Wat is AI Prompt Chaining?

GPT chatbots en LLM -agenten zoals ChatGPT zijn geweldig in bepaalde taken, maar... niet in alles. 

Gelukkig zijn er prompting-strategieën die je kunt gebruiken om je generatieve AI-workflows te verbeteren.

Prompt chaining is een techniek die je kunt gebruiken voor taken die meerdere diepgaande stappen vereisen. Het houdt in dat je de taak opdeelt in kleinere stappen en de AI-uitvoer gebruikt om de volgende stappen te informeren.

Laten we het opsplitsen:

Wat is prompt chaining?

Prompt chaining is een techniek voor natuurlijke taalverwerking (NLP) waarbij een reeks prompts wordt gebruikt om elke stap van een taak met meerdere stappen uit te voeren.

Elke prompt in de keten verwerkt een deel van de taak en de AI-uitvoer wordt gebruikt om de volgende stappen te informeren.

Voorbeelden van Prompt Chaining

Inhoud creëren

Opdracht 1: Maak een samenvatting voor een briefing voor werknemers over hoe AI-automatisering de productiviteit kan verbeteren.

Uitgang:

1. Inleiding: Wat is AI-automatisering?
2. Voordelen van AI-automatisering op de werkplek
3. Hoe AI repetitieve taken kan stroomlijnen
4. AI-tools die de productiviteit kunnen verhogen
5. Zorgen en uitdagingen aanpakken met AI-automatisering
6. Conclusie en volgende stappen

Opdracht 2: Wat zijn veelvoorkomende zorgen en uitdagingen (d.w.z. #5 uit de bovenstaande output) voor werknemers die AI-automatisering adopteren?

Uitgang: 

1. Werkzekerheid
2. Lacunes in vaardigheden
3. Vertrouwen en transparantie
4. Gegevensbeveiliging en privacy

Opdracht 3: Wat zijn veelvoorkomende problemen met gegevensbeveiliging voor werknemers die AI-automatisering gebruiken en hoe kunnen we deze verminderen?

Met deze techniek kun je een AI-tool voor conversaties vragen om alle ideeën en inhoud te genereren die je in je briefing wilt opnemen. 

Als je een generatieve AI-chatbot rechtstreeks om deze briefing zou vragen, zal hij waarschijnlijk niet dezelfde lengte of kwaliteit leveren als wanneer hij wordt opgesplitst in afzonderlijke stappen.

Strategische planning

Stel dat je een AI-chatbot wilt vragen om een marketingplan voor je hotelbedrijf op te stellen. 

Opdracht 1: Maak een schets van een strategisch marketingplan.

Uitgang:

1. Samenvatting
2. Marktonderzoek en analyse
3. Marketingdoelen en -doelstellingen
4. Doelgroep
5. Marketingstrategieën
6. Tactiek en implementatie
7. Budget en middelen
8. Meten en analyseren
9. Conclusie 

Opdracht 2: Wat zijn voorbeelden van marketingdoelen en -doelstellingen?

Uitgang:

1. Merkbekendheid vergroten
2. Leads genereren
3. Verkoop en inkomsten stimuleren
4. Klantbehoud verbeteren
5. Marketingbereik vergroten

Opdracht 3: Wat zijn de beste manieren om leads te genereren voor een hotel?

Uitgang: 

1. Investeer in een AI-chatbot om efficiënt kamers te boeken en diensten te upsellen
2. Samenwerken met lokale bedrijven voor verwijzingsdiensten
3. Speciale promoties en pakketten aanbieden
4. Optimaliseer je website voor SEO

Prompt 4: Kunt u stap voor stap uitleggen hoe ik een chatbot voor hotels kan implementeren?

Door informatie te vragen over elke stap en substap van het gegenereerde overzicht, kun je gemakkelijk een concept van je strategische marketingplan maken.

Wanneer moet ik prompt chaining gebruiken?

Prompt chaining is het meest geschikt voor complexe taken die uit meerdere stappen bestaan. Als over elke stap van een taak moet worden nagedacht, zal het altijd nuttig zijn om de taak op te splitsen in kleinere taken.

En als je vanaf nul begint, is het krijgen van ideeën en inhoud door elke stap van je promptketen de makkelijkste manier om een samenhangende output te bouwen. 

Enkele voorbeelden van taken die gebruik zouden moeten maken van prompt chaining zijn:

• Een bedrijfsstrategie opstellen voor een nieuw bedrijf
• Een AI-verkoopstrategie of AI-verkoopfunnel ontwikkelen
• Gedetailleerde inhoud genereren, zoals een rapport of een briefing 
• Een trainingsprogramma ontwerpen voor nieuwe medewerkers
• De ROI van je AI-chatbot berekenen

Deze taken vereisen meerdere stappen die beter één voor één worden gegenereerd dan allemaal tegelijk.

