Anthropic公開5個AI指令技巧:ChatGPT、Claude都適用!怎麼寫超有效?哪種下法不OK?
Anthropic公開5個AI指令技巧:ChatGPT、Claude都適用!怎麼寫超有效?哪種下法不OK?

如何向AI下指令、給予提示詞在人工智慧崛起的時代已成為一項技能,各大企業一度捧著20萬美元高薪,就為求得相關人才,現在更漸漸成為所有工作者需要具備的能力。AI新創Anthropic就發布了一份提示工程指南,和用戶分享如何能夠有效地給予AI提示。

ChatGPT問世後,提示工程曾經職場上最受追捧的新技能,不乏企業開出20萬到25萬美元的年薪招募擁有提示工程能力的人才,不過隨著AI模型變得越來越易用,這項技能從有著一定門檻的專業能力,逐漸轉變為眾多工作者都得熟練運用的技巧。

即使如此,要有效下指令給AI執行,仍需要懂得一些竅門。推出Claude系列模型的Anthropic,近日發布了一篇《提示工程概述》的指南,教導用戶如何有效地利用提示詞與模型互動,以得到自己想要的結果。

根據《Business Insider》報導,這份指南雖然是針對Anthropic旗下的Claude量身打造,同樣適用於市面上幾乎所有聊天機器人。

Anthropic強調這份指南主要是提供有一些基礎的AI用戶,至少需要有一份想改進的初步提示詞,以及有著明確的成功標準,並有辦法進行實證評估。《數位時代》也從中節選部分關鍵訣竅與讀者分享。

延伸閱讀:Google公開AI指令秘訣!搞懂10個超實用提示詞,讓AI回應更有料

訣竅一:提示要明確

Anthropic建議,與Claude互動時,要把他想像成一位很有才華、但記憶力不太好的新員工,「Claude不了解你的規範、風格、準則或偏好的工作方式,你越精準解釋想要的內容,Claude的回應就會越好。」

在舉例中,當你要求Claude在輸出內容中不要用刪節號時,詳細解釋要求比單純提出要求更好。

較不有效的寫法

「不要使用刪節號」

更有效的寫法

「你的回應會轉成語音朗讀,所以不要使用刪節號,因為文字轉語音功能不知道如何發音。」

指南中提到,給予Claude的任務最好包括生成的結果要用於哪裡、輸出的內容要提供給誰、這項任務屬於什麼工作流程,以及它最終的樣貌。並且可以使用編號或項目符號標記要求,確保AI依照你期望的順序、方式完成任務。指示越有條理、越清晰,得到的結果就越好。

訣竅二:給予AI範例

Anthropic在指南中分享的另一個要點,則是建議多給予AI模型範例,「範例是讓Claude產生你所需內容的祕密武器,在提示中加入一些精心設計的範例,可以顯著提昇Claude的準確性、一致性及品質。」這種作法被稱作「多範例提示」(few-shot)。

指南中提到,範例要有效需要注意相關性,範例是否反應實際案例,以及多樣性,範例是否涵蓋大多甚至極端狀況,同樣還要注意明確程度,例如使用<範例>標籤註明,讓AI明白知道哪些內容是你提供的範例。

訣竅三:給AI思考的空間

「當面對研究、分析或解決問題等複雜任務時,給予Claude思考時間可以大幅提昇表現。」Anthropic在指南中如此表示。

那麼,該如何給予AI思考的時間?這涉及到一種被稱為「思維鏈」(CoT)的提示技術,透過讓AI逐步拆解問題,進而生成更精準、細緻的回應。雖然思考可以讓AI模型提供更準確的答案,指南中也表示,思考會影響輸出時間,不是所有任務都需要AI深入思考,需要妥善在性能與延遲間取得平衡。

