Das Bereitstellen von Beispielen in deinen Prompts ist eine der effektivsten Prompt-Engineering-Techniken, die du verwenden wirst. Dieser Ansatz, bekannt als „One-Shot"- oder „Multi-Shot"-Prompting, beinhaltet, Claude Beispiel-Input/Output-Paare zu geben, um seine Antworten zu steuern.
Wie Beispiele funktionieren
Schauen wir uns ein Beispiel zur Stimmungsanalyse an. Angenommen, du möchtest, dass Claude kategorisiert, ob ein Tweet positiv oder negativ ist:
Die Herausforderung hierbei ist Sarkasmus. Ein Tweet wie „Ja, klar, das war der beste Film, den ich seit 'Plan 9 from Outer Space' gesehen habe" wirkt auf den ersten Blick positiv, ist aber tatsächlich sarkastisch und negativ (Plan 9 ist bekanntermaßen furchtbar).
Beispiele zu deinem Prompt hinzufügen
Um dies zu handhaben, kannst du Beispiele hinzufügen, die Claude zeigen, wie es korrekt antworten soll:
Die wichtigsten Elemente sind:
- Klare Einleitung: „Hier ist ein Beispiel-Input mit einer idealen Antwort"
- XML-Tags zur Strukturierung:
<sample_input>und<ideal_output> - Konkrete Beispiele, die das gewünschte Verhalten demonstrieren
Umgang mit Grenzfällen
Multi-Shot-Prompting glänzt beim Umgang mit Grenzfällen. Für das Sarkasmus-Problem könntest du Folgendes hinzufügen:
Be especially careful with tweets that contain sarcasm.
For example:
<sample_input>
Oh yeah, I really needed a flight delay tonight! Excellent!
</sample_input>
<ideal_output>
Negative
</ideal_output>Dies gibt Claude ein klares Muster, um sarkastische Inhalte zu erkennen, die sonst möglicherweise falsch klassifiziert würden.
Komplexe Ausgabeformate
Beispiele sind besonders wertvoll, wenn du möchtest, dass Claude strukturierte Ausgaben wie JSON-Objekte oder detaillierte Berichte erstellt. Anstatt das Format nur zu beschreiben, zeigst du genau, wie eine gute Ausgabe aussieht.
Gute Beispiele aus Evaluierungen finden
Wenn du Prompt-Evaluierungen durchführst, suche im HTML-Bericht nach deinen am höchsten bewerteten Ausgaben:
Finde Beispiele, die mit 10 (oder deiner höchsten verfügbaren Bewertung) bewertet wurden, und verwende diese Input/Output-Paare als Beispiele in deinem Prompt. Dies hilft Claude zu verstehen, wie „perfekt" für deine spezifische Aufgabe aussieht.
Kontext zu Beispielen hinzufügen
Für noch bessere Ergebnisse erkläre, warum ein Beispiel ideal ist. Nachdem du die Beispielausgabe gezeigt hast, füge eine kurze Erklärung hinzu:
</ideal_output>
This meal plan is well-structured, provides detailed information on food choices and quantities, and aligns with the athlete's goals and restrictions.Dies verstärkt die spezifischen Eigenschaften, die die Ausgabe wertvoll machen.
Best Practices
- Verwende XML-Tags, um deine Beispiele klar zu strukturieren
- Beginne einfach mit One-Shot-Prompting und füge dann bei Bedarf weitere Beispiele hinzu
- Konzentriere dich auf Grenzfälle, mit denen Claude möglicherweise Schwierigkeiten hat
- Füge Begründungen hinzu, warum Beispiele gut sind, wenn möglich
- Teste iterativ - füge Beispiele basierend auf Evaluierungsergebnissen hinzu
Beispiele sind besonders wirkungsvoll, weil sie zeigen statt erzählen. Anstatt zu versuchen, jede Nuance dessen zu beschreiben, was du möchtest, demonstrierst du es direkt. Dies macht deine Prompts zuverlässiger und hilft Claude, komplexe Anforderungen zu verstehen, die allein in Worten schwer zu erklären sein könnten.