, Uhrzeit, Ort und Aktivitäten Sie können das durch das ersetzen, was Sie geplant haben. Und dann können Sie hier das RSVB-Datum und dann Ihren Namen und Ihre Position als Platzhalter eingeben das RSVB-Datum und dann Ihren Namen und , die Sie ausfüllen können. Es ist also nicht schlecht. Es ist in Ordnung. Es ist ziemlich generisch. Wie Sie sehen können, ist ihre KI-Reaktion generisch. Es gibt keine Persönlichkeit, und das Problem hier ist, dass es der Reaktion irgendwie an Engagement, Persönlichkeit und Klarheit mangelt. Okay, lassen Sie uns weitermachen und das mit ein paar Eingabeaufforderungen verfeinern. Und so, wie wir das machen, ist, dass wir EAI anhand eines Beispiels orientieren eines Beispiels orientieren werden, was wir suchen, sagen wir zum Beispiel nach dem Ton, richtig Das ist es also, was ich als Aufforderung verwenden werde. Ich werde sagen, erinnerst du dich, Chat GPT speichert Kontakte, richtig Ich muss also nicht wiederholen, was ich ursprünglich tun wollte, nämlich eine E-Mail zu schreiben , in der Kollegen in ein Team eingeladen wurden Das war also der Hauptzweck der Aufforderung oder dieser Konversation bis zu diesem Zeitpunkt. Also werde ich jetzt die folgende Aufforderung verwenden , die besagt, dass hier ein Beispiel für einen ansprechenden E-Mail-Ton ist, den ich mag. Sie geben also sehr genau an, welchen Ton Sie mögen, und Sie geben ein Beispiel, und Sie möchten, dass HATGPT das im Grunde analysiert und dieselben Richtlinien befolgt, wenn es darum eine Ausgabe zu erzeugen, die diesem Ton sehr ähnlich ist Lassen Sie uns also weitermachen und sehen , wozu JAGPT in der Lage ist . Okay. Wenn Sie sich jetzt diese E-Mail ansehen, scheint sie ein bisschen anders zu sein, weil sich der Ton geändert hat. Also mach dich bereit zum Hacken, Hey Team. Ich hoffe, es geht euch allen gut. Wir freuen uns, die bevorstehende Veranstaltung ankündigen zu können. Einige dieser Dinge sind immer noch dieselben, also immer noch, denn da es sich um ein Teamevent handelt, sind diese Dinge immer noch gültig, wie der Tag, der Ort und das Thema. Und das sind Platzhalter, die Sie je nach Veranstaltung ausfüllen können Äh, aber hier kannst du einige Unterschiede erkennen, oder? Es heißt, das ist eine großartige Gelegenheit, sich zu entspannen, sich kennenzulernen und so weiter. Bitte R SVB bis zu diesem Datum. Hier können Sie sehen, dass sich das ein wenig geändert hat. Und es heißt, ob Sie programmieren, entwerfen, pitchen oder einfach nur neue Ideen einbringen, dies ist Ihre Chance, zusammenzuarbeiten, etwas Cooles zu entwickeln und vielleicht sogar den einen oder anderen Preis zu gewinnen. Also nochmal, und dann wird es Essen, Beute und solche Sachen geben Und dann ist dieser Teil immer noch derselbe RSV B vom Staat. Sie können also sehen, dass es dem Ton folgt , den Sie hier angeben, also machen Sie bereit für spannende Aktivitäten, gutes Essen und einen freundschaftlichen Wettbewerb, RSP B am Mittwoch Es wird jetzt also dazu angeregt , dem Ton zu folgen, den Sie mögen Und es ist in der Lage, diese E-Mail erfolgreich neu zu schreiben. Hier können wir also definitiv die Verbesserungen sehen, da die KI einen ansprechenderen Ton und ein strukturierteres Format verwendet Und die wichtigste Erkenntnis dabei ist, dass die Zero-Shot-KI-Antworten generisch sind, aber nur wenige Schussaufforderungen helfen der KI dabei , einen gewünschten Stil oder Für unser nächstes Szenario dachte ich zunächst darüber nach , eine Produktbeschreibung zu machen, aber ich dachte, wir könnten es in etwas Interessanteres ändern aber ich dachte, wir könnten es in etwas Interessanteres ändern und stattdessen einen Beitrag in den sozialen Medien machen weil soziale Medien heutzutage ein großer Teil unseres Lebens sind , dass ich denke, es wäre besser und ein wirklicheres Beispiel die Idee von ein paar durchzugehen Ich habe das Prompting angeschaut und mir den Anwendungsfall angesehen Hier werden wir einen ansprechenden LinkedIn-Beitrag verfassen, die Wirkung der Beispiele zeigt Wir werden also demonstrieren, wie KI einen generischen Link-In-Beitrag mit einer Null-Shot-Aufforderung erzeugt , und wie die KI anhand einiger Beispielbeiträge dazu führt, dass sie den Ton, die Struktur und die Interaktionstaktiken abstimmt Struktur und die Interaktionstaktiken Lassen Sie uns den Walkthrough also gemeinsam durchgehen. Lassen Sie uns zunächst mit Null beginnen. Soll Sie dazu auffordern. Und hier werde ich Folgendes sagen. In JAGPT gebe ich also die folgende Aufforderung ein, die lautet: Schreiben Sie einen LinkedIn-Beitrag, in dem das neue Mentorenprogramm unseres Unternehmens angekündigt neue Mentorenprogramm unseres Unternehmens Lassen Sie uns also weitermachen und diese Aufforderung ausführen. Okay, hier können Sie also sehen, dass Chachi PT ziemlich gute Arbeit geleistet hat indem es so etwas wie einen generischen Linked-in-Beitrag erstellt hat, also aufregende Neuigkeiten von, und dann den Platzhalter für Ihren Firmennamen Wir sind stolz darauf, den Start des Mentorenprogramms ankündigen zu können , und dann gibt es hier eine Beschreibung warum wir das machen, mit einigen Stichpunkten, und dann sprechen wir einfach über die Art Und dann natürlich der Hashtag, denn das ist ein soziales Medium und Hashtags Wenn ich mir die Ausgabe hier ansehe, ist daran wirklich nichts falsch, aber eines der Probleme, die ich sehe, ist , dass es sich einfach flach anfühlt und sich wie eine Pressemitteilung liest Außerdem fehlt es an einer persönlichen Stimme, einem Storytelling oder einem starken CTA, auch bekannt als Call to Action Hier können wir also FusshotPMPT einsetzen. Und um das zu tun, werde ich in meiner nächsten Aufforderung, bei der ich die Fus-Shot-Prompt-Technik nutzen werde, einige Beispiele verwenden Fus-Shot-Prompt-Technik nutzen werde, Was ich also sagen werde, ist Folgendes. Also habe ich das eingefügt und es fängt so an, hier sind zwei Beispiele für den Stil, den ich mag, Beispiel eins, und dann füge ich mein Like-Beispiel ein, Linked In Post Also hier sprechen wir über Heat Work. Ich freue mich , Ihnen mitteilen zu können, dass ich gerade unser Mentoring-Programm für zukünftige Führungskräfte gestartet habe unser Mentoring-Programm für zukünftige Führungskräfte bei einem erfundenen Firmennamen, gepaart mit einem großartigen Mentor, usw. auf einigen Hashtags, einigen Und dann Beispiel zwei, wieder dasselbe. Ich benutze das. Da sind ein paar Daten drin und so weiter und dann gebe ich hier zwei Beispiele mit dem Stil und dem Ton, den ich mag. Und jetzt frage ich: Das ist der Abschlussball. Also frage ich jetzt, schreiben Sie einen verlinkten Beitrag, in dem Sie das neue Mentorenprogramm unseres Unternehmens im gleichen Stil ankündigen neue Mentorenprogramm unseres Unternehmens im Hier nutzen Sie also diese Aufforderungstechnik. Lassen Sie uns also weitermachen und diese Aufforderung ausführen. Okay, jetzt können Sie sehen, dass Chad GPT in der Lage war, das zu produzieren , und es heißt, basierend auf Ihren Beispielen, hier ist die verlinkte Pose für Ihren Anwendungsfall Also nochmal, es sind Emojis im Spiel, also große Neuigkeiten vom Team Wir haben gerade das Programm gestartet, wie auch immer es heißen mag, unser brandneues Mentorenprogramm und Ich habe nur ein paar Wochen Pilotierung gemacht. Wir haben bereits starke Kombinationen gesehen. Und dann sind Bewerbungen jetzt wieder geöffnet. Hier ist der Platzhalter für die Frist. Lassen Sie uns das Feature erstellen Also ermächtigende Wörter und Sätze. Und dann sind das wiederum die Hashtags, die dafür verwendet werden Sie können also sehen, dass die Antwort der KI detaillierter und ansprechender ist und zu unserem Ton und den von uns bereitgestellten Beispielen passt. Die wichtigste Erkenntnis aus dieser Demo ist also, dass Fuso Prompting Ihnen hilft, Kopien für soziale Medien oder jeden anderen Anwendungsfall zu erstellen, der bei Ihrem Publikum ankommt und zum Handeln anregt, indem es KI konkrete Beispiele für Ton, Struktur und Interaktionstechniken zeigt es KI konkrete Beispiele für Ton, Struktur und Interaktionstechniken Fuso Prompting Ihnen hilft, Kopien für soziale Medien oder jeden anderen Anwendungsfall zu erstellen, der bei Ihrem Publikum ankommt und zum Handeln anregt es KI konkrete Beispiele für Ton, Struktur und Interaktionstechniken In diesem letzten Szenario werden wir einen Artikel zusammenfassen und KI Saput mit F Shot-Eingabeaufforderungen strukturieren Hier zeigen wir also, wie die Zero Shot-Aufforderung ein zufälliges Zusammenfassungsformat erzeugt, und wir werden zeigen, wie die F Sha-Aufforderung die Struktur der KI-Zusammenfassung verbessert In diesem Beispiel beginnen wir also mit einer Nullschuss-Aufforderung, und ich werde sie bitten, einen Artikel zusammenzufassen Bevor wir beginnen, ist es jedoch ziemlich normal, sehen wenn Sie diese Meldung unten hier Wenn Sie also das kostenlose Kontingent nutzen und das CPT für einige Zeit, am selben Tag oder innerhalb derselben Sitzung verwendet haben, stoßen Sie möglicherweise auf nutzen und das CPT für einige Zeit, am selben Tag oder innerhalb derselben Sitzung verwendet haben, dieses Limit, und das liegt daran, dass das GPT 40-Modell tatsächlich eines der Dinge ist , die den kostenpflichtigen Abonnenten des Plus- und Pro-Tarifs zur Verfügung stehen Plus- und Pro-Tarifs Das kostenlose Kontingent bietet jedoch auch die Möglichkeit, es für eine bestimmte Anzahl von Proms und eine bestimmte Zeit im Laufe des Tages auszuprobieren für eine bestimmte Anzahl von Proms und eine bestimmte Zeit im Laufe des Also wird es nach einiger Zeit wieder zurückgesetzt. Also ignoriere es einfach. Es wird auf ein anderes Modell umgestellt, nämlich ein Mini-Modell, und ich werde es Ihnen gleich zeigen. Sie können also einfach X drücken und die Daten verlassen, falls Sie sie unten sehen. Aber ja, du kannst es einfach ignorieren. Wenn Sie das kostenlose Kontingent nutzen, können Sie HatPT trotzdem weiterhin nutzen, und das sollte Sie nicht wirklich beeinträchtigen. Ordnung, in diesem Fall werde ich darum bitten, den Artikel zusammenzufassen, und ich werde nur einen generischen Artikel hier haben, aber lassen Sie mich weitermachen und die folgende Aufforderung verwenden, und ich werde einfach sagen, fassen diesen Artikel in drei Sätzen zusammen. Okay. Und dann Colin und dann komme ich hierher, und das ist nur ein zufälliger Artikel, den ich von Google ausgewählt habe, und darin steht, wie die Eigenschaften erneuerbarer Energien aussehen Wenn Sie also zu dieser Adresse gehen, können Sie sich denselben Artikel ansehen Es ist von earth.org. Also werde ich das einfach kopieren, zurück zu HGIPT gehen und ich werde das einfach kopieren oder einfügen. Denn anstatt den gesamten Inhalt zu einfügen. Denn kopieren und einzufügen, was ich tun kann, kann ich das einfach einfügen, weil HGPT die Fähigkeit hat, im Internet zu suchen Das Internet durchsuchen ist also die Funktionalität, die es bietet. Ich muss es also nicht kopieren und einfügen, aber du könntest es tun, wenn du willst. Du könntest einfach hier reingehen, den ganzen Inhalt kopieren und ihn dann mit derselben Aufforderung wieder in HAGBT einfügen ihn dann mit derselben Aufforderung wieder in HAGBT . Also lass uns weitermachen und das ausführen Und Sie können sehen, dass es heißt, im Internet suchen , also aktiviert es diese Funktion, und es kann tatsächlich auf diesen Artikel zugreifen und es kann ihn zusammenfassen Hier können Sie also sehen, dass es die Zusammenfassung gemacht hat, es ist ein Absatz, also behandelt der Artikel daraus das schnelle Wachstum und die Prognosen erneuerbare Energien und so weiter Hier können Sie also sehen , dass die Antwort der KI etwas unstrukturiert ist und möglicherweise wichtige Details fehlen Und das Problem ist wiederum der Mangel an Struktur und das Fehlen wichtiger Erkenntnisse, denn wenn Sie sich auf bestimmte Dinge und wichtige Erkenntnisse konzentrieren möchten, ist dies nicht der beste oder lesbarste Weg Was wir also tun können, ist ein paar Eingabeaufforderungen zu gebrauchen, um das zu verbessern Und es in das Format bringen, das uns wirklich gefällt, also können wir das tun. Ich werde die folgende Aufforderung verwenden, die besagt , den Artikel zusammenfassen, und ha GPD weiß, was wir damit meinen, oder Wir müssen mich das also nicht einfach rausnehmen lassen , weil es bereits den Kontext hat Fassen Sie den Artikel also in diesem Format zusammen. Und hier kann ich ihm tatsächlich eine gewisse Struktur geben. Also sage ich ihm, dass es diese Struktur verwenden soll. Ich glaube übrigens nicht, dass wir den Code hier wirklich brauchen Hauptidee ist also eine kurze Aussage über den Schwerpunkt des Artikels, wichtigsten Erkenntnisse, drei wichtige Punkte, eine Schlussfolgerung, eine Zusammenfassung in einem Satz und jetzt die Zusammenfassung der Funktionen von eigentlich brauchen wir diesen letzten Teil auch nicht Entschuldigung, ich werde das einfach herausnehmen weil wir Ihnen bereits sagen, dass Sie den Artikel hier zusammenfassen sollen Lassen Sie uns also weitermachen und diese Aufforderung hier ausführen. Okay, jetzt können Sie sehen, dass es viel mehr Struktur hat. Also hast du die Hauptidee. Denken Sie daran, Sie haben ihm ein Beispiel gegeben. ChaHPT ordnet also die Antwort oder ihre Ausgabe Ihrer Struktur und Ihrem Beispiel zu Es folgt also derselben Richtlinie, die Sie angegeben haben. Also hast du die Hauptidee. Es erklärt die Idee. Es enthält drei wichtige Erkenntnisse. Wer also viel beschäftigt ist und nicht in der Lage ist , Zeit damit zu verbringen, diese ganze Sache zu lesen, er möchte nur wissen, was die drei wichtigsten Erkenntnisse sind die drei wichtigsten Erkenntnisse kann dies einfach lesen, was viel kürzer und weniger zeitaufwändig ist viel kürzer und weniger zeitaufwändig Und dann gibt es hier eine Schlussfolgerung. Also haben wir sie um eine Zusammenfassung der Beiträge in einem Satz gebeten und es geht hier in einem Satz um die Auswirkungen. Sie können also sehen, dass die Verbesserung enorm ist und KI jetzt einem strukturierten Format folgen kann, wodurch die Zusammenfassung klarer und wertvoller wird. Und die wichtigste Erkenntnis dabei ist, dass wenige Eingabeaufforderungen die Struktur und Übersichtlichkeit von KI-generierten Zusammenfassungen verbessern die Struktur und Übersichtlichkeit von KI-generierten 13. Mehrfache Umdrehungaufforderung: Lassen Sie uns nun über Multi-Turn-Eingabeaufforderungen für kontinuierliche Konversationen sprechen Multi-Turn-Eingabeaufforderungen für kontinuierliche Multi-Turn-Eingabeaufforderungen ermöglichen es der KI, Kontakte über mehrere Interaktionen hinweg aufrechtzuerhalten Anstatt mit jeder Anfrage neu zu beginnen, können Sie auf früheren Antworten aufbauen, sodass sich KI eher wie ein interaktiver Assistent anfühlt eher wie ein interaktiver Assistent als wie ein einmaliger Antwortgenerator In einer Konversation mit mehreren Runden behält KI frühere Antworten bei. Anstatt Details zu wiederholen, setzt sie die Diskussion auf natürliche Weise fort. Dies ist besonders hilfreich , wenn Sie Ideen verfeinern oder komplexe Themen Schritt für Schritt untersuchen Multiterm Prompting eignet sich hervorragend für Brainstorming, Recherchen und Kundensupport. KI kann die Antworten bei jeder Interaktion verfeinern, erweitern und verbessern, sodass sie sich eher wie eine fortlaufende Diskussion anfühlen als wie ein Tool eine fortlaufende Diskussion anfühlen als wie ein In unserer nächsten Demo werden wir die Konsistenz und den Kontext in laufenden Chats beibehalten Konsistenz und den Kontext in laufenden Chats Und das werden wir demonstrieren. Dabei handelt es sich um eine Demo , die wie KI Konversationskontexte innerhalb einer Sitzung beibehält und die Antworten durch Interaktionen mit mehreren Runden verbessert. Die Demo wird also aus drei realen Szenarien bestehen. Wir werden eine technische Anfrage stellen, wir werden kreativ schreiben und dann werden wir einige Probleme beheben und lösen. Dann werden wir für jedes Szenario Beginn mit einer ersten Aufforderung vorgehen und dann die Reaktion der KI beobachten. Wir werden die kontextabhängigen Anfragen weiterverfolgen ohne weitere Details zu wiederholen, und dann werden Sie sehen, wie KI frühere Antworten verfeinert und darauf aufbaut unserem ersten Szenario werden wir also eine technische Anfrage stellen, und Sie werden sehen, dass sich KI an das Diskussionsthema erinnert Sie werden also sehen, wie KI sich daran erinnert, worüber der Benutzer innerhalb derselben Sitzung gefragt hat, und wir werden zeigen, wie mehrsprachige Eingabeaufforderungen eingehende Diskussionen ermöglichen , ohne weitere Details zu wiederholen Lassen Sie uns also mit einer allgemeinen Frage beginnen. Für diese Aufforderung verwende ich den folgenden Satz, der besagt: Wofür wird Python verwendet? Lassen Sie uns also weitermachen und diese Aufforderung bearbeiten. Okay, wie Sie hier sehen können, ist die Antwort gut und informativ. Es geht darum, wofür die Programmiersprache Python verwendet wird. Also Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, Webentwicklung, Automatisierung und Scripting, Finanzen, Spieleentwicklung und so weiter Die Antwort ist also in Ordnung. Wir können jedoch beobachten, dass die KI einen ziemlich breiten Überblick über die Anwendungsfälle von Python bietet . Was wir jetzt tun wollen, ist, eine bestimmte Frage zu ohne Python oder das Wort Python hier zu wiederholen. Hier können wir also folgende Eingabeaufforderung verwenden und sagen , welche Bibliotheken für die Datenwissenschaft am besten geeignet sind. Und jetzt Fragebögen und dann benutzen wir nicht das Wort Python Also lass uns weitermachen und diese Front regeln. Okay, du kannst es hier sehen, da steht, gute Frage. Für die Datenwissenschaft verfügt Python über ein reichhaltiges Ökosystem von Bibliotheken. Beachten Sie, dass ich das Wort Python hier nicht verwendet habe, aber Chachi PT konnte diesen Kontext aus dem vorherigen beibehalten , weil ich in meinem vorherigen gefragt habe, wofür Python verwendet wird In der Folgeaufforderung habe ich nur gesagt, welche Bibliotheken sich am besten für die Datenwissenschaft eignen, und es ist in der Lage, diesen Kontext im Grunde beizubehalten und genau das zu interpretieren, was ich meine Ich frage also nicht nur allgemein nach Datenwissenschaft in allen Programmiersprachen, sondern ohne Python in meiner Folgeaufforderung angeben zu müssen , war es in