Prompting Chaining vs Gedachtenketting Prompting

Hoewel de naam van prompt chaining en chain-of-thought prompting op elkaar lijkt, zijn het verschillende promptingstrategieën om generatieve AI-uitvoer te verbeteren.  

Gedachtenketting

Met chain-of-thought prompting laat een gebruiker de AI in één antwoord de redenering achter zijn antwoord uitleggen. Dit vraagt de AI om elke stap van het probleemoplossingsproces te doorlopen, maar dit wordt bereikt in een enkele prompt en reactie.

Een chain-of-thought prompt kan bijvoorbeeld in één bericht worden uitgevoerd: 

"Een HR-team moet 5 functioneringsgesprekken van werknemers beoordelen. Elke evaluatie duurt 30 minuten en ze hebben 15 minuten nodig om ze voor te bereiden. Voor senior evaluaties is elk 10 minuten extra nodig. Hoe lang duurt het om 5 senior en 25 junior evaluaties af te ronden? Zet je redenering stap voor stap uiteen."

Prompt Ketting 

Met prompt chaining wordt de taak opgedeeld in afzonderlijke stappen met meerdere prompts, die elk voortbouwen op het vorige resultaat. Dit helpt om de AI te structureren en door een complexe taak te leiden waarbij waarschijnlijk redeneringen nodig zijn.

De eerste prompt kan er zo uitzien:

Opdracht: Identificeer de belangrijkste uitdagingen waarmee een bedrijf geconfronteerd kan worden bij de overgang naar werken op afstand.

Uitgang: 

• Communicatiehiaten
• Productiviteit behouden
• Technologie-infrastructuur
• Betrokkenheid van werknemers

De volgende vragen kunnen dieper op deze concepten ingaan. Bijvoorbeeld:

Opdracht: Vertel me hoe een bedrijf oplossingen kan vinden voor communicatiekloven bij de overgang naar werken op afstand.

Na de volgende uitvoerronde kan de volgende schakel van de ketting zijn:

Opdracht: Wat zijn de gemeenschappelijke uitdagingen waarmee bedrijven te maken krijgen als ze deze oplossingen invoeren?

Hoewel de twee dus op elkaar lijken, hanteren ze verschillende benaderingen om de meest diepgaande en relevante inhoud uit generatieve AI-tools te halen.

Een aangepaste AI-agent bouwen

Botpress is het enige AI-agent platform waarmee je echt autonome agents kunt bouwen. 

De open en flexibele Botpress Studio maakt eindeloze gebruiksmogelijkheden mogelijk in verschillende sectoren, van HR tot leadgeneratie. Dankzij onze kant-en-klare integratiebibliotheek en uitgebreide tutorials kunnen gebruikers AI-agenten eenvoudig vanaf nul opbouwen.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Of neem contact op met ons verkoopteam.

FAQs

1. Waarin verschilt prompt chaining van het gebruik van meerdere prompts?

Prompt chaining verschilt van het gebruik van meerdere prompts omdat het de prompts opzettelijk zo plaatst dat elke prompt voortbouwt op de output van de vorige, waardoor een logische progressie ontstaat. Als je daarentegen meerdere prompts gebruikt zonder chaining, is het mogelijk dat er geen continuïteit of taakrelevantie is tussen de prompts.

2. Vereist prompt chaining speciale AI-tools of kan ik het gebruiken met ChatGPT of vergelijkbare tools?

Voor prompt chaining zijn geen gespecialiseerde AI-tools nodig. Je kunt prompt chaining gebruiken met algemene tools zoals ChatGPT. Het is een techniek die meer afhangt van het promptontwerp en de taakverdeling dan van het platform.

3. Hoe plan ik een effectieve promptketen voordat ik begin?

Om een effectieve promptketen te plannen, verdeel je de algemene taak in afzonderlijke, beheersbare stappen die logisch van elkaar afhangen. Schrijf vervolgens prompts voor elke stap die duidelijk voortbouwen op de vorige output om de AI naar je einddoel te leiden.

4. Hoe bepaal ik de juiste lengte of diepte van een promptketting?

De juiste lengte of diepte van een promptketen hangt af van de complexiteit van de taak; complexe taken kunnen meer fijnmazige prompts nodig hebben om de nauwkeurigheid te behouden, terwijl eenvoudigere taken kunnen worden voltooid met minder, bredere prompts om efficiënt te blijven.

5. Hoe kan ik de effectiviteit van een promptketen evalueren?

Je kunt de effectiviteit van een promptketen evalueren door te kijken of de uiteindelijke output voldoet aan je beoogde doel. Als de keten niet op schema blijft of geen resultaten van hoge kwaliteit oplevert, moet je de afzonderlijke aanwijzingen of de volgorde ervan herzien.