微軟,OpenAI,ChatGPT
這份指南雖然是針對Anthropic旗下Claude撰寫,但同樣適用於其他業者的AI模型。
圖/ shutterstock

而最基本的作法,就是直接在提示詞中要求AI「逐步思考」。文中也以一封請求捐贈人援助今年關愛兒童計畫為例。

●基本提示

撰寫個人化的電子郵件,請求捐贈人為今年的關愛兒童計畫提供援助。

在撰寫電子郵件前請逐步思考

這種提示雖然較為簡短,但缺乏如何思考的指導。

●引導式思考

撰寫個人化的電子郵件,請求捐贈人為今年的關愛兒童計畫提供援助。

撰寫電子郵件前請先思考。首先,依照他們的捐贈歷史和過去援助的活動,思考什麼訊息可以思考這位捐贈人。然後依照這些歷史資訊,思考關愛兒童計畫有哪些方面可能吸引他們。最後,運用你的分析結果撰寫個人化電子郵件。

這種方法告訴AI幾個可以依循的步驟,不過Anthropic指出,缺點在於缺乏結構化,無法將答案從思考過程分離出來。

●結構化提示

撰寫個人化的電子郵件,請求捐贈人為今年的關愛兒童計畫提供援助。

在使用 <思考> 標籤撰寫電子郵件之前,請先思考一下。首先,依照他們的捐贈歷史和過去援助的活動,思考什麼訊息可以給予這位捐贈人參考。然後依照這些歷史資訊,思考關愛兒童計畫有哪些方面可能吸引他們。最後,使用 <電子郵件> 標籤,結合你的分析撰寫個人化電子郵件。

相比前兩種作法,這可以將AI的推理過程與最終答案分離開來,但相對也需要占用較多的文本量,並需要更長的思考時間。

延伸閱讀:六招輕鬆駕馭GPT-4!提示詞怎麼下?怎麼讓模型思考?

訣竅四:賦予AI角色

Anthropic指出,賦予AI一個角色(比如新聞記者、法務專家),能夠大幅提升其表現。

這種被稱為「 角色提示 」的作法,能夠將AI從一般助手轉變為該領域的專家,「在複雜的場景中(比如法律分析或建立財務模型),角色提示可以顯著提升Claude的表現。」

同時,為AI賦予角色也能更容易規範它的遣詞用字符合你的需求,例如需要如財務長報告般簡潔扼要,或者專業撰稿人的正式文筆,都能更簡單地讓AI按照預期產出內容。另外,還可以透過限定角色的情境,確保AI在任務的特定範圍內進行回覆。

Anthropic在提供的範例中,要求AI分析一份軟體授權協議可能存在的風險,沒有被賦予角色的AI回答很簡略,沒有看出什麼重大問題。然而當它被賦予了「財星500強企業法務長」的身份後,便發現協議中存在大量陷阱,對公司極為不利,可能導致上百萬美元的損失。

訣竅五:允許AI說「我不知道」

AI生成內容最大詬病點,便是可能一本正經胡說八道,信誓旦旦地說著編造的內容,或者正確的內容中參雜虛假資訊,導致難以察覺或核實。

要減少AI產生幻覺的可能性,該指南中提到,最好的方式就是允許AI說「我不知道」,明確開放AI可以承認自己不確定的事項,如此一來便能大大減少出現錯誤資訊的情況。

另外,在一些涉及長文檔的任務時,可以要求AI先擷取引用資訊,再執行任務,這樣可以確保AI的回應都是基於引用資訊,降低幻覺問題。

延伸閱讀:AI工具懶人包|幫你搞定搜尋、寫作、簡報與資料整理:12款生產力工具一次收

用戶還可以再更進一步,要求AI為每個聲明標記引文和資料來源,讓你在查閱生成內容時可以查證說法是否屬實,甚至直接讓AI在生成內容後,重新檢視所有說法,一旦找不到引用來源就得撤回。

不過Anthropic也強調,這些技術雖然可以降低幻覺機率,卻不能保證完全消除風險, 用戶最好手動驗證部分關鍵訊息 ,尤其是涉及重要決策時。

熟悉這些要點並實行,能夠讓AI更準確生成用戶所期望的內容,不過上述的5個要點只是Anthroic這份指南中的一部份內容,其中還有更多的範例與細節教學,若希望精進自己運用AI能力的人,或許值得再閱讀完整指南。

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資料來源:Anthropic、Business Insider、India Today

關鍵字: #AI
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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