der Lage, das zu verstehen. Sie können also sehen, dass Python über ein reichhaltiges Ökosystem von Bibliotheken verfügt, und jetzt listet es diese Bibliotheken speziell für Python auf. Also Pandas, das ist die Basisbibliothek für strukturierte Daten wie CSVs, Excel, du hast NumPi, eine effiziente Reihe von Matrixoperationen, die von anderen Bibliotheken verwendet werden Sie haben Datenvisualisierung, und hier ist ein Haufen maschinelles Lernen und KI, Es gibt dir also alle Bibliotheken für Python. Auch hier geht es darum, dass KI sich daran erinnert, dass, wenn Sie der spezifischen Frage nachgehen , ohne das Wort Python zu wiederholen, sich die KI daran erinnert, dass der Benutzer wirklich über Python spricht , und bittet nicht um Klarstellung. Gehen wir nun also noch einen Schritt weiter und bitten um einen Vergleich zweier Bibliotheken ohne den Kontakt erneut herzustellen Wenn Sie also wieder nach oben gehen, können Sie das hier sehen, und Sie sehen Pandas und NN Pi, was erwähnt wurde, das ist die Ausgabe von HachIPT, also hat Cha GIPT also hat Cha GIPT Was wir also tun können, ist, wieder dem Vergleich zwischen diesen beiden Bibliotheken zu fragen , ohne Also werde ich die folgende Aufforderung verwenden, die besagt , dass Pandas und NN Pi für den Umgang mit großen Datensätzen verglichen Pandas und NN Pi für den Umgang mit großen Datensätzen Lassen Sie uns also weitermachen und diese Eingabeaufforderung ausführen. Also hier wird jetzt eine Tabelle erstellt, was wirklich ein nettes Format ist, weil es lesbar ist. Es ist einfach, die beiden nebeneinander zu vergleichen. Es geht also um die verschiedenen Feature-Kategorien und dann um jede von ihnen, sodass Sie den Unterschied ziemlich leicht erkennen können. Und die letzte Sache, die ich erwähnen möchte, ist, dass eine Sache, die es zu beachten gilt, ist, dass KI die Diskussion reibungslos weiterführt, ohne dass der redundante Kontext bei jedem Schritt benötigt wird Die wichtigste Erkenntnis dabei ist also , dass die Eingabeaufforderung mit mehreren Durchgängen Wiederholungen verhindert und Lassen Sie uns nun ein Beispiel durchgehen, in dem wir kreativ schreiben, und auch hier möchten wir die bisherige Reaktion der KI erweitern Hier zeigen wir also, wie KI auf früheren Ideen für Brainstorming oder kreatives Schreiben aufbauen kann , und wir werden zeigen, wie UlturnPMPTing KI-generierte Inhalte verfeinert und verbessert. also für unser erstes Beispiel Lassen Sie uns also für unser erstes Beispiel weitermachen und mit der grundlegenden Idee zur Geschichte beginnen Also werde ich den folgenden Abschlussball verwenden, der besagt, gib mir eine kurze Handlungsidee für einen Science-Fiction-Roman Also lass uns weitermachen und diese Aufforderung ausführen. Okay. Also hier ist eine Idee für die Handlung. Es ist ein Absatz, und Sie können sehen, dass HATPts bei der Vermittlung der einfachen Grundgeschichte gute Arbeit geleistet Und eine Beobachtung ist , dass KI eine einzigartige Handlungsidee entwickelt Das ist also ein guter Anfang. Nun wollen wir auf einen bestimmten Aspekt eingehen, ohne die gesamte Prämisse erneut zu formulieren Hier kann ich also eine Folgeaufforderung verwenden und so etwas wie eine Beschreibung der Hauptfigur sagen etwas wie eine Beschreibung der Hauptfigur Hier siehst du also einige Charaktere, die in der Handlung erwähnt wurden. Schauen wir uns also an, was Chat GPT interpretieren und erreichen kann , ohne dass wir diese redundanten Informationen bereitstellen Ich sage also nur, die Hauptfigur zu beschreiben. Und hier drüben, Sie können ohne weitere zusätzliche Details sehen , Cha GBT in der Lage war, diese Figur, die Ärztin Amina Rao, zu beschreiben dass Cha GBT in der Lage war, diese Figur, die Ärztin Amina Rao, zu beschreiben, die genau die ist, die hier ursprünglich in der Grundidee der Handlung erwähnt wurde hier ursprünglich in der Grundidee der Handlung Hier drüben können Sie also sehen, dass es das aufgreifen konnte, ohne dass wir den Namen des Charakters oder so etwas wirklich dass es das aufgreifen konnte, ohne dass wir den Namen des Charakters oder so etwas wirklich genannt haben. Ich habe es verstanden. Es war in der Lage, den Kontext zu interpretieren, und das ist eine große Verbesserung, da sich die KI an die ursprüngliche Story-Idee erinnert und darauf aufbauen kann. Gehen wir noch einen Schritt weiter und fragen nach weiteren Einzelheiten zu einer bestimmten Wendung in der Handlung. Um das zu tun, verwende ich die folgende Eingabeaufforderung, die lautet: Was ist die größte Wendung in der Handlung in dieser Geschichte Lassen Sie uns also weitermachen und diese Eingabeaufforderung ausführen. Und dann gibt uns ChagPT mit einigen Details eine Wendung oder gibt uns eine Wendung in der Handlung. Die einzige Beobachtung, die ich hier teilen möchte, ist, dass KI KI auf natürliche Weise auf früheren Antworten aufbaut , ohne jedes Mal die gesamte Hintergrundgeschichte zu benötigen die gesamte Hintergrundgeschichte Das erspart Ihnen also viel Zeit Kopieren, Einfügen und Hin - und Hergehen Hin Das ist also ein großartiges Feature. Und die wichtigste Erkenntnis dabei ist, dass Multi-Turn-Prompting der KI hilft Ideen schrittweise zu entwickeln wodurch Brainstorming Lassen Sie uns als Nächstes ein Szenario durchgehen, in dem wir Fehlerbehebung und Problemlösung durchführen Hier zeigen wir also, wie KI bei der Behebung von Fehlern hilft , indem sie einem iterativen Prozess Schritt für Schritt folgt , und wir werden zeigen, wie Multi-Turn-Prompting der KI verfeinert für diese Anleitung also Lassen Sie uns für diese Anleitung also mit einer Fehlermeldung beginnen und KI bitten, das Problem zu diagnostizieren Also verwende ich die folgende Eingabeaufforderung, die lautet: Ich erhalte in Python den Fehler Division durch Null. Was ist falsch? Also lass uns weitermachen und Enter drücken. Okay, Sie können also sehen, dass ChaChip das allgemeine Problem erkennen konnte Und tatsächlich ging es sogar noch einen Schritt weiter und bot eine mögliche Lösung es heißt , wie Und vor einiger war es dazu nicht wirklich in der Lage, aber das zeigt, wie fortschrittlich die Cha ChipT-Modelle geworden sind und wie schnell Dinge im Laufe der Zeit verbessern und die Modelle einfach immer sachkundiger und leistungsfähiger werden , mit einer Vielzahl von Funktionen und Fähigkeiten in Cha Es ist also erstaunlich , das zu sehen, denn den meisten Fällen müssten Sie tatsächlich gezielt nach der Lösung fragen Also hier hast du die Beispielursache für den Fehler. Sie haben also die Erklärung, und hier bekommen Sie ein Beispiel, und dann bekommen Sie hier so etwas wie eine mögliche Lösung. Es könnten noch mehr sein, und hier haben Sie die Ergebnisse. Tun wir nun so , als ob es uns nicht wirklich die Möglichkeit gegeben hätte, das Problem zu beheben, oder das ist nicht die spezielle Lösung, nach der wir suchen Was wir also tun könnten, ist einfach, ohne das Problem noch einmal zu wiederholen, richtig, ohne den Fehler Division durch Null in Python zu erwähnen, verwenden wir einfach eine Folgeaufforderung, um die KI zu bitten , eine Lösung vorzuschlagen, ohne alle Details zu wiederholen. Also dafür werde ich das tun. Wie kann ich diesen Fehler verhindern? Also lass uns das einbauen. Hier können Sie also sehen, dass es als Beispiel für einen Code-Fix empfiehlt, eine if-Anweisung zu verwenden, und es gibt noch ein paar mehr Verwenden Sie einen Try-Except-Block, verwenden Sie einen Standardwert oder einen Fault-Fallback oder bereinigen Sie dann einfach die Eingabe, oder bereinigen Sie dann einfach um sicherzustellen Das ist also eine Verbesserung, weil KI quasi eine sehr konkrete und umsetzbare Lösung bietet, hier sogar mehrere Lösungen, die je nach Anwendungsfall nützlich sein können und Sie haben mehrere Lösungen Das ist also eine Verbesserung weil es sich um eine umsetzbare Lösung Was Sie jetzt tun können, ist, die Lösung für eine bessere Benutzerfreundlichkeit zu verfeinern Sie können also die folgende Aufforderung verwenden und sagen, wenn Sie hier ganz nach unten gehen, können Sie sagen, können Sie das ändern, um stattdessen eine Ausnahme auszulösen? Also lass uns weitermachen und das tun. Und dann ist das zurück zu der ursprünglichen Lösung , die Try and Accept war, was eine der Lösungen war, die JAG BT uns zuvor erwähnt hat, die hier die Nummer zwei war. Sie setzt sie tatsächlich um und zeigt uns Code, setzt sie tatsächlich um das in Aktion zu sehen Hier drüben können Sie also sehen, dass ich mich bezüglich des Kontextes nicht wiederholen musste Die Beobachtung hier ist also, dass Sie sehen können , dass es tatsächlich den Code für uns eingibt, und dann ist es hier eine Verwendung, abhängig davon, dass, wenn das unsere Funktion wäre, es benutzt, dass Sie die Division-Funktion so nennen würden. Sie haben die Funktion und dann können Sie diese Funktion im Block tri except aufrufen, und das würde helfen, den Fehler zu vermeiden. KI setzt die Diskussion also fort indem sie ihre eigene vorherige Antwort verfeinert. Die wichtigste Erkenntnis dabei ist, dass das Multi-Turn-Prompting KI zu einem interaktiven Tool zur Problemlösung macht, Antworten Schritt für Schritt verfeinert 14. Praktische Übung: Ordnung, lassen Sie uns nun alles zusammenfassen , indem wir die praktische Übung durchgehen. Ich möchte, dass Sie hier fortgeschrittene Aufforderungstechniken anwenden , um ein Problem zu lösen In dieser Übung wenden Sie die fortgeschrittenen Aufforderungstechniken an, die wir behandelt haben So wenig Schuss, Nullschuss und Multi-Turn und Gedankenkette , um ein echtes Problem anzugehen. Diese praktische Aktivität zeigt Ihnen, wie Strukturierung Ihrer Eingabeaufforderungen die KI-generierten Antworten verbessern kann KI-generierten Antworten verbessern Wählen Sie zunächst eine Aufgabe aus, die Sie mithilfe von KI erledigen möchten. Es könnte das Schreiben von Inhalten, Analysieren von Informationen oder das Lösen eines technischen Problems sein. In diesem Beispiel bitten wir KI, bei der Entwicklung einer Startstrategie für einen Online-Kurs zu helfen . Verwenden Sie zunächst die Zero-Shot-Aufforderung. Stellen Sie KI die Frage ohne Anleitung. Sie werden wahrscheinlich eine generische Antwort erhalten , der es an Tiefe oder Struktur mangelt. Dies zeigt, warum es notwendig ist, die Eingabeaufforderungen zu verfeinern , um qualitativ hochwertige Antworten zu erhalten Durch die Verwendung weniger Eingabeaufforderungen und die Bereitstellung eines Beispiels folgt KI nun einem strukturierten Format Dadurch ist die Antwort übersichtlicher , organisierter und viel einfacher anzuwenden mehrsprachigen Eingabeaufforderung können Sie die Antwort der KI durch Folgefragen verfeinern Anstatt eine allgemeine Antwort zu geben, können Sie die Details iterativ verbessern und erweitern, um eine vollständig entwickelte Lösung zu erhalten Die Gedankenkette sorgt dafür, dass KI logisch und sequentiell denkt Es hilft dabei, Antworten Schritt für Schritt zu strukturieren methodischer und aufschlussreicher zu gestalten 15. Produktivität und Automatisierung: Im nächsten Abschnitt konzentrieren wir uns auf die Optimierung der Eingabeaufforderungen für bestimmte Anwendungsfälle. Wir können mit Chat GBT beginnen, um Optimierung der Eingabeaufforderungen für bestimmte Anwendungsfälle. Wir können mit Chat GBT beginnen, Wir können mit Chat GBT beginnen Produktivität und Workflow-Automatisierung JAGPT ist ein hervorragendes Tool für die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails, das Zusammenfassen von Berichten und das Generieren strukturierter Dokumente Durch die Integration in Ihren Arbeitsablauf können Sie intelligenter und nicht härter arbeiten . So sparen Sie wertvolle Zeit und gleichzeitig KI kann eine Vielzahl von Aufgaben am Arbeitsplatz erledigen, vom Schreiben von E-Mails bis hin zur Zusammenfassung von Berichten Anstatt Stunden damit zu verbringen, Antworten zu verfassen oder wichtige Erkenntnisse aus langen Dokumenten zu extrahieren , lassen Sie HAGPT die schwere Arbeit für Sie erledigen Egal, ob Sie eine E-Mail von Grund auf neu schreiben oder eine bestehende verfeinern, GPT bleiben Sie professionell und sparen Es stellt sicher, dass Ihre Nachricht klar, höflich und gut strukturiert ist, ohne dass Sie sie von Grund auf neu verfassen In dieser nächsten Demo werden wir mithilfe von CHAIPT einen vollständigen funktionierenden E-Mail-Thread generieren mithilfe von CHAIPT einen vollständigen funktionierenden E-Mail-Thread In dieser Demo wird also gezeigt, wie CHAIPT E-Mail-Konversationen vom Entwurf einer ersten E-Mail über die Bearbeitung von Antworten bis hin zur Verfeinerung von Nachrichten automatisieren kann E-Mail-Konversationen vom Entwurf einer ersten E-Mail über die Bearbeitung von Antworten bis hin zur Antworten Wir werden also drei verschiedene Szenarien durchgehen. Eines beinhaltet das Schreiben einer professionellen E-Mail von Grund auf, das andere das Generieren einer Antwort auf der Grundlage einer empfangenen E-Mail, und schließlich werden wir uns damit befassen, den Ton einer bestehenden E-Mail zu verfeinern Für das erste Szenario werden wir uns also damit befassen, eine professionelle E-Mail von Grund auf neu zu schreiben Und hier möchte ich zeigen, wie KI eine gut strukturierte professionelle E-Mail generiert, und Sie werden auch sehen, wie die Bereitstellung von Kontext die Reaktion der KI verbessert. Lassen Sie uns also mit einer einfachen Aufforderung beginnen. Ich werde die folgende Aufforderung verwenden, die besagt, dass Sie eine E-Mail schreiben , in der Sie einen Kollegen um eine Aktualisierung des Projektstatus bitten . Lassen Sie uns also weitermachen und die Mitteltaste drücken. Okay, die E-Mail hat, wie Sie erwarten können, die Struktur einer E-Mail, sodass Sie Ihre Anfragen zur Aktualisierung des Projektstatus in der Betreffzeile erhalten haben . Und dann gibt es noch einige Platzhalter , die Sie ausfüllen können. Also der Name des Kollegen, der Projektname, Ihr Name und so weiter Also hier nochmal, diese E-Mail, sie ist nicht schlecht. Es bittet Ihren Kollegen um ein Projekt-Update. Jetzt können Sie sehen , dass KI dazu in der Lage ist. Siehst du, wenn du dir den Ton ansiehst , hoffe ich, dass es dir gut geht. Ich wollte den Status des Projekts überprüfen. Könnten Sie, wenn möglich, bitte ein Update teilen? Also danke im Voraus, man merkt, dass der Umgangston höflich und professionell ist und es eine E-Mail mit einer klaren Struktur Lassen Sie uns nun weitermachen und die E-Mail verfeinern, um eine gewisse Dringlichkeit zu erzielen, ohne zu aggressiv zu sein oder unhöflich zu klingen Ich werde also Follow-up-Aufforderung verwenden, die besagt: Machen Sie die E-Mail dringender und Machen Sie die E-Mail dringender Lassen Sie uns also weitermachen und diese Aufforderung ausführen. CHATPT ist also in der Lage, die E-Mail neu zu schreiben sodass Sie sehen können, dass sie immer noch professionell ist . Ich hoffe, es geht Ihnen Ich melde mich bei Ihnen, um dringende Informationen zum Projekt zu erhalten. Wir nähern uns einer wichtigen Frist, daher benötige ich ein klares Bild vom aktuellen Status. Es besteht also ein Gefühl der Dringlichkeit. Damit Sie das sehen können, senden Sie uns bitte eine kurze Zusammenfassung bis zu einer bestimmten Uhrzeit und einem bestimmten Datum So können wir jeden Blocker ansprechen. Also lass es mich wissen, wenn du etwas von meiner Seite brauchst, und danke für deine Aufmerksamkeit So können Sie den Ton erkennen , der ein gewisses Maß an Dringlichkeit vermittelt und gleichzeitig Professionalität in der gesamten E-Mail gewährleistet Die wichtigste Erkenntnis dabei ist also, dass KI E-Mail-Inhalte auf die Dringlichkeit, den Ton und die Erwartungen der Empfänger zuschneiden kann E-Mail-Inhalte auf die Dringlichkeit, den Ton und die Erwartungen der Empfänger zuschneiden Ton und Nun zu unserem nächsten Szenario Wir werden eine Antwort auf der Grundlage der empfangenen E-Mail generieren eine Antwort auf der Grundlage der empfangenen Hier zeigen wir also, wie KI kontextsensitive E-Mail-Antworten generieren kann , und zeigen, wie KI ihre Antwort auf die bereitgestellten Details anpasst. Lassen Sie uns also gemeinsam den Walkthrough durchgehen. In diesem Beispiel werden wir KI mit einer eingehenden E-Mail versorgen, also werde ich das hier als Eingabeaufforderung verwenden. Es heißt: Hier ist eine E-Mail, die ich erhalten habe. Generieren Sie eine höfliche Antwort Und jetzt füge ich einfach eine E-Mail ein, und das ist natürlich eine Beispiel-E-Mail Also werde ich das hier einfügen. Sie können sehen, dass es sich um eine Anfrage zur Aktualisierung des Projekts handelt, und dann Hallo, wie auch immer Sie heißen, danke für die Kontaktaufnahme , die Bearbeitung des Projekts war gut und so weiter. Lassen Sie uns also weitermachen und diese Aufforderung ausführen. Da hast du's. HPT produziert hier also die Ergebnisse. Also nochmal, der Betreff ist was auch immer es sein wird, denn wir antworten auf die E-Mail , die wir erhalten haben So können Sie den Namen seines Kollegen sehen. Und dann ist HGPT hier höflich. Also danke für das Update. Ich schätze die Transparenz. Ich freue mich zu hören, dass das Projekt größtenteils planmäßig verläuft, und ich verstehe die technischen Probleme, die aufgetreten sind. Bitte halten Sie mich über alle wichtigen Änderungen am Zeitplan auf dem Laufenden. Die Beobachtung, die wir hier alle machen können, ist also, dass KI auf der Grundlage der empfangenen E-Mail eine natürliche professionelle Antwort generiert . Gehen wir nun noch einen Schritt weiter und verfeinern die Antwort, um ein detaillierteres Update anzufordern. Ich werde also die Follow-up-Aufforderung verwenden, die besagt, dass die E-Mail geändert werden muss, um eine detaillierte Aufschlüsselung dessen anzufordern , was noch zu erledigen ist. Hier können Sie also sehen, dass das nicht wirklich besprochen wird. Es heißt, wenn Sie eine kurze Zusammenfassung der Probleme haben oder eine benötigen, können Sie diese gerne teilen. Aber jetzt bitten wir anhand dieser Aufforderung tatsächlich um eine detaillierte Aufschlüsselung dessen, was noch übrig ist. Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Okay, also nochmal, HAT TBT behält dieses Maß an Professionalität in der E-Mail Also danke für das Update. Ich schätze die Transparenz. Teil ist also größtenteils Dieser Teil ist also größtenteils derselbe wie die letzte E-Mail, wenn Sie hier nachschauen. Aber die Änderung hier ist, dass es heißt, wenn Sie einen Moment Zeit haben, könnten Sie uns bitte eine detaillierte Aufschlüsselung der verbleibenden 20% der Arbeit mitteilen ? Und natürlich können Sie das so ändern, wie es zu Ihrem Anwendungsfall passt. Das ist hier nur eine willkürliche Zahl. Es wäre also hilfreich zu verstehen, was noch zu erledigen ist und der Zeitplan voranschreitet. Ich freue mich auf Ihre Antwort. Hier können Sie also sehen, dass KI für mehr Spezifität sorgt und gleichzeitig die Professionalität bewahrt Und hier können Sie wirklich Zeuge von Multi-Turn-Prompting werden, das es der KI ermöglicht, Antworten zu generieren die dem Ablauf einer laufenden Konversation entsprechen dritten Szenario werden wir den Ton einer bestehenden E-Mail verfeinern Hier zeigen wir also, wie KI den Ton einer E-Mail modifiziert , um ihn an verschiedene Kommunikationsstile anzupassen Lassen Sie uns also zunächst weitermachen und diese GPT mit einer vorhandenen E-Mail versehen Dafür verwende ich die folgende Eingabeaufforderung. Es heißt: Machen Sie diese E-Mail formeller, und dann werde ich weitermachen und etwas bereitstellen. Auch dies wurde nur für die Zwecke dieser Demo erfunden. Äh, also füge ich ein, weißt du, es ist sehr kurz, nur ein Satz. Also heißt es: Hey, Name des Platzhalters. Ich checke nur den Projektstatus. Lass mich wissen, wenn du etwas brauchst, danke. Es ist also ziemlich kurz und etwas lässig. Sie können es am Ton hier erkennen. Also bitten wir HAGBT, das formeller zu gestalten. Also lass uns weitermachen und Enter drücken. Jetzt können Sie also sehen, dass Chachi PT tatsächlich nach einer formelleren Version der E-Mail gefragt hat nach einer formelleren Version der E-Mail gefragt Also, der Betreff dieses Projektstatus-Updates sagt, dass es Ihnen gut geht Ich melde mich, um den aktuellen Status des Projekts zu überprüfen . Bitte lassen Sie mich wissen, ob Sie von meiner Seite etwas benötigen , um den Fortschritt zu unterstützen Vielen Dank und ich freue mich auf Ihr Update. Das ist also viel professioneller und weniger beiläufig als die vorherige E-Mail, die wir hatten. Wir können also beobachten , dass KI die Sprache so anpasst , dass sie in diesem Szenario ausgefeilter und professioneller Okay, jetzt versuchen wir etwas anderes und ändern den Ton ein wenig zu lässig, auch wenn der erste ziemlich lässig ist Nochmals, das ist nur etwas, das ich mir nur für die Zwecke dieser Demo ausgedacht die Zwecke dieser Demo Aber nehmen wir an, unsere Start-E-Mail war tatsächlich diese. Was wir also tun können oder welche E-Mail Sie auch immer im wirklichen Leben erhalten haben, ist irgendwie in diesem Format, oder das war Ihr erster Entwurf. Und nehmen wir an, wir wollen die E-Mail nur ändern , um sie lockerer und freundlicher zu gestalten. Also werde ich die Follow-up-Aufforderung verwenden, die besagt: Schreiben Sie diese E-Mail jetzt in einem freundlichen und informellen Ton Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Bitteschön. Also als Erstes, was dir auffällt, ist es viel kürzer. Es ist im Grunde nur ein Satz. Es heißt: Hey, ich wollte nur einchecken und sehen wie es mit dem Projekt läuft. Lass mich wissen, ob du etwas von mir brauchst, und vielen Dank. Erledigt. Also ziemlich knapp, sehr kurz, sehr kurz, freundlich, weniger formell Und hier können Sie sehen, dass KI auf der Grundlage dieser Follow-up-Aufforderung in der Lage ist, die E-Mail an die verschiedenen Kommunikationsstile anzupassen die E-Mail an die verschiedenen Kommunikationsstile Die einzige Erkenntnis aus dieser Demo ist also, dass KI Ton und Stil anpassen kann , um unterschiedlichen Kommunikationsanforderungen am Arbeitsplatz gerecht 16. Content-Erstellung und -Schreiben: Gehen wir nun zu HGPT für Erstellung von Inhalten und das Verfassen von Texten HGPT ist ein leistungsstarkes Tool für die Erstellung von Inhalten, unabhängig davon, ob Sie Blogs, Skripte oder Beiträge in sozialen Medien schreiben Skripte oder Beiträge in sozialen Medien Es hilft dabei, Ideen zu generieren, Inhalte zu strukturieren und Formulierungen zu verfeinern Es ermöglicht Ihnen, in kürzerer Zeit qualitativ hochwertige Texte zu KI hilft dabei, die Erstellung von Inhalten auf mehreren Plattformen zu rationalisieren Erstellung von Inhalten auf mehreren Plattformen ob Sie einen strukturierten Blog, einen Social-Media-Beitrag oder ein Videoskript benötigen , HGPT kann mühelos ansprechende und maßgeschneiderte Inhalte generieren ansprechende und maßgeschneiderte Inhalte KI kann dabei helfen, Inhalte logisch zu strukturieren sie ansprechender und leserfreundlicher zu ob Sie eine aussagekräftige Einführung, gut organisierte Abschnitte oder einen überzeugenden Aufruf zum Handeln benötigen , HGPT sorgt dafür, dass Ihr Schreiben reibungslos verläuft Für diese nächste Demo werden wir anhand einer Strukturaufforderung einen Blogbeitrag erstellen und zeigen, wie Strukturaufforderungen zu besseren KI-generierten Bloginhalten führen, indem wir besseren KI-generierten Bloginhalten die Aufforderung in mehreren Schritten verfeinern Die Demo wird also aus drei wichtigen Schritten bestehen. Wir werden also einen einfachen Blogbeitrag mit allgemeiner Aufforderung erstellen. Also ohne Eingabeaufforderung werden wir die Eingabeaufforderung verfeinern, indem wir Struktur und Formatierung hinzufügen Dies folgt also der Technik der Eingabeaufforderung mit wenigen Schüssen, und dann werden wir die Interaktion verbessern, indem wir bestimmte Abschnitte umschreiben , was im Grunde die Multiturn-Eingabeaufforderung verwendet Lassen Sie uns also weitermachen. Und für jeden von ihnen beginnen wir natürlich mit der einfachen Aufforderung, genau wie wir es getan haben. Wir werden die Reaktion der KI beobachten, dann die Eingabeaufforderung modifizieren, um sie zu verfeinern, und dann werden wir den endgültigen Inhalt verbessern, um mehr und dann werden wir den endgültigen Inhalt verbessern Interaktion und Klarheit zu erzielen. Fangen wir also mit unserem ersten Szenario an. Also, Schritt eins, wir werden einen einfachen Blogbeitrag mit Zero Shot Prompting generieren einen einfachen Blogbeitrag mit Zero Shot Prompting Hier sehen Sie also, wie eine vage oder unstrukturierte Aufforderung zu einer generischen KI-Antwort führt einer generischen KI-Antwort Für diese Anleitung verwende ich einfach, mit einer sehr einfachen Anfrage zu beginnen einer sehr einfachen Anfrage die die folgende Aufforderung verwendet und besagt, einen Blogbeitrag über Work-Life-Balance zu schreiben Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Okay, Sie können also sehen, dass CHAT EPT den Inhalt des Blogs immer noch hier ausgibt, aber er folgt der Struktur eines typischen Blogs Du hast hier also deinen Titel, Balance finden, wie man die Harmonie zwischen Beruf und Privatleben Wirklichkeit Dann hast du gerade über einige Definitionen gesprochen. Was wäre, wenn Work-Life-Balance, weiße Dinge wichtig sind, fünf praktische Möglichkeiten zur Verbesserung. Hier finden Sie also fünf Tipps, den Mythos und dann die letzten Gedanken hier. Also sehr typisch und folgt einer guten Struktur eines typischen Blogposts. Das Problem hier ist nun, dass die Antwort etwas zu allgemein ist und es ihr an Tiefe oder Struktur mangelt . Und hier ist zu beobachten , dass die Null-Shell-Eingabeaufforderungen oft vage oder generische Inhalte erzeugen Kommen wir nun zu Schritt zwei Hier werden wir den Abschlussball mit Struktur verfeinern Hier setzen wir also die Fuhot-Promptinging-Technik Fuhot-Promptinging-Technik Und hier werden Sie sehen, wie das Hinzufügen einer strukturierten Gliederung zum Abschlussball zu einem übersichtlicheren, ansprechenderen Artikel führt, und er wird unserer Art der Formatierung folgen , die wir hier anhand eines Beispiels anfordern Hier werden wir also anhand eines Beispiels den Abschlussball so modifizieren, dass er eine gewisse Struktur enthält. Also werde ich die folgende Eingabeaufforderung einfügen. Sagt, schreibe anhand dieser Struktur einen Blogbeitrag über Work-Life-Balance. Bis zu diesem Punkt ist es also immer noch dasselbe. Das war die vorherige Aufforderung hier. Aber jetzt sagen wir es dir, immer noch dieselbe Aufforderung, aber wir fügen sie mit dieser Struktur hinzu, und jetzt geben wir ein Beispiel. Also sagen wir, gib mir diese vier Kategorien. Also Einführung, warum die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben wichtig ist, gemeinsame Herausforderungen, praktische Strategien und dann Fazit, wichtige Erkenntnisse, Ermutigung Außerdem werde ich am Ende einfach eine neue Zeile schreiben, damit es leichter zu verstehen ist , dass wir ihm sagen werden er einen freundlichen und ansprechenden Umgangston verwenden soll Wenn Sie einen anderen Ton verwenden möchten, können Sie das tun. Also das haben wir für unseren Prompt. Lassen Sie uns weitermachen und die Eingabetaste drücken und sehen, was sich ChagPT einfallen Okay, es hat ein paar Sekunden gedauert, aber jetzt hat Cha GPT die Ausgabe abgeschlossen, und wenn Sie ganz nach unten scrollen, können Sie sehen, dass die Verarbeitung der Ausgabe abgeschlossen ist Und wenn du dir das ansiehst, ist das viel mehr, es hat viel mehr Tiefe und es hat auch die Struktur, nach der wir suchen und auch die Informationen und Inhalte, nach denen wir suchen, weil wir in der vorherigen Aufforderung nicht wirklich gesagt haben, über welche Inhalte CHA ChipD sprechen oder produzieren soll. Wir verlassen uns also darauf dass HAGPT diesen Teil selbst herausfindet Aber bei der zweiten Aufforderung sagen wir ihr tatsächlich genau , wie der Inhalt für jede Kategorie aussehen soll Also einleitend, wir wollten darüber sprechen , warum die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben wichtig ist. Allgemeine Herausforderungen. Wir möchten über die Probleme sprechen, mit denen Berufstätige täglich mit dieser Art von Arbeitsmodell konfrontiert sind. Der Inhalt ist jetzt also genau auf unsere Bedürfnisse und unseren Anwendungsfall zugeschnitten. Hier haben wir also unsere Einführung bekommen, genau wie wir diese vier Kategorien hier hatten : Einführung, gemeinsame Herausforderungen, praktische Strategien und Fazit. Genau das haben wir eingeführt, warum das Gleichgewicht wichtig ist, gemeinsame Herausforderungen. Wir haben praktische Strategien. Hier gibt es uns tatsächlich einige Tipps, die darauf basieren , was bei Dingen wie Zeitmanagement, Grenzziehung, Gesundheitsversorgung und ähnlichen Dingen helfen kann . Und dann kamen wir zu dem Schluss, und hier haben wir über die wichtigsten Erkenntnisse und Ermutigungen gesprochen die wichtigsten Erkenntnisse und Ermutigungen sehen also, wie Sie beobachten können, kann ein strukturierter Abschlussball die Leistung der KI erheblich verbessern Okay, jetzt haben wir eine ziemlich gute Grundlage für unseren Blogbeitrag hier. Wir sind also zufrieden mit dem, was wir haben. Das ist die Grundlage für, sagen wir, einen ziemlich guten Entwurf. Jetzt wollen wir versuchen, Interaktion durch das Umschreiben von Abschnitten zu verbessern, und hier nutzen wir die Multi-Turn-Prompting-Technik Was wir also im nächsten Schritt hier in unserer Demo zeigen werden, ist wie die Verfeinerung bestimmter Bereiche der KI-Reaktion Inhalte ansprechender macht Lassen Sie uns also zunächst ein Beispiel durchgehen, und hier werden wir die Einführung verbessern, um sie überzeugender zu gestalten Also hier, wenn wir zurückgehen, das war die Einführung, die wir in Abschnitt eins hatten. Also wollen wir das umschreiben , um es überzeugender zu machen. Also werde ich den folgenden Abschlussball einfügen, in dem es heißt, die Einführung neu schreiben, um Aufmerksamkeit zu erregen , und ein nachvollziehbares Beispiel verwenden Und bitte beachten Sie, dass wir auch hier die Multi-Turn-Aufforderung verwenden Wie Sie hier sehen können, wiederhole ich keine der Informationen, da der Kontakt während des gesamten Chats oder dieser Sitzung beibehalten wird während des gesamten Chats oder dieser Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Und da hast du's. Jetzt war Chachi PT in der Lage, die Einführung so umzuschreiben dass sie viel mehr Aufmerksamkeit erregt und hier ein aktuelles Beispiel enthält Sie können also sehen, dass Sie schon einmal um 23:00 Uhr E-Mails im Pyjama beantwortet haben und sich gefragt haben, wo der Tag geblieben ist. gefragt Also nochmal, es verwendet ein Beispiel und es macht es aufmerksamer Jetzt können wir in unserem Blog weitermachen und einfach diesen einen Teil ersetzen , der den Einführungsteil unseres Blogs hier verbessert hat Und wie Sie sehen können, verwendet KI jetzt natürlich eine aussagekräftige Statistik und einen stärkeren Haken Lassen Sie uns nun weitermachen und diesen Strategieabschnitt hier umsetzbarer Wenn wir also zurückgehen, haben wir die praktischen Strategien, was Abschnitt drei im ursprünglichen Blogbeitrag hier war Wir werden also weitermachen und eine Folgeaufforderung verwenden, um es im Grunde umsetzbarer zu machen Um das zu tun, werde ich folgende Aufforderung verwenden, die besagt, dass der Abschnitt „ Erweiterte Strategien“ mit Beispielen aus der Praxis Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Okay, jetzt wird Abschnitt drei im Grunde neu geschrieben, aber Sie können sehen, dass tatsächlich für jede Kategorie ein Beispiel hinzugefügt Wir sprechen also über Zeitmanagement. Sie können sehen, dass ein Beispiel für den Abschnitt Priorisieren Sie Ihre drei wichtigsten Aufgaben pro Tag hinzugefügt wurde den Abschnitt Priorisieren Sie Ihre drei wichtigsten Aufgaben pro Tag Maria, eine Marketingmanagerin, verwendet also jeden Morgen die Top-3-Methode Sie listet drei Prioritäten auf der Haftnotiz auf und bewahrt sie neben ihrem Laptop Alles andere wartet, bis diese erledigt sind, egal wie viele E-Mails auftauchen Das sind also gute Beispiele. T-Blockierung, es ist dasselbe, und dann gibt es Ausfallzeiten, wie bei einem Meeting. Wenn es also nicht in Ihrem Kalender steht, es wahrscheinlich nicht passieren. Es heißt also, dass Sie das tatsächlich in Ihrem Kalender einplanen können. Das ist also für den ersten Abschnitt, Zeitmanagement. Es macht genau dasselbe für festgelegte Grenzen und es tut dasselbe für Selbstfürsorge. Und hier können Sie in Bezug auf Verbesserungen sehen, dass KI Beispiele aus der Praxis hinzufügt, um die Zuordenbarkeit zu verbessern Und genau hier können Sie sehen, dass die KI mithilfe mehrerer Begriffe Abschnitte verfeinern kann, um sie besser lesbar, ansprechend und natürlich übersichtlicher zu gestalten 17. Programmierung und technische Fragen: Schauen wir uns nun HPT für Kodierungs- und technische Fragen an für Kodierungs- und technische Fragen JTGPT ist ein leistungsstarkes Tool für Entwickler, das Unterstützung beim Schreiben, Debuggen und Optimieren von Code bietet Debuggen Egal, ob Sie Ihren Code generieren, Fehler beheben oder die Leistung verbessern, KI kann Ihren Arbeitsablauf beschleunigen und Ihre Fähigkeiten zur Problemlösung verbessern JGPT kann komplette Codefragmente für verschiedene Programmieraufgaben generieren für Egal, ob Sie eine einfache Sortierfunktion oder einen komplexen Algorithmus benötigen , KI kann funktionalen und effizienten Code bereitstellen KI kann häufig auftretende Codierungsfehler schnell erkennen und beheben. In diesem Beispiel identifizierte HatGPT eine Division durch Null und schlug eine Lösung das Problem elegant zu Diese Demo zeigt, wie HatchPT Code mithilfe strukturierter Proms identifizieren, debuggen, optimieren und erklären kann optimieren Hier wird die Demo also aus drei wichtigen Schritten bestehen. Zuerst werden wir eine defekte Funktion debuggen und einen Fehler identifizieren und beheben Als Nächstes werden wir uns mit der Optimierung des Codes im Hinblick auf Effizienz und Lesbarkeit befassen Und zum Schluss werden wir uns mit der Erläuterung der Änderungen befassen , die vorgenommen wurden , um das Verständnis zu verbessern Dazu beginnen wir mit einem Problem und beobachten die erste Reaktion von HAPT. Wir werden die Lösung anhand von weiteren Eingabeaufforderungen verfeinern und dann sehen, wie ich diese Argumentation erläutern kann Im ersten Schritt zeigen wir nun, wie KI einen Fehler in einer defekten Funktion erkennt und behebt Um das zu erreichen, werde ich bei GBT eine Funktion bereitstellen , die einen Bug enthält Also beginne ich zuerst mit meiner Eingabeaufforderung, die besagt, dass in dieser Funktion ein Fehler vorliegt Kannst du es finden und reparieren? Und dann werde ich hier eine neue Zeile erstellen und dann werde ich den folgenden Code hier kopieren und einfügen. Also, nur zu schnell, falls Sie mit Codierung nicht vertraut sind, dies ist eine sehr einfache Python-Funktion, sehr einfach Aber wenn du das nicht verstehst , mach dir keine Sorgen. Ich kann Ihnen das erklären, aber das ist hier einfach nur eine Funktion , die als Gesamtpreis berechnen bezeichnet wird. Das ist der Funktionsname, und das ist die Definition dieser Funktion in Bezug auf ihre Funktion. Und es addiert einfach den Preis und dann die Steuer und gibt dann die Summe zurück. Nun, eine Sache, die diese Funktion jetzt in dieser Eingabeaufforderung ist, dass sie mit einem Fehler übergeben wird, und das ist beabsichtigt, weil wir absichtlich einen Fehler einbauen, den JGBD auffangen und beheben kann Nun, der Fehler ist in der Funktionsdefinition, wir haben zwei Argumente Wir können also zwei Argumente übergeben. Eines ist der Preis und eines ist der Steuersatz. Wenn die Funktion aufgerufen wird, müssen wir also diese beiden Dinge übergeben , damit die Funktion ihre Aufgabe erfüllen kann. Nun, hier rufen wir tatsächlich die Funktion auf, die in einer Print-Anweisung enthalten ist, aber nicht, dass wir nur ein Argument haben, und wir übergeben das erste Argument, das hier der Preis ist. Wir geben also 100 für den Preis ein, aber wir geben nicht das zweite Argument weiter, nämlich den Steuersatz. Lassen Sie uns also weitermachen und sehen, was sich HAGBT einfallen Und da hast du es. Im Moment heißt es also: Ja, bei dieser Funktion ist ein Fehler aufgetreten. Die Funktion „ Gesamtpreis berechnen “ erwartet zwei Argumente, Preis und Steuersatz, aber Sie geben nur ein Argument an , wenn Sie die Funktion aufrufen. Das ist also genau richtig, und das ist das Problem mit dieser Funktion. Es heißt also, das würde einen Tippfehler auslösen , weil der Steuersatz fehlt Es gibt uns eine feste Version. Und hier heißt es, dass es uns