Prompt-reeksen
Naast het samenstellen en beheeren van prompts maakt AI Prompt Power het mogelijk om prompts te combineren met eigen code voor zowel de voorbereiding van de AI-calls als de nabewerking van de resultaten. Hiermee kunnen zogenaamde "chains" gecreëerd worden. Een "chain" beschrijft een reeks acties, waarbij voorafgaand aan het sturen van de prompt, gegevens kunnen worden voorbereid en gestructureerd. Vervolgens, nadat het taalmodel een antwoord heeft geformuleerd op basis van een gegeven prompt, kunnen via eigen code deze antwoorden direct worden verwerkt om verschillende acties uit te voeren. Bijvoorbeeld, het antwoord van het AI-model kan direct in een e-mail worden verzonden, de door het AI-model geleverde gegevens kunnen in een database worden opgeslagen, of een door het AI-model geschreven tekst kan direct als tweet worden geplaatst. Door zowel voor- als nabewerking mogelijk te maken, kunnen bedrijven de interactie met AI optimaliseren en naadloos integreren in hun bestaande processen, wat de implementatie efficiënter maakt.
Voorbeelden
Doel van het voorbeeld
In dit voorbeeld tonen we hoe een promptreeks een WordPress-webpagina kan creëren. Via een API-aanroep wordt de door het AI-model gegenereerde tekst direct omgezet in een webpagina.
Stappen in de prompt-reeks
Doel van het voorbeeld
In dit voorbeeld laten we zien hoe we door middel van een promptreeks een PDF-document kunnen genereren. In dit document wordt informatie weergegeven uit alle stappen die in de promptreeks zijn gebruikt. In de voorlaatste stap wordt op basis van een eerder gedefinieerd documenttemplate een HTML-tekst gemaakt. De laatste stap zet deze informatie om naar een PDF-bestand.
Stappen in de prompt-reeks
Doel van het voorbeeld
In dit voorbeeld demonstreren we hoe een promptreeks, met daarin een datamodel-bouwsteen en twee tool-stappen, een rapportage op het scherm kan genereren op basis van een door de gebruiker ingevoerde vraag.
Stappen in de prompt-reeks