tatsächlich ein paar Lösungen bietet, nicht nur eine, was nett ist. Es heißt also, beide Argumente liefern. also hier zum Beispiel Wenn Sie also hier zum Beispiel eine Steuer von 5% haben, würden Sie die Funktion aufrufen. Nun, zuerst müssen Sie das Argument angeben, und dann geben Sie als Teil davon eine Zahl ein, was in diesem Fall ein Steuersatz ist. Also rufen wir hier zum Beispiel die Funktion auf, wir geben 100 für den Preis und dann übergeben wir 5% für den Steuersatz. Und jetzt ist sie in der Lage, ihre Arbeit zu erledigen, die sich aus dem Preis plus der Steuer ergibt, und dann gibt sie den Gesamtbetrag zurück. Option zwei: Geben Sie einen Standardwert für den Steuersatz an. Und das können Sie tun , indem Sie das in der Funktionsdefinition tun könnten . Sie können also sehen, dass Sie das auf diese Weise tun würden , indem Sie einen Mehrwert bieten. Das Argument heißt Steuersatz, aber dann ist es gleich 0,05. Das wird also das Standardargument genannt. Wenn also in einem Szenario wie zuvor in unserer Aufforderung jemand den Steuersatz nicht angibt, wird dieser Standardwert verwendet. Es wird also ein optionales Argument und dann wird es tatsächlich dieses Argument verwenden, und hier drüben. Also hier drüben können Sie sehen, dass es jetzt innerhalb der Funktionsdefinition aufgerufen Wir geben das Standardargument an und weisen 0,05 Das wird also der Standardwert für dieses Argument sein. Und wenn wir es dann aufrufen, rufen sie es auf zwei verschiedene Arten auf. Bei der ersten Methode geben sie nur den Preis weiter, aber auf diese Weise wird die Funktion trotzdem nicht auf Fehler stoßen und sie wird trotzdem ausgeführt und das Ergebnis zurückgegeben. Und das macht sie so, dass sie den Standardwert von 5% verwendet. Sie geben also den Preis ein und es wird der Gesamtpreis zuzüglich 5% Steuern zurückerstattet. Dann das zweite, Sie können das eigentliche Argument übergeben, und bitte beachten Sie , dass jedes Argument, das Sie angeben , den Standardwert ersetzt Der Wert, den Sie als Benutzer in dieses Argument für dieses Argument in dieser Funktion angeben , hat also dieses Argument für dieses Argument in dieser Funktion angeben immer Vorrang vor dem Standardwert Der Standardwert ist vorhanden, wenn Sie keinen Wert oder einen anderen Wert als den Standardwert angeben anderen Wert als den Standardwert Das ist also im Grunde die feste Version. Sie können verwenden, was Sie in Bezug auf den Anwendungsfall möchten oder was Ihrer Meinung nach am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt Aber der Punkt hier ist , dass HGBT in der Lage war einen Fix anzuwenden und KI konnte identifizieren, dass der Funktion ein erforderliches Argument im Funktionsaufruf fehlte ein erforderliches Argument im , und dass auch die Validierungsprüfung hinzugefügt Also hier drüben ist das eine Sache, die wir hätten tun Wir hätten eine If-Anweisung abgeben können. KI hat sich das nicht ausgedacht, aber wenn Sie wollten, könnten wir sie tatsächlich darum bitten. Wir könnten also weitermachen und es bitten, eine Art ifelse-Anweisung hinzuzufügen , um die Validierung hinzuzufügen Hier können Sie also sehen, dass KI dabei hilft, fehlende Parameter, Syntaxprobleme und logische Fehler Lassen Sie uns in diesem Sinne weitermachen und tatsächlich eine Folgeaufforderung ausführen , um eine Validierungsprüfung hinzuzufügen. Hier können wir also tatsächlich eine logische Prüfung durchführen, die den Fehler aufdeckt oder einen Fehler mit einer Meldung zurückgibt, falls, Sie wissen schon, das zweite Argument in diesem Fall, der Steuersatz fehlt. Und das sollte sehr einfach sein. Manchmal hängt es wirklich davon manchmal enthält JGBD die if-Anweisung hier In diesem Fall haben Sie die Definition nicht hier, und dann haben Sie hier eine andere Lösung, bei der Sie den Standardwert erhalten , was in Ordnung ist Aber wir haben keine einzige Lösung gefunden, bei der wir Validierung haben. Lassen Sie uns also weitermachen und das tun. Also, ähm, alles was Sie tun müssen, ist wirklich sagen, eine Validierungsprüfung hinzufügen. Also lass uns weitermachen und das machen. Okay. Und da hast du's. Hier haben Sie also Ihre neue Funktion, und diese fügt eine Validierungsprüfung hinzu , nicht nur für den Preis, tut mir leid, nicht nur für den Steuersatz, sondern sie fügt sie sowohl für den Preis als auch für den Steuersatz hinzu. Also hier heißt es Eingaben validieren. Bevor Sie also die Summe verarbeiten oder tatsächlich berechnen, werden diese Validierungen durchgeführt um sicherzustellen, dass alles in Ordnung ist Es heißt also, ob Ihr Preis, wenn Sie das hier lesen, besagt, ob der Preis eine Ganzzahl oder eine Gleitkommazahl und größer als Null sein muss , ähm, lassen Sie mich Ihre Aufmerksamkeit auch hier nach unten lenken, denn das Schöne an HatPds erklärt Ihnen die Logik, nachdem es die Ausgabe ausgedruckt Also wenn der Preis ein Float sein muss, oder? Oder es muss eine Ganzzahl oder ein Gleitkommawert sein und der Preis muss äh, abgestuft oder gleich Null sein Wenn nicht, wird ein Fehler ausgelöst, und dann wird ausgegeben, dass diese Fehlermeldung „Preis eine nicht negative Zahl sein muss Und dann das Gleiche für Steuern. Also hier haben wir eine Bestätigung. Darin heißt es, dass der Steuersatz eine Zahl sein muss und dass er als Null gestaffelt sein Das könnte also was auch immer sein, etwa 0,05, wie wir im vorherigen Beispiel gesehen haben , oder 0,1 für 10%, Hier drüben können Sie also sehen, dass dies die Validierungsprüfung für diese hinzugefügt hat Und wenn Sie dann beide Eingaben validiert haben, können Sie tatsächlich mit Ihrer Berechnung beginnen, die aus dem Preis plus Steuern besteht, und dann die Summe zurückgeben. Und auch hier könnten Sie, weil wir diese Standardanweisung auch hier haben, Sie die Funktion auf verschiedene Arten aufrufen können , und sie ist immer noch gültig. Man gibt also einfach den Preis und nicht den Steuersatz weiter , für den dann der Standardwert von 5% verwendet wird, oder man kann einfach den Preis und den Steuersatz weitergeben. Also diese 10% hier, wir überschreiben diesen Wert hier und es wird die Berechnungen mit 10% durchführen Okay, schauen wir uns jetzt an ob wir den Code im Hinblick auf Effizienz optimieren können, und hier werde ich zeigen, wie KI den Code für eine bessere Lesbarkeit und Effizienz umgestaltet bessere Lesbarkeit also für dieses Beispiel Lassen Sie uns also für dieses Beispiel ChagBT bitten, die Funktion tatsächlich zu optimieren Um das zu tun, verwende ich die folgende Eingabeaufforderung, die lautet: Optimiere diese Funktion, um sie sauberer und effizienter zu machen sie sauberer und effizienter Also lass uns weitermachen und das ausführen. Okay, da hast du's. Also hier können Sie sehen, dass das jetzt ein bisschen langwierig ist, richtig, besonders mit den zusätzlichen Validierungsprüfungen. Jetzt ist es tatsächlich reduziert , sodass es besser lesbar übersichtlicher ist, sodass Sie die Verbesserungen auch hier unten sehen können. Es heißt also, die Typen, float, klären die erwarteten Eingabe - und Ausgabetypen, kompakte Validierung mit dem Schlüsselwort N dort. Also dieser hier, und dann heißt es Mathe vereinfacht, und dann gilt immer noch der Standardsteuersatz, sofern er nicht ausdrücklich angegeben ist. Das ist jetzt also eine sauberere, besser lesbare Funktion, und das zeigt, dass KI die Effizienz verbessert , indem sie redundanten Code reduziert und Funktionen robuster macht. Als Nächstes möchte ich Ihnen zeigen, Sie jederzeit Chat GBT anfordern können , um Ihnen eine Erklärung des Fixes oder was auch immer es tut Das ist quasi ein Denkprozess, erkläre dir seinen Denkprozess oder die Argumentation oder die Logik , der er Deshalb möchte ich hier zeigen, wie KI ihre Debugging- und Optimierungsschritte zum besseren Verständnis erklären kann ihre Debugging- und Optimierungsschritte zum besseren Verständnis erklären Optimierungsschritte zum besseren In diesem Szenario hat es das tatsächlich für uns getan, ohne dass wir danach fragen mussten Also wurde es nach unserer Aufforderung erstellt und gab uns den verbesserten Code, der auf unseren Anforderungen beruhte. Aber dann gibt es noch einen Abschnitt namens Verbesserung, eigentlich alles erklärt wurde. Manchmal tut es das, manchmal nicht. Auch hier gilt: Wenn die Modelle immer besser werden, wird es auch anhand Ihrer bisherigen Chats und Daten und Ihrer Interaktionen und basierend auf seinem Speicher und einigen der Anpassungen, die Sie an CHAGBT vorgenommen haben, der Lage sein, quasi zu folgen und anhand Ihrer bisherigen Chats und Daten und Ihrer Interaktionen und basierend auf seinem Speicher und einigen der Anpassungen, die Sie an CHAGBT vorgenommen haben, in der Lage sein, quasi zu folgen und vorherzusagen, wonach Sie suchen, beispielsweise abhängig von Ihrer Berufsbezeichnung oder der Frage, nach der Sie danach gefragt haben Das ist also wirklich wichtig, aber in diesem Fall lieferte es die Erklärung der Verbesserungen. Aber lassen Sie uns ein bisschen technischer werden. Nehmen wir an, es war nicht so, oder vielleicht ist das nicht so tiefgründig. Okay? Vielleicht ist es einfach ein sehr hohes Niveau. Wir können also KI bitten , die vorgenommenen Verbesserungen tatsächlich zu erklären. Um das zu tun, verwenden wir eine weitere Aufforderung, die einfach sagt, die Änderungen zu erläutern, die zur Optimierung dieser Funktion vorgenommen wurden. Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Jetzt sollte es uns eine detailliertere Erklärung geben. Und wieder geht es hier darum, dass wir lernen wollen. Wir wollen nicht, dass Ja JB einfach die Arbeit für uns macht und weitermacht. Wir wollen tatsächlich lernen. Und wir lernen daraus, indem wir seinem Denkprozess folgen und die Logik verstehen, der er folgte. Hier seht ihr also den ersten Schritt, es heißt, Tienes fügte hinzu, und jetzt bezieht er sich auf die Zeile, die dadurch geändert wurde Aber dann geht es auch um das Y und den Nutzen. Das ist wirklich wichtig, vor allem ist es sehr wertvoll, wenn es darum geht , Erkenntnisse und Lehren daraus zu ziehen Fragen Sie nach Klarheit darüber, welche Typen die Funktion erwartet und welche zurückgegeben Dieser Vorteil verbessert die Lesbarkeit des Codes und hilft Tools wie Inters und IDs, bessere Vorschläge zu liefern als bei der Fehlersuche. Also sehr logisch, sehr hilfreich. Als Nächstes folgt die komprimierte Validierung mithilfe des NI-Schlüssels. Darin heißt es, die beiden separaten Validierungsprüfungen werden zu einer einzigen lesbaren Zeile zusammengefasst. Weniger sich wiederholender Code, einfacher zu pflegen und zu erweitern. Großartig. Und dann vereinfachen Sie die Berechnung. Hier haben wir den Rücksendepreis mal eins plus Steuern. steht, dass es das ausführlichere ersetzt, und hier drüben, welches dieser Typ war Also statt dieser zwei Zeilen haben wir jetzt nur noch eine Zeile Der Vorteil ist also kürzer, sauberer und mathematisch gleichwertig, sodass Sie genau das Gleiche erhalten Es gibt Ihnen keine andere Antwort zurück. Und es vermeidet auch die Notwendigkeit temporärer Variablen, was ein sehr häufiges klassisches Problem ist, nämlich das Programmierproblem. Und verbessern Sie dann die Lesbarkeit und Effizienz. Es heißt also, dass die Funktion durch die Kombination all der oben genannten Funktionen jetzt einfacher zu lesen ist, etwas schneller ist, da weniger Operationen erforderlich sind, und sie ist robuster gegenüber Validierungen und Typanmerkungen Auf diese Weise können Sie KI tatsächlich dazu bringen , den Denkprozess beim Reparieren oder Debuggen des Codes zu erklären , und das zeigt, wie Chachi BT als Mentor fungieren kann, indem er Debugging - und Optimierungsschritte klar und strukturiert erklärt klar und strukturiert 18. Forschung und Lernen: Lassen Sie uns nun die Anwendungsfälle von HGPT für Forschung und Lernen entdecken HGPT für Forschung und Lernen HGPT ist also ein leistungsstarkes Instrument für Forschung und Lernen. Ganz gleich, ob Sie versuchen, ein komplexes Thema zusammenzufassen, Informationen zu überprüfen oder Erkenntnisse zu synthetisieren, KI kann den Prozess beschleunigen und strukturierte, leicht verständliche Antworten liefern leicht KI hilft Forschern und Studierenden indem sie komplexe Arbeiten zu wichtigen Erkenntnissen zusammenfasst und so das Lernen schneller und effizienter macht, das Lernen schneller und effizienter macht, sodass Sie nicht stundenlang lesen müssen Dies ist besonders nützlich um akademische Forschungsergebnisse, politische Berichte oder andere dichte Materialien zusammenzufassen politische Berichte oder andere dichte KI hilft dabei, Aussagen auf Fakten zu überprüfen , indem Informationen mit mehreren Quellen abgeglichen werden, sodass Benutzer ihre Richtigkeit überprüfen und potenzielle Fehlinformationen oder möglicherweise Vorurteile erkennen Okay, lassen Sie uns nun einen Überblick darüber geben wo wir HAGBT verwenden können, um zusammenzufassen, zu vergleichen , wo wir HAGBT verwenden können, um zusammenzufassen, zu vergleichen und Fakten zu überprüfen. Und hier werden wir ein komplexes Thema in wichtige Erkenntnisse zusammenfassen, zwei Perspektiven zu einem kontroversen Thema vergleichen und eine Behauptung auf Fakten überprüfen und Fakten überprüfen Beginnen wir also mit Schritt eins, in dem wir ein komplexes Thema zusammenfassen Und hier möchte ich zeigen, wie KI KI ein dichtes Thema in klar verdauliche Erkenntnisse zerlegt in klar verdauliche Erkenntnisse Lassen Sie uns dazu mit einem sehr breiten Forschungsthema beginnen. Also werde ich den Klimawandel nutzen. Um das zu erreichen, verwenden wir die folgende Aufforderung, die wichtigsten Punkte der Klimawandelforschung in fünf Stichpunkten zusammenzufassen Klimawandelforschung in fünf Stichpunkten Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Okay, Sie können also sehen, dass es uns die fünf Stichpunkte geben konnte. Das Thema Klimawandel, ich meine, es ist so riesig und umfangreich und es gibt so viele Dinge, weißt du, Hunderttausende von Seiten mit Recherchen und Artikeln. Aber wenn Sie nur versuchen, es irgendwie in eine verdauliche Einsicht zu zerlegen, es irgendwie in eine verdauliche Einsicht zu zerlegen, die Verwendung dieser Fünf-Aufzählungspunkte-Technik ist die Verwendung dieser Fünf-Aufzählungspunkte-Technik ein guter Anfang Auch das ist ein Anfang, aber die wichtigste Erkenntnis dabei ist, dass Sie sehen können, dass ChatGBT in der Lage war, fünf Stichpunkte zu diesem Thema zu erstellen, und das zeigt, dass KI Forschern und Studierenden hilft , wichtige Themen eines Themas schnell zu verstehen Schauen wir uns als Nächstes den Vergleich zweier Perspektiven zu einem kontroversen Thema an Also zum Beispiel, oder vielleicht finden Sie das nicht umstritten. Es ist heutzutage ein ziemlich umstrittenes Thema. Aber hier werden wir zeigen, wie KI Argumente von beiden Seiten der Debatte präsentiert In diesem Beispiel werde ich also einfach Telearbeit im Vergleich zu Büroarbeit verwenden. Deshalb werden wir Chat GPT bitten, die verschiedenen Standpunkte zu vergleichen Dazu verwende ich einfach die folgende Aufforderung, die Vor- und Nachteile von Telearbeit mit Büroarbeit zu vergleichen von Telearbeit mit Büroarbeit zu Lassen Sie uns also weitermachen und auf Inter drücken. Okay, Chat GPT kann hier die Antwort geben. Und Sie können sehen, dass es dazu in der Lage ist , also hat es für beide Vor- und Nachteile Also Telearbeit, da sind die Vor- und Nachteile. Und dann haben wir bei der Büroarbeit die Vor- und dann die Nachteile. Und dann ist das natürlich eine wirklich nette, praktische Sache. Es bietet eine sehr, sehr komprimierte und gut lesbare, kleine Zusammenfassung einer Tabelle die die gleichen Informationen in nur ein oder zwei Worten wiedergibt, was wirklich nett ist, weil was wirklich nett ist, weil sie sehr gut lesbar ist und in sehr einfachen Worten leicht zu verdauen ist Lassen Sie uns nun weitermachen, um einen bestimmten Aspekt zu verfeinern. Um das zu erreichen, werde ich anhand der folgenden Aufforderung die Auswirkungen der Telearbeit auf die Produktivität näher erläutern. Geben wir also ein und jetzt wird es das ein bisschen auseinandernehmen und uns auf diesen speziellen Aspekt des Themas konzentrieren. Das wirkt sich also positiv auf die Produktivität aus. Sie haben weniger Unterbrechungen, maßgeschneiderte Arbeitsumgebung und natürlich gibt es für jeden von ihnen mehr Erläuterungen und Details, flexible Planung, weniger Pendelzeit und Und dann gibt es noch negative Aspekte. Also Kommunikationsverzögerungen, Isolation, Überlastung und Burnout, also all diese Dinge Und natürlich eine Zusammenfassung, alles zum Mitnehmen . Aber das Wichtigste dabei ist , dass Sie sehen können HAGBT eine ausgewogene Perspektive bietet, was es für Recherchen, Debatten und Entscheidungsfindung nützlich Debatten und Entscheidungsfindung Okay, das nächste wird interessant sein, weil wir eine Behauptung auf Richtigkeit überprüfen werden, und das kommt von der KI Aber denken Sie an die Daten, die KI verwendet, sie ist stark trainiert, sie ist stark auf Datensätzen trainiert und sie hat auch Zugang zum Internet ChachPT hatte diese Funktionalität vor ein paar Jahren nicht, diese Funktionalität vor ein paar Jahren nicht, aber jetzt hat es Zugriff auf die Es kann alle Artikel online recherchieren und lesen alle Artikel online um bestimmte Dinge auf den Prüfstand zu Hier zeigen wir also, wie KI Aussagen analysiert und sie mit tatsächlichen zuverlässigen Quellen vergleicht, was wirklich cool ist Lassen Sie uns nun dieses Beispiel durchgehen und KI bitten, Ihre Behauptung auf Fakten zu überprüfen Und hier werde ich gerne Kaffee trinken. Also werde ich die folgende Aufforderung verwenden, die besagt, dass diese Behauptung auf Fakten überprüft werden soll. Kaffeetrinken dehydriert dich. Natürlich kannst du alles verwenden. Dies ist nur für die Zwecke dieser Demo, aber lassen Sie uns weitermachen und sehen, was dabei herauskommt. Okay. Also hier heißt es im Grunde, dass diese Behauptung größtenteils falsch ist, aber Sie können sehen, dass sie aussagt, was die Wissenschaft sagt. Apropos Koffein, die Art, weißt du, die Wirkung ist mild und so weiter. Mäßiger Kaffeekonsum, drei bis fünf. Dies führt bei gesunden Erwachsenen nicht zu Dehydratation. Und weil Kaffee hauptsächlich Wasser enthält, trägt er zu Ihrer täglichen Flüssigkeitsaufnahme bei. Und es gibt unterstützende Beweise. So heißt es in einer Studie aus dem Jahr 2014, in der außerdem festgestellt wurde, dass Kaffee Menschen zellulär zu Wasser hydratisiert , wenn er in moderaten Mengen konsumiert wird Das ist also sehr interessant weil viele Leute denken, dass er dich austrocknet und laut ChagBT Und dann ist hier das Endergebnis. Es gibt Ihnen also die Fakten und dann die Zusammenfassung hier: Kaffeetrinken dehydriert Sie nicht, wenn Sie in Maßen konsumiert werden Es ist in Ordnung als Teil Ihrer täglichen Flüssigkeitsaufnahme, insbesondere für normale Übermäßiges Koffein kann jedoch stärkere, unterschiedliche Wirkungen haben und muss nicht unbedingt zu Dehydratation führen Das ist also interessant. Es ist also in der Lage, diese spezielle Behauptung zu überprüfen, aber jetzt war es in der Lage, die Ergebnisse zu erzielen, oder? Wir wissen also, was darin steht. Und in diesem Szenario heißt es, dass Kaffee Sie nicht austrocknet, und das ist falsch Aber lassen Sie uns dem jetzt tatsächlich nachgehen per Follow-up-Aufforderung nachfragen Und hier versuchen wir zu erreichen, dass wir im Anschluss um eine Quellenvalidierung bitten. Und das ist wirklich wichtig. Um das zu tun, möchten wir Sie fragen, welche Quelle Sie verwenden um zu diesem Schluss zu kommen? Also hier verwende ich die folgende Eingabeaufforderung, die besagt: Welche Quellen stützen diese Behauptung Also lass uns weitermachen und das ausführen. Und dann fängt es an , die Quellen durchzugehen und sie nacheinander aufzulisten und Ihnen sogar einen Link zu dieser Studie zu geben. Das alles basiert also auf Recherchen und Daten, was wirklich nett ist. Die erste ist also die Studie Plus One aus dem Jahr 2014. Hier ist ein Link, auf dem es heißt, es geht um den Titel, die Autoren und dann um die wichtigsten Ergebnisse der Studie. Dann können Sie den ganzen Artikel lesen, Dann können Sie den ganzen Artikel lesen indem Sie auf diesen Link klicken. Nächstes Institut für Medizin im Jahr 2005. Das Gleiche, findet das Hauptergebnis dieser Studie und dann den Link, wenn Sie den Titel, die Quelle und dann den Link, Europäische Behörde für Lebensmittelsicherheit, Mayo Clinic und so weiter sortieren wollen den Titel, die Quelle und dann den Link, Europäische Behörde für Lebensmittelsicherheit, . Hier kann KI also Behauptungen verifizieren , indem sie mehrere Quellen analysiert und evidenzbasierte Antworten liefert. 19. Marketing und Vertrieb: Es gibt andere Anwendungsfälle, in denen HAGPT. So kann es beispielsweise für Marketing und Vertrieb verwendet werden. Lassen Sie uns hier unsere Aufmerksamkeit auf diese Kategorien richten. HGPT ist ein leistungsstarkes Tool für Vermarkter und Vertriebsprofis Es kann überzeugende Inhalte generieren, dabei helfen, gezielte Verkaufsbotschaften zu verfassen und die Kundenbindung zu optimieren Egal, ob Sie eine Anzeige, eine E-Mail oder eine Landingpage schreiben , HGPT kann Ihre Botschaft effektiver und effizienter gestalten Botschaft effektiver und effizienter KI hilft Marketern dabei, schnell mehrere Varianten von Inhalten zu generieren , was AB-Tests und Optimierungen ermöglicht Egal, ob Sie Beiträge in sozialen Netzwerken, Werbetexte oder E-Mail-Kampagnen erstellen, HattPT sorgt Gute Marketingtexte konzentrieren sich auf Vorteile, nicht nur KI kann Ihnen helfen, Ihre Botschaft zu verfeinern, indem sie sie ansprechend, emotional und handlungsorientiert gestaltet und mehr Konversationen anregt. Okay, lassen Sie uns nun einen Blick darauf werfen, wie Sie Marketing-Aufforderungen für soziale Medien erstellen und testen Hier werden wir also mehrere Versionen einer Marketingbotschaft generieren , Ton und Stil für verschiedene Zielgruppen anpassen und dann effektive Handlungsaufforderungen, auch kurz für CTAs Ton und Stil für verschiedene Zielgruppen anpassen und dann effektive Handlungsaufforderungen, , erstellen auch kurz Und das tun wir, um Konversationen anzuregen, und vielleicht könnten diese zu Konvergenz und Verkäufen führen Lassen Sie uns also mit Schritt eins beginnen, und hier werden wir mehrere Versionen einer Marketingbotschaft generieren. Hier zeigen wir also, wie KI Variationen derselben Botschaft für AB-Tests erstellt . Lassen Sie uns also mit einer grundlegenden Produktwerbung beginnen. Um das zu tun , verwende ich die folgende Eingabeaufforderung. Ich würde sagen, schreiben Sie eine Facebook-Anzeige für eine Fitness-App, mit der Nutzer ihr Training und ihre Ernährung verfolgen können Okay, jetzt können Sie sehen, dass HABT uns eine Variante zur Verfügung gestellt Also hier heißt es: Bereit, die Kontrolle über deine Fitnessreise zu übernehmen , Mid-Fit-Track. Ihr seid alle in einer Fitness-Kampagne und so weiter. Hier protokollieren die Funktionen Trainingseinheiten mit diesen Geräten, verfolgen Mahlzeiten und Makros, ermitteln den Fortschritt in Echtzeit und so weiter Also gab es uns eine U-Variante dieser Facebook-Anzeige für diese Fitness-App Aber eine Sache, die ich erwähnen möchte , ist, dass es jetzt ein paar Dinge gibt, die Sie tun können , wenn Sie sich für Marketing interessieren und verschiedene Variationen wünschen Sie können einfach hagpt fragen . Geben Sie mir verschiedene Aber beachten Sie hier auch den Hinweis: Möchten Sie, dass HAPT tatsächlich folgt nachdem ähm diese Antwort hier ausgegeben hat, heißt es: Möchten Sie Variationen, die auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sind Zum Beispiel Anfänger, Sportler, vielbeschäftigte Profis. Das ist also interessant , weil es vorhersagt, was Sie als Nächstes benötigen könnten, oder? Es geht darum, dass Sie vielleicht ein Marketingprofi sind, also wollen Sie vielleicht mehr In diesem Fall möchten Sie verschiedene Varianten. Lassen Sie uns also einfach mit Ja antworten, weil wir gefragt werden, ob Sie Versionen wünschen, die auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sind . Sagen wir also ja und schauen , was dabei herauskommt. Also hier kommt es tatsächlich darauf, genau das zu finden, was in der Klammer war. Sie können also tatsächlich mehr hinzufügen. Es folgt einfach mit diesen, oder? Es heißt also für Anfänger, es gab uns eine Variante. Für Sportler gab es uns eine weitere Variante, für vielbeschäftigte Profis eine weitere. Und dann heißt es: Willst du, dass ich Versionen erstelle , die sich auf andere Funktionen oder Töne konzentrieren, richtig? Sie könnten dem Spiel also auch andere Töne oder Kategorien geben. Sie können also zum Beispiel motivierend sein, Sie können soziale Beweise einsetzen Sie können also tatsächlich danach fragen. Lassen Sie uns das also tatsächlich tun. Nehmen wir an, geben Sie mir Varianten für, sagen wir, Varianten für motivierende, datengesteuerte und soziale Beweise Lassen Sie uns die Eingabeaufforderung ausführen. Und da hast du's. Du bekommst drei weitere Varianten. Es heißt motivierend. Dies ist der Beitrag oder die Facebook-Anzeige, datengesteuert usw. Das ist eigentlich ziemlich gut, denn jetzt können Sie sehen, dass KI-generierte Variationen es Marketern ermöglichen, verschiedene Messaging-Stile zu testen und das Engagement auf dieser Grundlage zu optimieren Jetzt möchte ich Ihnen zeigen, wie wir Ton und Stil für verschiedene Zielgruppen anpassen können Ton und Stil für verschiedene Zielgruppen anpassen Hier werden wir also sehen, wie KI dieselbe Botschaft für verschiedene Kundenpersönlichkeiten anpasst dieselbe Botschaft für verschiedene Kundenpersönlichkeiten In diesem Beispiel werden wir einfach auf dem vorherigen Beispiel aufbauen, aber wir werden nur die Aufforderung ändern, um Nachrichten an unterschiedliche demografische Merkmale anzupassen Ich werde also zum Beispiel die folgende Aufforderung verwenden , um drei neue demografische Merkmale anzusprechen Deshalb habe ich diese Anzeige so umgeschrieben dass sie drei verschiedene Zielgruppen anspricht Also haben wir junge Berufstätige, vielbeschäftigte Eltern und Senioren Lassen Sie uns weitermachen und das überprüfen. Und jetzt wird ChagPT in der Lage sein, diese Versionen der Fitness-App für jedes Publikum maßzuschneidern der Fitness-App für jedes Sie können also sehen, dass es das jetzt tun konnte, junge Berufstätige, vielbeschäftigte Eltern und für Senioren Hier können Sie also sehen, dass KI Marketingbotschaften so anpassen kann , dass sie bei bestimmten Zielgruppen ankommen bei bestimmten Zielgruppen Lassen Sie uns abschließend einen Blick auf die Erstellung effektiver Handlungsaufforderungen oder CTAs zur Steigerung Hier können wir also zeigen, wie KI überzeugende Handlungsaufforderungen für verschiedene Plattformen und Marketingziele also für dieses Beispiel KI bitten, Lassen Sie uns also für dieses Beispiel KI bitten, mehrere CTA-Optionen zu generieren Ich werde also die folgende Aufforderung verwenden, die besagt, fünf Call-to-Action- oder CTA-Sätze für eine kostenlose Testanmeldung zu generieren CTA-Sätze für eine kostenlose Testanmeldung Lassen Sie uns also weitermachen und die Eingabetaste drücken. Jetzt erhalten Sie den Aufruf zum Handeln, und das ist normalerweise das, was Sie am Ende Ihrer Anzeige oder Website platzieren oder was auch immer Sie versuchen, wo auch immer Sie Ihren Funnel platzieren, Sie versuchen, den Umsatz zu steigern Aber hier können Sie sehen , dass wir KI fragen, und jetzt war sie in der Lage, fünf Handlungsaufforderungen zu formulieren Starten Sie also noch heute Ihre kostenlose Testversion. Keine Kreditkarte erforderlich. Testen Sie es sieben Tage lang kostenlos und sehen Sie den Unterschied, schöpfen Sie Ihr Fitnesspotenzial aus, melden Sie sich eine Woche lang kostenlos an und so weiter. Das ist also gut. Wir können eine Folgeaufforderung einleiten, um die CTAs dringlicher zu machen Um das zu tun, zeitsensibler, zum Beispiel zeitsensibler, werde ich die Follow-up-Aufforderung verwenden, die besagt: Machen Sie diese CTAs dringender und zeitkritischer Lassen Sie uns also weitermachen und das tun. Und jetzt sollten wir uns wirklich auf das zeitlich begrenzte Angebotsszenario konzentrieren . Starten Sie also bald Ihr Testangebot. Lassen Sie sich das nicht entgehen, nur für begrenzte Zeit. Brunnen füllen sich schnell, handeln Sie schnell. Das verleiht den Aufrufen zum Handeln hier drüben jetzt mehr Dringlichkeit Aufrufen zum Handeln hier drüben Hier können Sie also CTAs optimieren Konversionsrate durch Dringlichkeit und handlungsorientierte Sprache zu maximieren Dringlichkeit und 20. Praktische Übung: Lassen Sie uns nun alles zusammenbringen, indem wir eine praktische Übung durchführen, bei der Sie Möglichkeit haben, Prompts für Ihre eigene Branche zu entwickeln Diese Übung hilft Ihnen dabei, GPT-Eingabeaufforderungen für Chats zu entwickeln und zu verfeinern, die auf Ihre Branche zugeschnitten sind ob Sie in den Bereichen Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen, Technologie oder einem anderen Sektor tätig sind, diese praktische Aktivität ermöglicht es Ihnen, KI-gestützte Lösungen zu entwickeln , die Ihren spezifischen Bedürfnissen entsprechen Denken Sie über eine wichtige Aufgabe in Ihrer Branche nach, bei der CHAIPT Ihnen helfen kann ob es um das Schreiben, die Analyse, Öffentlichkeitsarbeit oder den Kundenservice geht, diese Übung zeigt Ihnen, wie Sie KI-generierte Antworten für Ihren Arbeitsablauf optimieren Schreiben Sie zunächst eine grundlegende Aufforderung für die von Ihnen gewählte Aufgabe. Analysieren Sie dann die Antwort und prüfen Sie , ob sie mehr Struktur, Klarheit oder Details benötigt. diese Lücken identifizieren, können Sie den Abschlussball verfeinern, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Durch die iterative Verfeinerung der Eingabeaufforderungen werden die Antworten der KI verbessert. Indem Sie die Formulierung anpassen, den Ton spezifizieren und strukturierte Ausgaben anfordern, können Sie KI-generierte Inhalte für die Bedürfnisse Ihrer Branche optimieren für die Bedürfnisse Ihrer Branche 21. ChatGPT-Einschränkungen verstehen: Lassen Sie uns nun darüber sprechen, die Einschränkungen von HGBT zu verstehen. HAGPT ist zwar ein leistungsstarkes Tool, hat aber auch Einschränkungen. Es denkt oder versteht nicht wie ein Mensch. Es generiert Text auf der Grundlage von Mustern und Daten. Das bedeutet, dass KI halluzinieren, Vorurteile widerspiegeln oder irreführende Informationen liefern kann , weshalb menschliche Aufsicht unerlässlich ist. Ein Hauptproblem bei KI sind Halluzinationen. Es kann mit absoluter Sicherheit zu falschen Fakten führen. KI kennt Fakten nicht so wie Menschen. Sie sagt lediglich auf der Grundlage ihrer Trainingsdaten voraus, welcher Text als Nächstes kommen sollte KI wird anhand großer Datensätze trainiert, die Verzerrungen enthalten können, die zu unfairen oder irreführenden Ergebnissen führen können Es ist wichtig, die Antworten der KI kritisch zu überprüfen , um sicherzustellen, dass sie inklusiv und fair sind KI mangelt es an gesundem Menschenverstand, Argumentation und einem tieferen kontextuellen Verständnis Wenn Eingabeaufforderungen mehrdeutig sind, kann es sein, dass sie die Bedeutung falsch interpretiert genauere Antworten erforderlich 22. Fehlerbehebung bei schlechten Antworten: Lassen Sie uns besprechen, wie wir schlechte Antworten im Chat APT beheben können . KI interpretiert Eingabeaufforderungen manchmal falsch oder gibt vage Antworten, wenn nicht genügend Details vorhanden Durch die Verbesserung der Eingabeaufforderungsstruktur können wir relevantere, konsistentere und aufschlussreichere Antworten erhalten konsistentere KI kann unklare, inkonsistente oder zu lange Antworten liefern. Der Schlüssel zur Fehlerbehebung liegt Anpassung der Eingabeaufforderungen, um strukturiertere, präzisere oder faktengestütztere Antworten zu erhalten präzisere oder Je spezifischer, strukturierter und zielgerichteter Ihre Eingabeaufforderung ist, desto besser wird die KI reagieren Kleine Änderungen in der Formulierung können die Qualität und Relevanz der Ergebnisse erheblich verbessern In dieser nächsten Demo werden wir Food-Chat debuggen und verfeinern Hier demonstrieren wir und beginnen mit einer vagen oder problematischen KI-Antwort, bei der wir Schritt für Schritt die Eingabeaufforderung finden, um die Klarheit und Genauigkeit zu verbessern, und dann verwenden wir mehrsprachige Eingabeaufforderungen, um KI zu besseren Ergebnissen zu führen In unserem ersten Schritt werden wir nun eine vage oder generische Und hier werde ich zeigen, wie KI vage Antworten liefern kann , wenn die Eingabeaufforderungen für dieses nächste Beispiel also Lassen Sie uns für dieses nächste Beispiel also mit einer generischen Anfrage beginnen Und dafür werde ich hier die folgende Eingabeaufforderung verwenden. Und ich werde einfach sagen, erklären Sie Führung. Okay, wie Sie sehen können, fängt HAPT an, die Antwort hier auszugeben, und es beginnt, die Leserschaft zu erklären und mit einer Einführung darüber zu beginnen , was Führung ist, es geht auf die wichtigsten Aspekte von Führung ein, verschiedenen Führungsstile und am Ende gibt es einen abschließenden Absatz Das ist also gut und ein guter Anfang. Aber Sie können sehen, dass das Problem dabei darin besteht, dass die Antwort zu breit gefächert ist und es an echten und spezifischen Erkenntnissen mangelt. Lassen Sie uns nun weitermachen und die Aufforderung verfeinern, um eine bessere Antwort zu erhalten. Und was ich hier tun werde , ist die Folgeaufforderung zu verwenden , in der es einfach heißt, drei Schlüsselqualitäten effektiver Führung anhand von Beispielen aus der Praxis zu erläutern . Hier erwarten wir also eine spezifischere Reaktion der KI. Hier können Sie sehen, dass es in verschiedene Führungskategorien unterteilt wird. Wir haben also visionäres Denken entwickelt. Es gibt Ihnen die Definition und es gibt Ihnen hier ein Beispiel, genau wie wir in unserer Aufforderung gefragt haben Sie haben Empathie und emotionale Intelligenz, Sie haben Entschlossenheit Dies sind also einige der wichtigsten Aspekte von Führung, zusammen mit Definitionen und Beispielen Und auch hier erhalten Sie eine kurze Zusammenfassung, die sehr präzise und lesbar ist Ich möchte also, dass Sie aus diesem Beispiel mitnehmen , dass KI-Antworten durch das Hinzufügen Struktur und Beispiel von Struktur und Beispiel detaillierter und nützlicher werden, insbesondere für Lernzwecke Für dieses nächste Beispiel möchte ich nun zeigen, wie wir eine falsche oder irreführende Antwort von Chat GBT korrigieren können eine falsche oder irreführende Antwort von Chat GBT korrigieren Und hier werden wir versuchen zu zeigen, wie KI manchmal sachlich falsche Antworten liefert Verwenden Sie jetzt das Wort versuchen, weil wir nicht vorhersagen können , ob KI uns die falsche Antwort geben wird oder nicht In den meisten Fällen erhalten wir die richtige Antwort, aber von Zeit zu Zeit kann es zu Fehlinformationen Deshalb sollten wir die Ergebnisse der KI immer auf Fakten überprüfen Es wird also sehr schwierig sein, einen Fehler in einem bestimmten Szenario zu reproduzieren Also werden wir versuchen, nachzufragen und zu sehen, wie es läuft. Also hier werde ich der KI eine sachliche Frage stellen. Und für dieses Beispiel frage ich einfach, wer das Telefon erfunden hat Das ist also die Frage, die ich stellen werde. Mal sehen, was sich HAHBD einfallen Okay, es sieht also so als ob das für den Hauptteil richtig ist Alexander Graham Bell, er war der Haupterfinder des Telefons, wofür er die meisten Auszeichnungen erhielt. Sie können sehen, dass es in einigen historischen Debatten Alicia Gray und Antonio gab Es ist momentan schwer zu sagen, aber tun wir so, als ob wir mit Sicherheit wissen , dass Alexander Graham Bell das richtig ist, aber bei Alicia Gray sind wir uns nicht sicher für die Zwecke dieses Beispiels so tun, Lassen Sie uns für die Zwecke dieses Beispiels so tun, als ob dies falsch ist, denn auch hier wird es sehr schwierig sein, zu versuchen genau eine falsche Antwort von der KI zu erzeugen , da wir keine Kontrolle über ihren Trainingsdatensatz haben und daher kein bestimmtes Szenario für die Zwecke dieses SMO simulieren können . Aber nehmen wir zum Beispiel als Beispiel für dieses Szenario an, die Antwort Fehlinformationen einführt, was wir Was wir nun tun können, ist Genauigkeit des Abschlussballs zu Was wir also sagen können, ist die folgende Aufforderung zu verwenden und einfach zu sagen zuverlässige Quellen zu zitieren und zu bestätigen , wem die Erfindung des Telefons zugeschrieben wird. Also lass uns weitermachen und das ausführen. Und jetzt können Sie sehen, dass es heißt die Person, der die Telefoninfektion offiziell zugeschrieben wird, Alexander Graham Bell ist. Also, basierend auf der Patentnummer, jetzt gibt es Ihnen die Patentnummer, die Ausgabe des Patents und das Ausstellungsdatum, Sie haben die zuverlässigen Quellen. Jetzt haben Sie das Patent und die Marke, USPTO, Sie haben Labry of Congress und all diese Und wenn Sie möchten, können Sie auch hier auf den Link klicken, um zu dieser speziellen Website zu gelangen, auf der Sie alle Details und Informationen lesen können Informationen lesen Und auch hier geht es um einige alternative Behauptungen, aber Sie können sehen, dass wir zunächst zwei weitere Personen hatten , denen die Erfindung des Telefons hätte zugeschrieben werden können. Aber nachdem wir die zweite verfeinerte Aufforderung oder Folgeaufforderung eingegeben haben, können wir mit Sicherheit sagen, dass wir wissen, dass es Alexander Graham Bell ist. Die wichtigste Erkenntnis hier ist also, dass KI-generierte Inhalte immer auf Fakten überprüft werden, insbesondere auf historische oder wissenschaftliche Behauptungen um deren Richtigkeit sicherzustellen Schauen wir uns für unsere nächste Demo an, wie wir eine zu lange Antwort korrigieren können Hier versuchen wir also zu zeigen, dass KI-Antworten zu detailliert sein können und eine Zusammenfassung erfordern Und für diese Komplettlösung werde ich KI bitten, ein komplexes Thema wie Quantencomputer zusammenzufassen ein komplexes Thema wie Quantencomputer Ich werde also mit der folgenden Aufforderung beginnen, die besagt, dass Quantencomputer erklärt werden sollen folgenden Aufforderung beginnen, die besagt, dass Quantencomputer erklärt Okay, großartig. Jetzt können Sie sehen , dass Chachi PT uns die Ergebnisse gegeben und sie in verschiedene Kategorien unterteilt hat, und sie in verschiedene Kategorien unterteilt wie klassisch versus quantengroß, Superposition und all diese verschiedenen Das ist großartig, aber Sie können sehen, dass das Problem oder eine Beobachtung darin besteht, dass die Antwort zu lang ist, um sie schnell zu verstehen Also hier könnten wir den Abschlussball so verfeinern, dass wir stattdessen eine kurze Zusammenfassung anfordern. Ich werde also eine Folgeaufforderung verwenden , die einfach sagt: Fassen Sie Quantencomputer in einfacher Sprache in einem Satz Manchmal sieht man verschiedene Leute diesen Satz in einfacher Sprache verwenden Manchmal sieht man Leute, die Chat GPT erzählen, mir Thema X erklären, als wäre ich ein 5-jähriger oder ein 10-jähriger Und das sagt einfach dasselbe aus. Es heißt, benutze eine sehr einfache Sprache. Benutze keinen Fachjargon , den ich nicht verstehen könnte. In diesem Fall bitten wir also darum in einem Satz, also sehr kurz und in einfacher Sprache Also lass uns weitermachen und das ausführen. Und da hast du's. Im Moment können Sie sehen , dass die Antwort prägnanter und klarer ist Quantencomputer sind also eine neue Art der Datenverarbeitung, bei der winzige Partikel verwendet werden, um Probleme viel schneller zu lösen , indem an vielen Möglichkeiten gleichzeitig gearbeitet wird an vielen Möglichkeiten gleichzeitig gearbeitet Also noch einmal, folge genau dieser Richtung, ein Satz, einfache Begriffe. Jeder kann das verstehen. Also prägnanter und klarer, und Sie können sehen, dass die Antworten leichter verdaulich werden können, wenn Sie der KI sagen, dass sie zusammenfassen oder vereinfachen soll Antworten leichter verdaulich werden können, wenn Sie der KI sagen, dass sie zusammenfassen oder vereinfachen 23. Verbesserung der Konsistenz: Lassen Sie uns nun näher auf die Verbesserung der Konsistenz und die Vermeidung widersprüchlicher Ergebnisse eingehen Konsistenz und die Vermeidung widersprüchlicher Ergebnisse ChaChPT generiert Antworten auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten, was bedeutet, dass es unterschiedliche Antworten auf dieselbe Aufforderung geben kann Dies kann zwar für die Kreativität nützlich sein, kann aber auch zu Inkonsistenzen in den strukturierten Arbeitsabläufen für die professionelle Erstellung von Inhalten führen strukturierten Arbeitsabläufen für die professionelle KI erinnert sich nicht an frühere Antworten, und geringfügige Abweichungen in der Formulierung können ihren Fokus verlagern, was zu unterschiedlichen oder sogar widersprüchlichen Antworten führen Um die Konsistenz zu verbessern, müssen wir unsere Aufforderungsstrategien verfeinern Konsistenz verbessert sich, wenn wir unsere Eingabeaufforderungen standardisieren und ihnen Struktur verleihen Je genauer die Anweisungen sind, desto weniger Variationen wird es bei den KI-Antworten geben Ordnung, für die nächste Demo werden wir versuchen , werden wir versuchen sicherzustellen, dass die KI-Antworten den Anweisungen korrekt folgen. Und hier werden wir zeigen, wie unterschiedliche Formulierungen zu inkonsistenten Antworten führen, die Aufforderung für eine eher strukturierte als zuverlässige Antwort verfeinern und dann Einschränkungen für Dinge wie Format, Länge und Ton verwenden, um zu zeigen, dass wir Konsistenz wahren können Bei der ersten Frage werden wir inkonsistente Antworten testen Und hier zeigen wir, wie kleine, sofortige Änderungen zu deutlich unterschiedlichen Ergebnissen führen können zu deutlich unterschiedlichen Ergebnissen Hier können wir also einfach dieselbe Eingabeaufforderung verwenden. Also werde ich die Vorteile von Meditation beschreiben . Lassen Sie uns also diese Eingabeaufforderung ausführen, um zu sehen, was sich ChBt einfallen Jetzt werden wir Cha GIPT mehrmals eine allgemeine Frage stellen Also zuerst konnte es sich das einfallen lassen. Stellen wir genau dieselbe Frage noch einmal. Also werde ich weitermachen und dieselbe Aufforderung erneut ausführen. Okay, lassen Sie es uns noch einmal ausführen. Okay. Wenn Sie also zurückgehen, können Sie sehen, dass die erste, sie beginnt mit Meditation eine Vielzahl von körperlichen, geistigen und emotionalen Vorteilen bietet . Wenn du zum Sekan gehst, sagt das etwas ganz anderes aus Aber es hat etwas von der gleichen Struktur. Es beginnt also mit dem einleitenden Satz. Es heißt also, dass Meditation eine breite Palette von körperlichen, geistigen und emotionalen Vorteilen bietet . Dieser besagt, dass Meditation eine Vielzahl von Vorteilen für Ihren Geist, Körper und Ihr allgemeines Wohlbefinden bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Ihren Geist, . Es versucht, etwas Ähnliches zu sagen, aber der Punkt ist, dass es sich nicht daran erinnert, was es zuvor gesagt hat. Es gibt dir also eine Variante. Gehen wir also noch einmal zurück zur Wahrscheinlichkeit , erwarten, was in Bezug auf Text und Ausgabe als Nächstes kommt. Es ist gewissermaßen ein Versuch, dieselbe Botschaft zu vermitteln, aber die Formulierung und der Wortlaut sind völlig unterschiedlich Sie können also sehen, dass es sich um die erste Kategorie psychischer Vorteile handelt Bei diesem ist es genauso. Sie können jedoch sehen, dass der erste Satz besagt, Stress zu reduzieren, den Kristallspiegel zu senken und den Hormonhaushalt gegenüber Stress zu In diesem Fall heißt es, dass es Stress und Angst reduziert, indem es das Nervensystem beruhigt Also ganz andere Formulierungen und Antworten. Und dann das Gleiche für diesen Wenn Sie es sich ansehen, werden Sie im Wesentlichen unterschiedliche Arten von Antworten sehen Der Sinn dieser Demo besteht darin, Ihnen beizubringen , dass KI sich nicht an frühere Antworten erinnert, was zu Variabilität der Antworten führt nächsten Mal werden wir also auf dem aufbauen, was wir bereits gegeben haben, nämlich die Vorteile von Meditation aus der letzten Vorlesung beschrieben von Meditation aus der letzten Vorlesung Aber hier werden wir den Abschlussball verfeinern, um zuverlässigere Antworten zu Hier werden wir also zeigen, wie das Hinzufügen von Struktur die Variabilität reduziert Wir werden also Abschlussball modifizieren, um die Struktur durchzusetzen Und ich werde das tun, indem die folgende Aufforderung verwende, die besagt: Nennen Sie drei Vorteile der Meditation in Stichpunkten mit jeweils einer kurzen Erklärung. Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Und jetzt können Sie hier sehen, JGBD das produziert hat, und jetzt können Sie beobachten, dass diese Reaktion oder die Ausgabe jetzt strukturiert und konsistenter ist Und hier können Sie anhand der Ergebnisse erkennen, dass KI konsistentere Antworten liefert , wenn die Aufforderung Struktur- und Formatierungsanweisungen enthält Struktur- und Formatierungsanweisungen Abschließend möchten wir zeigen, wie durch die Verwendung von Einschränkungen mithilfe von Chat-GBT-Einschränkungen die Einheitlichkeit gewährleistet werden kann Deshalb zeigen wir hier, wie Einschränkungen wie Wortbeschränkungen, Formalität oder Antwortstil die Konsistenz verbessern können Hier können Sie also mit diesem Chat fortfahren oder einen neuen Chat öffnen Es ist nicht wirklich wichtig. Aber ich werde diesen Chat hier einfach fortsetzen . Aber lass uns eigentlich einen neuen Chat eröffnen. Warum nicht? Hier werden Sie jedoch sehen, dass ich den folgenden Abschlussball verwenden werde , um KI zu bitten, sich an bestimmte Antwortbeschränkungen zu halten. Und hier werde ich sagen, die Bedeutung der Cybersicherheit in genau drei Sätzen in einem formellen Ton erklären . Okay, Sie können jetzt sehen, wir gewissermaßen das vorherige Problem beheben, das wir in der letzten Vorlesung gesehen haben , sodass die Antwort nun einer kontrollierten Länge und einem formalen Stil folgt . Hier können Sie sehen, dass Sie durch das Setzen von Wortgrenzen, z. B. in genau drei Sätzen, Zeichenbeschränkungen verwenden können wenn Sie möchten, oder Wortbeschränkungen, was auch immer es ist, welche Grenze Sie möchten, Sie können in Ihrer Aufforderung einfügen. Sie können sehen, dass Wortbeschränkungen, Formatierungsregeln und Tonanforderungen, also in diesem Fall bitten wir um einen formellen Ton, all das kann KI helfen vorhersehbarere Ergebnisse zu erzielen. 24. Ethische Erwägungen: Daher sind ethische Überlegungen in der Welt der KI immer ein großes Thema und eine große Diskussion. Schauen wir uns das an und berücksichtigen wir das bei KI-generierten Inhalten. KI ist also ein mächtiges Instrument, aber sie versteht weder Ethik noch Fairness oder Wahrhaftigkeit Sie sagt Text einfach anhand von Mustern und ihren Trainingsdaten und dem Zugriff, den sie auf das Internet und die Informationen im Internet hat, voraus ihren Trainingsdaten und Zugriff, den sie auf das Internet und die Informationen im Internet hat Internet und die Informationen im Internet Deshalb ist menschliche Aufsicht unerlässlich um sicherzustellen, dass KI-generierte Inhalte korrekt, fair und ethisch KI-generierte Inhalte können das Recht durchsetzen, voreingenommen sein, Fehlinformationen verbreiten oder diese Risiken verstehen, können wir KI also verantwortungsvoller und ethischer einsetzen KI-Inhalte sollten überprüft werden, bevor sie veröffentlicht oder geteilt werden Durch Querverweise auf zuverlässige Quellen und die Beseitigung irreführender Behauptungen können wir sicherstellen, dass KI bei der Erstellung von Inhalten ethisch vertretbar eingesetzt 25. Erstellen von KI-Personas: Okay, lassen Sie uns nun in die Erstellung von KI-Personas für maßgeschneiderte Antworten eintauchen Erstellung von KI-Personas für Chat GPT kann so angepasst werden , dass es sich wie ein Branchenexperte, Kundendienstmitarbeiter oder Fachspezialist verhält Kundendienstmitarbeiter oder Fachspezialist oder Fachspezialist Indem Sie seine Persönlichkeit definieren, können Sie KI-Antworten so verbessern, dass relevanter, konsistenter und Die Definition einer KI-Persona verbessert die Qualität der Antworten. Ganz gleich, ob Sie HGPT als Finanzanalyst, Arzt oder Personalvermittler einsetzen möchten, wenn Sie die Identität des Unternehmens gestalten, wird es für Ihren spezifischen Anwendungsfall wertvoller und ansprechender Um eine KI-Persona zu erstellen, definieren Sie ihre Rolle, ihr Fachwissen, ihren Tonfall und ihr Antwortformat Dadurch wird sichergestellt, dass HGPT Antworten liefert den Erwartungen der Branche und den Bedürfnissen der Zielgruppe entsprechen In diesem nächsten Schritt werden wir eine KI-Persona für eine bestimmte Hier werden wir das demonstrieren und mit einer einfachen Aufforderung beginnen und das Standardverhalten der KI beobachten Wir verfeinern die Persona mit zusätzlichen Anweisungen und testen sie dann mit realen Szenarien Lassen Sie uns also für unseren ersten Schritt JAGPT ohne eine Persona testen Also hier werde ich zeigen, wie HAIPT generischer reagiert Hier beginnen wir also mit einer sehr einfachen Anfrage, und ich werde den folgenden Abschlussball verwenden, der besagt, geben Sie mir Ratschläge zur Investition in Indexfonds Lassen Sie uns also weitermachen und diese Aufforderung ausführen. Und hier können Sie sehen, dass HAGPT uns die Antwort geben konnte Es ist jedoch etwas generisch. kategorisiert es also, indem es versteht, um welche Mittel es sich handelt, früh damit anfängt und konsequent vorgeht Das ist also eher eine Art Anweisung oder Empfehlung Wählen Sie kostengünstige Fonds, diversifizieren Sie, denken Sie langfristig und so weiter Die Reaktion ist also gut. Es ist immer noch etwas generisch, und hier können Sie sehen, dass das Problem darin besteht, dass der Antwort an Tiefe und Personalisierung mangelt Hier können Sie also sehen, dass KI ohne Persona generische Antworten auf oberflächlicher Ebene liefert Lassen Sie uns nun darauf aufbauen und eine KI-Persona für einen Finanzberater definieren Deshalb zeige ich Ihnen hier, wie die Strukturierung einer KI-Persona ihr Fachwissen und ihren Stil verbessert Wir werden also jetzt die Aufforderung zur Einführung einer Persona ändern Aufforderung zur Einführung einer Persona So sieht die verbesserte Eingabeaufforderung aus. Also, was ich hier sagen will, ist, dass Sie ein professioneller Finanzberater mit mehr als zehn Jahren Erfahrung sind ein professioneller Finanzberater . Also nochmal, wir definieren die Persona über den Satz. Ihre Aufgabe ist es, Sie Investitionen in Indexfonds fachkundig zu beraten Verwenden Sie Beispiele aus der Praxis, empfehlen Sie spezifische Strategien und Antworten mit weniger als 200 Wörtern. Deshalb führen wir auch hier das Wortlimit ein. Also lasst uns weitermachen und diese Front kontrollieren. Okay, jetzt bekommen wir hier konkretere Antworten. Der Unterschied besteht also darin , dass die AR- oder HATVT-Reaktion ausgefeilter und eher fachkundig ist Hier können Sie also sehen, dass eine gut definierte Persona KI-Antworten spezifischer, informativer und umsetzbarer macht KI-Antworten spezifischer, informativer und Lassen Sie uns abschließend die KI-Persona in einem realen Szenario testen Deshalb möchte ich Ihnen hier zeigen, wie die Persona bei verschiedenen Abfragen konsistent bleibt Für dieses nächste Beispiel werde ich also eine Folgefrage stellen Konsistenz zu testen Hier verwende ich also die folgende Aufforderung , in der GPT einfach gefragt wird , was die beste Strategie für Anfänger ist , die in Indexfonds investieren Lassen Sie uns also weitermachen und die Eingabetaste drücken, und Sie können sehen, dass die Antwort immer noch der Persona entspricht Sie können also sehen, dass es für Anfänger heißt, für Anfänger ist die beste Strategie Einfachheit, kombiniert mit Konsistenz, und Ihnen dann Nummer eins zu sagen: Beginnen Sie mit einem breiten Marktindex, verwenden Sie die Durchschnittskosten in Dollar, halten Sie es einfach, erwägen Sie, aus Stabilitätsgründen Anleihen hinzuzufügen, über Steuervergünstigungskonten zu investieren und so Hier können Sie also sehen, dass durch die Definition von KI-Personas konsistente Antworten wie bei Experten für verschiedene Proms innerhalb derselben Sitzung gewährleistet konsistente Antworten wie bei Experten für verschiedene Proms innerhalb derselben 26. Mehrschichtige Eingabeaufforderung und verschachtelte Abfragen: Lassen Sie uns nun mit JAGBT in mehrschichtige Eingabeaufforderungen und verschachtelte Abfragen eintauchen und verschachtelte Abfragen Layer-Prompting verbessert die KI-Antworten, indem komplexe Aufgaben in logische Anstatt eine allgemeine Frage zu stellen, können wir JAGPT durch einen strukturierten Denkprozess führen einen strukturierten Denkprozess tiefere und genauere Ergebnisse Verschachtelte Abfragen ermöglichen es der KI, Antworten auf natürliche Weise zu verfeinern und zu erweitern, ähnlich wie bei einem Hin- und Her-Gespräch Indem wir JAGPT durch eine logische Reihenfolge führen, können wir detailliertere und aufschlussreichere Durch die Strukturierung von KI-Interaktionen in Ebenen von Anfragen helfen wir Chat GPT dabei, gut organisierte, gründliche und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren gründliche und Lassen Sie uns nun darüber sprechen, wie wir Layer-Prompting für eine bessere KI-Reaktion nutzen können Und hier werden wir es demonstrieren, indem wir mit einer allgemeinen Frage beginnen und die erste Antwort der KI beobachten werden wir anhand von Folgeanfragen die Antwort verfeinern, erweitern und verbessern, und dann können wir eine einstufige Antwort mit einem mehrschichtigen Ansatz vergleichen mit einem mehrschichtigen Ansatz Im ersten Schritt werde ich also eine einseitige Eingabeaufforderung im Vergleich zur Ebenenaufforderung testen eine einseitige Eingabeaufforderung im Vergleich zur Ebenenaufforderung Und hier können Sie sehen, wie eine einzelne vage Aufforderung zu einer zu generischen Antwort führt . Ich werde also mit einer sehr allgemeinen Anfrage beginnen und diese Aufforderung verwenden, die besagt: Wie starte ich einen YouTube-Kanal Lassen Sie uns also weitermachen und die Eingabetaste drücken. Hier können Sie also sehen , dass es uns eine einigermaßen strukturierte Antwort gibt. Beginnen Sie also mit der Definition Ihrer Nische, richten Sie Ihren Kanal ein, planen Sie Ihre Inhalte, besorgen Sie sich die Grundausstattung und so weiter. Sie können also sehen, dass die Reaktion nicht schlecht ist. Es ist jedoch immer noch etwas allgemein und unstrukturiert in Bezug auf das, was wir benötigen, um diesen YouTube-Kanal wirklich erstellen zu können Sie können also sehen, dass es in der Antwort an Details mangelt, und das liegt daran, dass allgemeine Fragen bei HAGBT oft zu oberflächlichen und unvollständigen Antworten führen zu oberflächlichen und unvollständigen Okay, jetzt fahren wir mit dem nächsten Schritt fort, in dem wir die Antwort mit Layer-Eingabeaufforderungen verfeinern werden Antwort mit Layer-Eingabeaufforderungen Und hier werde ich zeigen, wie die Aufschlüsselung der Frage die Antwortschritte verbessert Also werden wir die Aufgabe in strukturierte Unterfragen aufteilen. Also hier beginne ich mit der Follow-up-Aufforderung, der ersten, die einfach sagt: Was sind die wichtigsten Schritte vor dem Start eines YouTube-Kanals? Also lass uns weitermachen, Moderator. Jetzt können Sie also sehen, dass es uns mehr Details als strukturierte Antworten gibt. Vor dem Start des YouTube-Kanals ist es also wichtig, ein solides Fundament zu legen, und es zeigt uns, welche das sind. Definieren Sie also den Zweck und die Zielgruppe des Kanals, wählen Sie eine Nische aus, recherchieren Sie die Konkurrenz, planen Sie Inhalte im Voraus, erstellen Sie Branding-Elemente, richten Sie Ihre Ausrüstung ein, erstellen Sie einen Trailer oder ein Intro-Video und so weiter Also das ist eigentlich ziemlich gut. Sie können sehen, dass dies tatsächlich viel mehr Details das, was wir für den Start des YouTube-Kanals benötigen . Lassen Sie uns nun weitermachen und uns auf einen wichtigen Aspekt konzentrieren. Also zum Beispiel der YouTube-Inhalt. Also hier werde ich meine zweite Follow-up-Aufforderung platzieren. Denken Sie noch einmal daran, dass wir das übereinander legen, oder? Das wird Layer-Prompting genannt. Jetzt werde ich mit dieser Aufforderung weitermachen, die besagt, wie erstelle ich ansprechende YouTube-Inhalte Lassen Sie uns also weitermachen und das ausführen. Es heißt also, bei der Erstellung ansprechender Inhalte geht es darum, Aufmerksamkeit zu erregen, Mehrwert zu bieten, sei es Bildung, Lernen oder was auch immer, und dafür zu sorgen, dass die Leute zuschauen. Und so können Sie es tun. Sie die Zuschauer also in den ersten 15 Sekunden ein, konzentrieren Sie sich auf eine klare Botschaft, erzählen Sie eine Geschichte, verwenden Sie Bildmaterial, fördern Sie die Interaktion der Zuschauer, Tempo, beobachten Sie Ihre Analysen und sehen Sie, Sie wissen schon, ob Sie aus den Daten, die Sie von Ihren Zuschauern sammeln , einige Erkenntnisse gewinnen können aus den Daten, die Sie von Ihren Zuschauern sammeln , einige Erkenntnisse gewinnen die Sie von Ihren Zuschauern sammeln Die Videos. Hier können Sie sehen, dass dies detaillierter und umsetzbarer ist. Dies zeigt, dass eine schrittweise Verfeinerung JAGPT dabei hilft, detaillierte und strukturierte Antworten zu liefern wir nun mit dem nächsten Schritt fort, in dem wir verschachtelte Abfragen für zusätzliche Tiefe verwenden werden Deshalb werde ich hier zeigen, wie KI auf früheren Antworten aufbauen kann , um umfassendere Erkenntnisse Eine Sache, die wir tun möchten, ist KI zu bitten , ihre bisherigen Antworten zusammenzufassen Ich werde also den folgenden Abschlussball verwenden, in dem es heißt: Fasse die wichtigsten Schritte zum Start eines YouTube-Kanals in einem Also lass uns weitermachen und das ausführen. Okay, großartig. Cha GPT war also in der Lage, genau das zu tun die vorherigen Schritte in einem Absatz zusammenzufassen Also noch einmal, um einen erfolgreichen Videokanal mit Videos zu starten, wählen Sie zunächst eine klare Nische und so weiter Du kannst das Video pausieren , um es dir durchzulesen. Und auch hier ist die Antwort von ha chipT präzise und gut strukturiert Jetzt werde ich HAGPT bitten, auf der Grundlage der Zusammenfassung einen Aktionsplan vorzuschlagen Also werde ich hier die folgende Aufforderung einfügen, in der es heißt, jetzt einen 30-Tage-Aktionsplan für den Start eines YouTube-Kanals zu erstellen für den Start eines YouTube-Kanals Das wird uns also weiterhelfen , wenn das unser Ziel hier ist. Jetzt können Sie sehen, dass es Woche und auch Tag für Tag aufgeschlüsselt wird. Also Woche eins, Gründung und Planung, also sagt es uns wieder, dass dies nur eine Empfehlung ist. Sie können dies je nach Ihrem Anwendungsfall oder dem, was für Sie am besten funktioniert, und Ihrem Zeitplan oder was auch immer der Zweck oder der Anwendungsfall ist, ändern Ihrem Anwendungsfall oder dem, was für Sie am besten funktioniert, und Ihrem Zeitplan oder . Dies ist nur ein Beispiel, bei dem wir versuchen, einen YouTube-Kanal zu starten, aber deine Zwecke könnten anders sein. Wie dem auch sei, um darauf zurückzukommen, du hast Woche eins, Tag zwei, definiere deine Nische und schreib deine Mission und Werteerklärung für deinen Kanal, Tag drei und vier Recherche, Tag fünf und sechs, Brainstorming mit zehn Videoideen, Tag sieben, wähle deinen Kanalnamen und so definiere deine Nische und schreib deine Mission und Werteerklärung für deinen Kanal, Tag drei und vier Recherche, Tag fünf und sechs, Brainstorming mit zehn Videoideen, Tag sieben, wähle deinen Kanalnamen und Das ist also wirklich gut, Woche für Woche und Tag für Tag, aufgeschlüsselt gut, Woche für Woche und Tag für Tag, bietet Ihnen einen umsetzbaren, genau 30-Tage-Plan, in dem Sie einen Leitfaden haben, eine Anleitung dazu, was Sie den ganzen Tag über für jeden Tag der Woche tun sollten den ganzen Tag über für jeden Tag der Woche tun . Sie können hier also sehen, dass NSSET-Abfragen KI-generierte Antworten strukturierter, kontextbezogener und 27. ChatGPT mit anderen KI-Tools: Schauen wir uns nun an, wie wir HGPT leistungsfähiger machen können , indem wir es mit anderen KI-Tools kombinieren HGPT eignet sich zwar hervorragend zum Generieren von Text, aber die Kombination mit anderen KI-Tools eröffnet noch mehr Potenzial ob Sie Workflows automatisieren, Daten analysieren oder visuelle Inhalte erstellen müssen , Integration mehrerer Tools kann die Produktivität erheblich steigern Jedes KI-Tool hat einzigartige Stärken. Durch die Kombination von HGIBT mit Bildgeneratoren, Tabellenkalkulationen und Automatisierungsplattformen können Sie hocheffiziente Workflows erstellen, können Sie hocheffiziente Workflows erstellen die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind Die Integration von HGBT in bestehende Tools optimiert Arbeitsabläufe Ob über APIs, Automatisierungstools wie ZaPIR oder direkte Interaktionen zwischen KI und KI HGPT kann den Geschäftsbetrieb nahtlos verbessern Richtig, diese nächste Demo wird sehr cool sein , weil wir HAGBT zusammen mit einem anderen KI-Tool verwenden werden, um eine Aufgabe zu erledigen Also hier fangen wir mit unserer Demo an, wir werden mit einer Aufgabe in HAGBT beginnen In diesem Fall werden wir also Daten oder die Erstellung von Inhalten verwenden Daten oder die Erstellung von Inhalten Dann verwenden wir ein anderes KI-Tool , um die Ausgabe zu verbessern, in diesem Fall Bilderzeugung, und dann werden Sie sehen, wie KI-Tools zusammenarbeiten, um eine Komplettlösung zu erhalten. Diese Komplettlösung wird also aus zwei Schritten bestehen. Im ersten Schritt werden wir KI-optimierte Inhalte in HHIBT generieren, was in unserem Fall ein Social-Media-Beitrag sein wird Und dann werden wir in Schritt zwei den Inhalt mit einem anderen KI-Tool verbessern, und dafür werden wir Canva für die Bilderzeugung verwenden und dann alles zusammenführen Lassen Sie uns hier mit unserem ersten Schritt beginnen, und ich werde zeigen, wie CHAIPT strukturierte detaillierte Texte für die Erstellung von Inhalten generiert In diesem Beispiel beginnen wir also mit einer einfachen Anfrage und schreiben eine Instagram-Bildunterschrift oder einen Dafür verwende ich die folgende Aufforderung, die besagt, eine Instagram-Bildunterschrift für eine neue Fitness-Smartwatch-Markteinführung zu schreiben eine neue Fitness-Smartwatch-Markteinführung Stellen Sie sich vor, Sie möchten ein neues Produkt auf den Markt bringen und dann möchten Sie eine Kampagne Sie über Instagram starten möchten Lassen Sie uns also weitermachen und die Eingabetaste drücken. Und da hast du es. Also gibt dir HHIPT den Instagram-Beitrag. Lernen Sie also Ihr neues Werk kennen, werden Sie Partner der Next Gen Fit Watch, verfolgen jeden Schritt, jeden Beat und jedes Ziel, intelligenter als je zuvor, und dann einige Hashtags Wenn Sie möchten, können Sie also noch einen Schritt weiter gehen und das Ganze je nach Ton, Publikum usw. verbessern das Ganze je nach Ton, . Sie können auch den Fragen oder Empfehlungen folgen , die HHIVT Ihnen gibt Es heißt also eine Variante für ein bestimmtes Publikum oder einen bestimmten Ton. Sie können das also definieren und dann gebe ich Ihnen eine verfeinerte Antwort, aber nehmen wir an, wir haben eine verfeinerte Antwort. Aber nehmen wir an, wir sind mit dem einverstanden , was Cha GBT uns in Schritt eins gegeben hat, und jetzt wollen wir mit Schritt zwei fortfahren Okay, jetzt, wo wir unsere Inhalte haben, die wir mit HatchPT, einem KI-Tool, generiert haben, wollen wir diese Inhalte mit einem anderen KI-Tool verbessern diese Inhalte mit Und dafür werde ich zeigen, wie Canva, ein Designtool mit KI-Fähigkeiten , den HAGPT-Output verbessern kann und wie wir diese Tools verwenden können , um eine Komplettlösung zu Also werde ich hier Canva AI verwenden, um einen ansprechenden Beitrag zu erstellen Dafür werden wir mit dem HagPTGenerate eine Bildunterschrift erstellen und einen Instagram-Beitrag entwerfen Und es gibt ein paar Möglichkeiten, wie ich Ihnen zeigen werde, wie Sie das erreichen können Zuallererst, bevor wir anfangen , benötigen Sie nur ein Konto. Und wieder, ein Canva-Konto, sie haben unterschiedliche Stufen. Sie haben die kostenpflichtige Version, die Pro-Version, und dann haben sie die kostenlose Version für die Zwecke dieses Kurses und in vielen, vielen Anwendungsfällen, mit der kostenlosen Stufe ist alles in Ordnung Ich empfehle also, auf die Canva-Website zu gehen, die einfach canva.com ist Sie benötigen lediglich einen Benutzernamen und ein Passwort. Verwenden Sie also einfach Ihre E-Mail-Adresse und erstellen Sie ein Passwort Sie können sich sogar über Google anmelden, sodass Sie nicht unbedingt ein Konto erstellen müssen. Sie können sich einfach mit Ihrer Google-, Apple ID und ähnlichen Dingen anmelden . Oder Sie können einfach eine E-Mail verwenden und ein Konto erstellen. Richten Sie also Ihr Konto ein Sobald Sie dies getan und sich angemeldet haben, sollte Ihnen die Homepage angezeigt werden , so wie sie derzeit aussieht. Okay, Canva hat also eine ziemlich einfache Designoberfläche, was nett ist Es ist sehr sauber. Es ist einfach zu benutzen. Auf der linken Seite haben Sie also Ihre Navigationsleiste. Du hast dein Menü. Du hast deine eigenen Projektvorlagen, deine Marke, Canva, KI und Apps und dann in der Mitte hast du Vorlagen und solche Dinge Also nochmal, es ist ein Design-Tool für YouTuber und Inhaltsersteller Aber du kannst auch andere Dinge tun. Als ob es viele Dinge gäbe, die du tun könntest. Sie können Präsentationen erstellen. Sie können Lebensläufe, Anschreiben, Beiträge und Beiträge in sozialen Netzwerken erstellen Anschreiben, Beiträge und Beiträge in sozialen Netzwerken Es stehen Ihnen viele tausend Vorlagen zur Verfügung , die Sie kostenlos und kostenpflichtig verwenden können. Insgesamt also ein großartiges Tool und sehr zu empfehlen. Aber für die Zwecke dieser Demo wollen wir wirklich verschiedene KI-Tools verwenden, um einen Instagram-Beitrag für die Einführung unserer Smartwatch oder unseres neuen Smartwatch-Produkts zu erstellen einen Instagram-Beitrag für die Einführung unserer Smartwatch oder unseres neuen Smartwatch-Produkts Lassen Sie uns also weitermachen und das zuerst in eine Richtung machen. Um dies zu tun, können Sie also die KI-Fähigkeit nutzen, die jetzt CVO AI heißt, und das ist etwas, das Cavo kürzlich eingeführt hat, was wirklich der Fall ist Und hier haben Sie verschiedene Optionen, sodass Sie Code, Text, Video, Design, Bild usw. auswählen können Video, Design, Bild usw. Und wenn du auf diese Dinge klickst, siehst du ein Beispiel und du bekommst sogar den Abschlussball. Wenn du also zum Beispiel ein Bild erstellen möchtest und du darauf klickst, wird es tatsächlich damit beginnen, dieses Bild mit der aktuellen Aufforderung hier zu erstellen . Es heißt also, erstellen Sie ein Bild von einer einfachen Hautpflegeflasche mit weichen botanischen Schatten im Hintergrund Also das ist irgendwie cool. Und ja, das ist wirklich nett. Und wir wollen im Grunde ein Bild erstellen, das diesem sehr ähnlich ist, noch einfacher. Aber was wir tun werden, ist, dass wir uns unsere eigene Aufforderung einfallen lassen müssen. Und auch hier hängt es wirklich davon ab, welche Art von Eingabeaufforderungen Sie sich einfallen lassen Aber im Moment müssen Sie nur wirklich auf das Bild geklickt haben Lassen Sie uns also weitermachen und tatsächlich einen Rückzieher machen. Wenn du das also von Grund auf selbst machen möchtest , ohne auf eines dieser Dinge zu klicken, musst du nur sicherstellen dass Canva AI hier ausgewählt ist Auch hier hast du ein paar Optionen. Du hast deine Designs. Du hast Vorlagen und du hast Canva AI, also stelle sicher, dass du das auswählst Wenn es nicht ausgewählt ist, können Sie jetzt die Funktion aus der KI auswählen . Damit du für mich entwerfen kannst. Du kannst Design für mich wählen. Du kannst ein Bild erstellen, einen Hund entwerfen, Code schreiben und so weiter. Für diesen Fall möchten wir also ein Bild erstellen. Also mach weiter und klicke darauf. Und eins ist hier, Sie können verschiedene Stile verwenden. Das sind also verschiedene Stile mit unterschiedlichen Filtern und so weiter. Sie können also SMART wählen, ein filmisches, kreatives, beliebiges Makro und all diese verschiedenen Aktienoptionen, die Ihnen zur Verfügung stehen So können wir zum Beispiel einfach keine auswählen und schauen, was sie bewirken. einfach keine auswählen und schauen, was sie bewirken Aber ich ermutige Sie , mit all diesen anderen zu experimentieren , weil sie Ihnen einige wirklich interessante und realistische Ergebnisse liefern. Also lassen wir den Stern vorerst so wie er ist, aber Instagram-Posts haben normalerweise kein Asterk-Verhältnis von 169 Sie sind das Gegenteil, also sind es tatsächlich 916. Wir müssen das also ändern , um sicherzustellen, dass unser Bild den Abmessungen auf den Geräten entspricht , die die Leute verwenden, um mit ihrem Handy auf Social-Media-Plattformen wie Facebook und Instagram zu gehen Social-Media-Plattformen wie ihrem Handy auf Social-Media-Plattformen wie Facebook und Instagram Jetzt ist das Seitenverhältnis auf 916 geändert, und jetzt müssen wir nur noch unseren Abschlussball einbauen In unserem Fall haben wir also von einer intelligenten Stimme gesprochen, also wollen wir einfach ein Bild für eine Smart Voice erstellen Ich werde also nur eine einfache brandneue Smartwatch im Hintergrund sagen eine einfache brandneue Smartwatch im Hintergrund Lassen Sie uns also weitermachen und auf Center drücken und sehen, was Canva sich einfallen Okay, großartig. Canva hat also Erstellung von vier verschiedenen Varianten abgeschlossen Und wieder ist dies die Standardeinstellung. Es hat das korrekte Seitenverhältnis, 916, wie Sie sehen, und bietet uns vier verschiedene Varianten einer Smartwatch Also das ist wirklich nett und du kannst anfangen, du kannst dein Design damit als Ausgangsbasis beginnen dein Design damit als Ausgangsbasis und dann kannst du es überlagern. Nun, all diese sehen toll aus. Dieser hier, der Text ist ein bisschen durcheinander, also werden wir ihn nicht verwenden Dieser zweite und der vierte sehen meiner Meinung nach ziemlich gut Wir können also beide verwenden, egal. Aber wenn du hierher gehst, gibt es ein paar Optionen denn das ist jetzt deine Ausgangsbasis. Was Sie tun könnten, ist, viele verschiedene Dinge tun zu können. Du kannst es einfach herunterladen und erneut zu Canva bringen und anfangen, es einfach herunterladen und erneut zu Canva bringen und anfangen Dinge zu entwerfen und mit Text, Logos und ähnlichem zu überlagern Du könntest es auf ein anderes übertragen, du kannst das Bild herunterladen und in eine andere Software wie Photoshop hochladen und es dort bearbeiten Was auch immer Sie wollen, Sie können das tun. Auf der unteren linken Seite befindet sich also diese Pfeiltaste, die den Download darstellt. Hier drüben haben Sie den Punkt Punkt, eine Einstellung , mit der Sie das Bild kopieren und löschen können. Und natürlich können Sie auf Bearbeiten klicken, und dafür wird nur der Canvas-Editor verwendet. Das ist so eingebaut, dass Sie es nutzen können, was ich sehr empfehlen kann. Also entweder der vierte oder dieser, lassen Sie uns hier einfach mit dem zweiten beginnen. Dieser sieht sehr einfach, elegant und nett aus. Ich mag diesen auch , weil er einfach ist. Es hat den Schatten und alles sehr beruhigende Farben im Hintergrund, genauso wie bei diesem. Jetzt haben wir also unser Bild und sind damit zufrieden. Wenn Sie nicht zufrieden sind, können Sie jederzeit zurückkehren. Und hier kannst du eine andere Eingabeaufforderung eingeben und einfach experimentieren. Und beachten Sie, dass dies auf der rechten Seite das verfügbare Token ist , das Sie für die kostenlosen Konten haben. Und wenn du mehr willst, kannst du einfach ein Upgrade durchführen, und Canva bietet dir sogar eine Pro-Testversion für 30 Tage, sodass du dich zu nichts verpflichten musst Und wenn es dir gefällt, kannst du das kostenpflichtige Abonnement fortsetzen das kostenpflichtige Abonnement Aber im Moment ist das kostenlose Kontingent gut genug. Bisher haben wir genug Tokens, aber wir sind fertig. Wir sind mit diesem Foto zufrieden, also lasst uns weitermachen und es anklicken. Und das sollte den Canva-Editor öffnen Hier können Sie experimentieren und beginnen, Schichten aufzubauen und auf der Grundlage Ihres Basisbilds, der Smartwatch, Jetzt, da wir einen neuen Editor haben, das Bild in unseren Canva-Editor geladen, können wir mit der Bearbeitung des Bildes beginnen und einfach darauf aufbauen Sie können also standardmäßig sehen, der Bild-Tab geöffnet wird, und es gibt viele, viele Dinge, die Sie hier tun können . Du hast Magic Studio. Die meisten davon sind leider Peto, also kannst du hier dieses Symbol mit der Krone sehen, die gelbe Krone, das heißt bezahlt Aber es gibt viele verschiedene Dinge, die du tun könntest. Sie können hier also Filter anwenden. Wenn ich zum Beispiel Fresco ändere, können Sie sehen, dass sich Belvedre ändert und so weiter können Sie sehen, dass sich Belvedre ändert und Also das ist alles nett. Lassen Sie uns vorerst einfach zu „Nichts“ zurückkehren und dann können Sie Effekte wie Schatten anwenden. Sie können sich hier bewerben, Sie können verschiedene Apps verwenden. Und ja, es gibt so viele verschiedene Dinge, die du tun könntest. Nun, für die Zwecke dieser Demo ist es nicht das Ziel, Canva hier zu lernen Sie bearbeiten und erstellen Bilder. Genau so können wir KI-Tools verwenden , um Dinge zusammenzubringen. Also alles, was ich jetzt wirklich tun werde , ist nur Text hinzuzufügen. Also ich bin glücklich mit diesem Bild. Nehmen wir an, ich habe meine gesamte Bearbeitung vorgenommen. Ich bin damit zufrieden. Also alles, was wir brauchen, um wirklich auf den ersten Text einzugehen, hier gibt es viele verschiedene Textteile, die Sie hier verwenden können. Auch hier gibt es verschiedene Stile, verschiedene Schriftarten, verschiedene Farben, so viele Variationen, die Sie machen können. Wenn Sie eines abspielen möchten, klicken Sie einfach auf AD a Textbox und dann können Sie es von dort aus bearbeiten Sie können eine dieser Optionen auswählen. Also werde ich zum Beispiel diesen auswählen, Ihr Team stärken und dann könnten wir etwas anderes tun Lass uns einfach einen normalen machen. Lass uns einfach das Textfeld hier hinzufügen. Und wenn Sie dann ein Textfeld hinzufügen, lassen Sie uns weitermachen und es nach unten drücken Okay, wir haben also ein paar Texte bekommen. Das sind natürlich Platzhaltertexte. Und dann, weißt du, wenn du das hast, kannst du die Schrift und die Größe und den Stil und die Effekte und solche Dinge ändern Größe und den Stil und die Effekte und solche Dinge Wir sind also zufrieden mit dem , was wir gerade haben. Jetzt müssen wir nur noch meinen Instagram-Beitrag fertigstellen. Also habe ich mein Bild bekommen. Ich muss nur den Text einfügen, den wir von ChaipT erhalten haben, und dann haben wir eine vollständige Infografik, die wir auf Instagram posten können Also hier könnten wir das machen. Wir könnten einfach so etwas machen , zum Beispiel das Ganze dort kopieren und einfügen. Gehen wir zurück und fügen das dort ein. Okay, und mit den Farben kannst du damit herumspielen. Das ist nicht so toll. Wenn wir hier zu den Farben übergehen, können Sie das ändern, was Sie wollen. Ändern Sie es hier in ein etwas dunkleres Violett. Sie können mit diesen Farben experimentieren. Der blaue ist auch nicht schlecht. Aber auch hier hängt es wirklich von Ihrem Design und Ihren Vorlieben ab. Nehmen wir an, wir sind damit zufrieden, wir können lesen, was darin steht, deinen neuen Trainingspartner kennenlernen, den nächsten Fit Wash. Nehmen wir an, wir sind wieder glücklich damit, nicht so toll. Sie können damit experimentieren, um herauszufinden, was für Sie am besten funktioniert. Aber ja. Und dann wollen wir zurückgehen und uns dann den Rest des Textes holen. Sagen wir zum Beispiel diesen, und dann lassen Sie uns weitermachen. Lass uns das einfügen. Der Text dafür ist zu groß, also werden wir ihn verkleinern. Gehen wir zu 21 Bit zu klein. Gehen wir 32. 36. Okay, das ist nicht schlecht. Also werden wir es runterholen, damit es lesbar ist. Und noch einmal, wenn Sie möchten, könnten Sie die Farbe ändern, indem Sie einfach darauf klicken. Und dann gibt es all die Dinge , die Sie hier tun könnten und die Größe ändern, die Schriftart ändern, die Farbe ändern. Und ja, es gibt viele Dinge, die du damit machen könntest. Jetzt bist du damit fertig. Das Bild ist fertig. Du hast deine Smartwatch, du hast deinen Text und deine Bildunterschrift. Alles, was du wirklich tun musst, ist das herunterzuladen und dann auf Instagram zu gehen, es posten und deine Hashtags und hoffentlich wird das irgendwie viral Das sollte also helfen, nichts zu versprechen, also kann es viral gehen oder auch nicht Aber auch hier geht es darum, Ihnen beizubringen, wie Sie verschiedenen KI-Tools eine Lösung erstellen und hinzufügen können. Und jetzt, wo das schon soweit ist, können Sie einfach auf Teilen und dann auf Herunterladen klicken, und dann wird das Bild heruntergeladen. Es gibt verschiedene Einstellungen, die Sie wählen können. Standardmäßig ist es also das PNG, das Bildformat. Sie könnten PDF NP 4, GIF, PT, PowerPoint und JPCF machen. Bilder PNG und JPEC Sie können das also auswählen und dann auf Laden klicken dauert einige Sekunden und es wird dann auf Verarbeitung dauert einige Sekunden und es wird dann auf Ihr Gerät heruntergeladen Sie können also sehen, wie Sie auf diese Weise verschiedene KI-Tools zusammenarbeiten lassen können Weise verschiedene KI-Tools zusammenarbeiten , um eine Komplettlösung zu finden. Und Canva ist in Verbindung mit HAGBT ein großartiges Designtool in Verbindung mit HAGBT Und hier können Sie in dieser Demo sehen , dass die Kombination von HAGBT mit Designtools wie Canva KI-generierte Inhalte visuell sehr ansprechend macht KI-generierte Inhalte visuell sehr ansprechend Jetzt möchte ich Ihnen ein paar verschiedene Möglichkeiten zeigen, wie Sie mit Canva dasselbe erreichen können, nur damit Sie ein Gefühl dafür bekommen, wie leistungsfähig diese KI-Tools Jetzt können wir zu Canva gehen und dann kannst du hier Canva AI auswählen Du kannst Design für mich auswählen oder ein Bild erstellen, oder du kannst die Dinge einfach so lassen, wie Und Sie können den Platzhaltertext hier sehen, ähnlich wie bei Chachi BT oder anderen KI-Tools Sie können tatsächlich über eine Aufforderung mit der CanvAI chatten oder sich unterhalten Hier heißt es also, beschreibe deine Idee und ich erwecke und ich Also ein sehr ähnlicher Funktionsumfang. Also kannst du mit ihm sprechen. Wenn Sie das Sprach- oder Mikrofonsymbol verwenden, können Sie Medien wie Dateien und Ordner und ähnliches hinzufügen . Aber hier werden wir nur eine sehr einfache Aufforderung machen. Aber wir behalten immer noch das Beispiel im Hinterkopf , das wir erreichen wollen, nämlich die Einführung der neuen Smartwatch Stattdessen werde ich hier versuchen, dass es den Großteil der Arbeit für mich erledigt , also sage ich einfach, erstelle einen Instagram-Beitrag , erstelle einen Instagram-Beitrag die Markteinführung einer neuen Smartwatch wirbt Und dann können Sie noch einen Schritt weiter gehen und tatsächlich sagen, dass die Überschrift für diesen Beitrag Folgendes enthalten sollte, und dann können Sie die Überschrift kopieren, die wir von HAGPT erhalten haben Wenn du also zum Beispiel hierher gehst, kannst du wirklich jeden beliebigen Text auswählen oder deinen eigenen Text erstellen, wenn du willst, ich werde einfach den kopieren, den wir von CHAPT bekommen haben Gehen Sie hierher, und dann werde ich das in Codes eingeben und einfügen Erstellen Sie also einen Instagram-Beitrag , der für die Einführung einer neuen Smartwatch wirbt Die Bildunterschrift für diesen Beitrag sollte und dann diesen Text enthalten Lassen Sie uns das also ausführen und sehen, was Cava sich einfallen Und es heißt, ich brauche nur ein paar Minuten , um das für uns zusammenzustellen Sie können sehen, dass es verschiedene Optionen erstellt. Und da hast du es. Canva ist also damit fertig, hier einige Variationen dieses Abschlussballs zusammengestellt zu Jetzt kannst du also jedes davon, das du magst, für deinen Instagram-Post verwenden , und du hast hier ein paar Walzen, was ganz nett ist Es kann seinen eigenen Text und eigene Infografiken hinzufügen, was wiederum sehr nett und nützlich und praktisch ist Und Sie haben hier einige Variationen , sodass Sie verwenden können , was Sie möchten. Also dieser hier ist ziemlich cool mit schönen Farben und Themen und allem Also wähle eines der beiden, du kannst auf Bearbeiten klicken, es zum Canva-Editor bringen und es weiter bearbeiten , um weitere Objekte hinzuzufügen oder Farben und ähnliches zu ändern Sie können die Konversation sofort fortsetzen und die Konversation einer anderen Person ändern Sie können sogar auf „Mehr Design“ klicken. Sie könnten Ihre Eingabeaufforderung mit Bildern von athletischen Frauen ändern , die eine Smartwatch laufen Sie könnten also viele Dinge damit machen, und das ist eine gute Ausgangsbasis für Ihr Design und die Werbung für diese neue Smartwatch-Markteinführung Schauen wir uns eine weitere Möglichkeit an, wie Sie diesen ansprechenden Instagram-Beitrag erstellen können Jetzt können wir also die Canva-KI verlassen , damit wir sie verlassen und tatsächlich Vorlagen erstellen können , weil Canva Tausende von Vorlagen hat , die du verwenden kannst, und das ist ziemlich aktuell mit den heutigen Trends Sie können also sehen, dass sie hier bereits Instagram-Beiträge haben. Wenn nicht, kannst du es einfach eintippen. Sie haben tatsächlich Millionen von Vorlagen. So kannst du zum Beispiel einen Instagram-Beitrag eingeben. Lass uns weitermachen und oben auf Vorlagen klicken. Dann lass uns weitermachen und auf Instagram-Beitrag klicken. Und dann erhalten Sie hier all diese Vorlagen , aus denen erhalten Sie hier all diese Vorlagen Sie möglicherweise einfach auswählen können. Oder Sie können einfach eingeben , was Sie wollen. Und Sie können hier auch Ihren Stil bestimmen. So modern, minimalistisch, einfach, elegant. Also werde ich es elegant machen. Und dann sind dies einige von denen , aus denen Sie wählen können, oder? Lassen Sie uns also weitermachen und Smartwatch New Smartwatch eingeben. Und dann können Sie hier nach Smartwatch suchen. Und dann erhalten Sie hier alle Vorlagen mit der Smartwatch, die wir möglicherweise als Grundlage verwenden könnten möglicherweise als Grundlage verwenden Bitte beachten Sie, dass viele davon quasi im kostenpflichtigen Abonnement enthalten sind, sodass Sie sehen können, dass das gelbe Kronensymbol „bezahlt“ bedeutet Sie müssen also nur scrollen und schauen, ob Sie eines finden können , das kostenlos ist und das nicht die Krone hat. Also werden wir diesen Stil auf „Alle Stile“ ändern, schauen, was wir uns einfallen lassen und schauen ob es hier einige kostenlose Optionen gibt. Okay, du hast hier also ein paar kostenlose Optionen. Auch hier kommt es wirklich darauf an, was Sie benötigen. Sie können auch mit einem leeren beginnen , aber lassen Sie uns weitermachen. Ich wollte dir das nur zeigen. Also lass uns hier einfach eine kostenlose benutzen. Also, zum Beispiel diesen, lass uns weitermachen und darauf klicken. Sie können sagen, diese Vorlage anpassen, und dann können Sie darauf klicken Dann wird der Editor aufgerufen und Sie werden als Vorlage verwendet. Jetzt könntest du wieder zu CHA GBT zurückkehren, diesen Text kopieren und einfügen und ihn dann hier und hier einfügen, und jetzt hast du einen weiteren Instagram-Beitrag Oder Sie könnten möglicherweise wieder einen beliebigen Text Ihrer Wahl eingeben und die Farben und die Schriftgröße ändern , Objekte einfügen und so weiter Eine letzte Sache, die ich Ihnen hier zeigen wollte , ist, dass Sie Ihre Bilder auf andere Weise oder über einen anderen Einstiegspunkt generieren können andere Weise oder über einen anderen und nicht unbedingt über CanVi Nehmen wir zum Beispiel an, in diesem Instagram-Beitrag oder auf diesem Bild, dass diesem Instagram-Beitrag oder auf diesem Bild, wir diese Smartwatches nicht wirklich mögen Also wollen wir unsere eigenen generieren. Lassen Sie uns also weitermachen und diese auswählen und dann entfernen. Und was Sie tun können, ist hier zu den Elementen zu kommen. Und wenn Sie dann sehen, dass es viele Dinge gibt, es gibt Formen, es gibt Grafiken. Und ich möchte, dass du dir den Bildgenerator ansiehst. Es gibt also schon Archivfotos und solche Dinge, aber lass uns weitermachen und den Bildgenerator benutzen und da steht: Generieren Sie Ihre eigenen. Also lass uns weitermachen und darauf klicken. Und dann zu ihren Bildern, Sie haben Bilder, Grafiken und Videos, wir bleiben einfach bei Bildern, und dann werde ich einfach eine neue Smartwatch einbauen, Three-D-Smartwatch Three-D-Smartwatch Also lass uns weitermachen und das ausführen. Und jetzt geht Cama durch die magische Medienfunktion, es wird diese Option für uns erstellen Okay, also da hast du's. Es generierte vier verschiedene Varianten. Sie sehen alle ziemlich gut aus, sodass Sie wählen können , was Sie möchten Auch hier können Sie mit der Aufforderung herumspielen und etwas anderes eingeben Sie können mit Stilen, dem Seitenverhältnis und Ihren Vorlieben herumspielen . Aber nehmen wir zum Beispiel an, wir mögen diesen. Wenn du also darauf klickst, wird das angezeigt, und jetzt kannst du quasi weitermachen und damit herumspielen, und das wird deine neue Smartwatch sein Auch hier gibt es einige Funktionen. Zum Beispiel ist der Hintergrundentferner eine coole Funktion, aber sie ist kostenpflichtig Es gibt andere kostenlose Tools, mit denen Sie den Hintergrund entfernen können , mit denen Sie den Hintergrund entfernen Nehmen wir für dieses Beispiel an, wir sind damit zufrieden und dies wird unser letzter Instagram-Beitrag Aber auch hier gibt es in Canva viele verschiedene Funktionen, mit denen du wirklich, wirklich coole Infografiken für Beiträge in sozialen Medien erstellen kannst wirklich coole Infografiken für Beiträge in sozialen Medien 28. Automatisierung von Workflows: Wir werden zwar nicht sehr ausführlich und detailliert auf die Verbindung und Integration mit der HGT-API und anderen Anwendungen eingehen, ich wollte nur kurz darauf eingehen, damit Sie sich bewusst sind, dass es möglich ist , Workflows mit HGBT und APIs mit Anwendungen von Drittanbietern zu automatisieren HGBT und APIs mit Anwendungen von Drittanbietern Die Automatisierung von Workflows mit HGBT spart Zeit, reduziert Fehler und erhöht die Effizienz Durch die Integration von KI mit APIs können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren, die Kundenbindung verbessern und sich wiederholende Aufgaben reduzieren HatGPTS-API ermöglicht es Entwicklern, KI in Geschäftsanwendungen, Websites und Workflows zu integrieren, sei es durch codebasierte Implementierung oder durch Tools ohne Code KI-gesteuerte Automatisierung KI-Automatisierung kann in verschiedenen Branchen eingesetzt werden von Marketing und Vertrieb zu Kundensupport und Analytik In Kombination mit APIs fungiert KI als intelligenter Assistent , der komplexe Prozesse vereinfacht. 29. Praktische Übung: Es ist jetzt Zeit für eine praktische Übung, bei der wir eine personalisierte KI-Persona für einen Anwendungsfall erstellen In dieser Übung erstellen Sie eine benutzerdefinierte KI-Persona, die für einen bestimmten Anwendungsfall entwickelt wurde ob es sich um Kundensupport, Coaching oder technische Beratung handelt, Gestaltung der Antworten von HACEPT wird KI in Ihrem täglichen Arbeitsablauf relevanter und wertvoller Überlegen Sie, auf welche Branche oder Funktion sich Ihre KI-Persona spezialisieren soll Es ist klar, dass die Definition ihrer Rolle und Fachwissens genauere und nützlichere KI-generierte Antworten gewährleistet genauere und nützlichere KI-generierte Antworten Der Ton, die Antwortstruktur und der Detaillierungsgrad Ihrer KI-Persona sollten ihrer Funktion entsprechen Beispielsweise sollte ein Rechtsassistent eine formelle Sprache verwenden, während ein Social-Media-Stratege einen lockeren, ansprechenden Umgangston wählen könnte Hier möchten Sie sehen, wie die KI-Persona verschiedenen Interaktionen konsistent bleibt Nach dieser Übung sollten Sie beachten, dass die Definition von KI-Personas für konsistente Antworten auf verschiedene Anfragen sorgt, die einem Experten ähneln KI-Personas können in den Bereichen Content-Marketing, Bildung, technischen Support und Kundenservice eingesetzt werden Bildung, technischen Support und Kundenservice Anpassung von KI-Antworten verbessert die Genauigkeit, Engagement und die Effizienz der Arbeitsabläufe 30. Zukunft von KI und Prompt Engineering: Lassen Sie uns nun ein wenig Zeit damit verbringen, über die Zukunft von KI und Prompt Engineering zu sprechen . Mit dem weiteren Fortschritt der KI Prompt Engineering immer ausgefeilter werden. KI SEP Stems wird Kontexte besser verstehen, Ergebnisse auf der Grundlage von Lernen in Echtzeit verfeinern und sich besser in geschäftliche und persönliche Arbeitsabläufe integrieren lassen . KI entwickelt sich hin zu besserer Gedächtnisspeicherung, multimodalen Fähigkeiten und kreativer Unterstützung. Mit der Verbesserung der Modelle wird KI in ihren Interaktionen immer menschenähnlicher werden, was die Effizienz in mehreren Branchen verbessert. In den kommenden Jahren wird KI Branchen verändern, indem sie Arbeitsabläufe optimiert, sich wiederholende Aufgaben automatisiert und intelligentere Entscheidungen ermöglicht Unternehmen, die KI frühzeitig integrieren, werden in Bezug auf Innovation und Effizienz weiterhin die Nase vorn 31. Bonustipps und Ressourcen: Lassen Sie mich einige Ressourcen mit Ihnen teilen, die Ihnen bei Ihrem kontinuierlichen Lernen und Ihrer KI-Reise helfen sollen. Die KI-Technologie schreitet jetzt schneller voran als je zuvor. über neue Modelle, schnelle Techniken und KI-Anwendungen auf dem Laufenden bleiben, bleiben Sie wettbewerbsfähig und erzielen die besten Ergebnisse mit AI Power-Tools. Der beste Weg, um mit den Fortschritten der KI Schritt zu halten , besteht darin vertrauenswürdigen KI-Forschungsblogs, Trendberichten und praktischen Kursen zu folgen Trendberichten und praktischen Kursen zu Viele dieser Ressourcen sind kostenlos und werden regelmäßig aktualisiert. KI-Fähigkeiten verbessern sich durch regelmäßiges Experimentieren und reale Anwendungen mit PMs üben, Branchentrends verfolgen und an KI-Projekten arbeiten, wird Ihr Fachwissen im Laufe der Zeit geschärft 32. Zusammenfassung und nächste Schritte: Lassen Sie uns nun gemeinsam die nächsten Schritte durchgehen. Aber zuerst möchte ich mir einen Moment Zeit nehmen und herzlichen Glückwunsch zum Abschluss des Kurses ha GBT prompt Engineering sagen herzlichen Glückwunsch zum Abschluss des Kurses ha GBT prompt Engineering Sie haben tiefe Einblicke in KI-gestützte Eingabeaufforderungen, Workflow-Automatisierung und KI-gestützte Entscheidungsfindungsfähigkeiten gewonnen, die in allen Branchen sehr gefragt sind Sie haben sich von einem Anfänger zu einem KI-Poweruser entwickelt. strukturierte Eingabeaufforderungen, KI-Automatisierung und Workflow-Integration beherrschen , können Sie KI jetzt für Produktivität, Kreativität und Effizienz nutzen Produktivität, Kreativität und ob Sie in den Bereichen Marketing, Technik, Finanzen oder Wirtschaft tätig sind , KI kann die Produktivität steigern, Aufgaben automatisieren und die Entscheidungsfindung rationalisieren Der nächste Schritt besteht darin, diese Fähigkeiten, die Sie im Kurs gelernt haben, in realen Szenarien anzuwenden Sie im Kurs gelernt haben, in realen Szenarien