Die Gems von Google sind eine sanfte Einführung in die KI-Prompt-Technik

Die vorgefertigten Gems von Google bieten prompte Beispiele, die Sie ändern können, um mit Ihrem eigenen benutzerdefinierten Bot zu beginnen.

Prompt Engineering hat sich im Zeitalter der generativen künstlichen Intelligenz (Gen AI) zu einer der wichtigsten neuen technischen Fähigkeiten entwickelt. Die Entwicklung einer guten Eingabeaufforderung ist mehr eine Kunst als eine Wissenschaft. Es geht darum, die richtigen Anfragen zu formulieren, damit ein Chatbot wie ChatGPT oder Googles Gemini das tut, was Sie wollen.

Eine gute Eingabeaufforderung kann manchmal den Unterschied zwischen einer halbwegs anständigen und einer schrecklichen Ausgabe eines Bots ausmachen.

Eine neue Funktion von Googles großem Sprachmodell Gemini, Gems, die letzte Woche eingeführt wurde, bietet einen Crashkurs in Prompt Engineering. Es lohnt sich, die Funktion auszuprobieren, wenn Sie viel Zeit mit Gen AI arbeiten oder beabsichtigen, die Technologie ausgiebig zu nutzen.

Gems sind fokussierte Chat-Sitzungen, die Sie in Ihrem Gemini-Dashboard speichern können. Sie sollen bei Aufgaben wie dem Brainstorming einer Unternehmensstrategie, der Verfeinerung Ihrer Lerngewohnheiten oder der Verbesserung Ihres Schreibens helfen.

Gems ähneln anderen Ansätzen, die es einem Benutzer von Gen AI ermöglichen, eine Eingabeaufforderung zu erstellen und die Eingabeaufforderung zur späteren Verwendung zu speichern. OpenAI bietet beispielsweise seinen Marktplatz für von Dritten entwickelte GPTs an.

Sie können sich Gems als eine einfachere Art von App vorstellen, auf der Sie für Ihre eigenen Zwecke aufbauen können.

Gems ähnelt auch den benutzerdefinierten Anweisungen von ChatGPT, bei denen es sich um Eingabeaufforderungen handelt, die Sie in Ihren Einstellungen speichern und die ChatGPT bei der Beantwortung berücksichtigen soll. Der Unterschied zwischen den beiden besteht darin, dass benutzerdefinierte Anweisungen in jeder Instanz von ChatGPT funktionieren sollen, während Gems-Anweisungen speziell für dieses einzelne Gem gelten.

Gems stehen möglicherweise einigen Nutzern der mobilen Gemini-App von Google auf Android zur Verfügung, jedoch nicht allen Nutzern. Wenn Gems nicht angezeigt wird, gehen Sie zu gemini.google.com. In der iOS-App für iPhone und iPad funktionieren Gems noch überhaupt nicht; Apple-Benutzer müssen Gemini im Web verwenden.

Nur Abonnenten des Gemini Advanced-Plans von Google oder der Business-Version können Gems nutzen (ab 19,99 $pro Monat im Rahmen eines Google One-Abonnements).

Wenn Sie Ihren eigenen Gem von Grund auf erstellen, rufen Sie zunächst in der Gemini-Seitenleiste den Gem-Manager-Bildschirm auf:

Klicken Sie auf „Neues Gem“ und geben Sie Ihrem Gem einen Namen und/oder eine Beschreibung, z. B. „Französischlehrer“. Anschließend geben Sie Anweisungen ein. Das ist der wichtige Teil. Sie sagen Gemini mit Anweisungen, welche Funktion dieses Gem haben soll - zum Beispiel „Hilf mir, die französische Sprache zu lernen“ - und wie Sie vorgehen möchten, etwa den Konversationsstil. Da es hier keine Hinweise gibt, versuchen Sie, Ihren eigenen Aufforderungsstil zu entwickeln:

Sie können jedoch einige Hinweise erhalten, indem Sie eines der fünf vorgefertigten Gems verwenden, die Google im Gems-Manager bereitstellt: Brainstormer, Karriereratgeber, Programmierpartner, Lerncoach und Schreibredakteur:

Wenn Sie mithilfe des kleinen „Kopieren“-Symbols eine Kopie eines dieser Gems erstellen, werden bei dieser Kopieraktion alle Anweisungen angezeigt, die Google für das Gem ausgefüllt hat. Betrachten Sie es als eine Vorlage für schnelles Engineering, auf der Sie aufbauen können. Sie können Ihre Anweisungen in das Feld „Anweisungen“ eingeben und die von Google bereitgestellte Vorlage hinzufügen, entfernen oder ändern.

Sie können später weitere Eingabeaufforderungselemente hinzufügen, wenn Ihnen diese einfallen. Gehen Sie einfach zurück zur Seitenleiste und zurück zum Gem-Manager-Bildschirm und wählen Sie das Stiftsymbol neben dem Gem aus, das Sie bearbeiten möchten.

Wenn Sie eines der Gems über die Seitenleiste aufrufen, beginnen Sie bei der Eingabeaufforderung mit der Eingabe, genau wie bei jedem Chat-Erlebnis.

Um Gems zu testen, habe ich den Brainstormer Gem kopiert und versucht, Hilfe bei einem Verkaufsplan für einen Abonnement-Tech-Newsletter zu bekommen. Ich nannte es „Verkaufscoach“ und bearbeitete den Google-Boilerplate-Code für Brainstorming, wobei ich den Eingabeaufforderungstext durch meine Änderungen ersetzte.

In der ersten Zeile der Eingabeaufforderung - „Zweck“ - habe ich beispielsweise Folgendes eingefügt: „Ihr Zweck besteht darin, mich bei der Ausarbeitung von Verkaufstaktiken und -strategien anzuleiten. Sie helfen mir, darüber nachzudenken, was bei einem bestimmten Interessenten funktioniert und was nicht.“ ." Ich habe mehrere Anforderungen hinzugefügt, wie zum Beispiel „Erklären Sie die Logik hinter jeder vorgeschlagenen Verkaufstaktik oder -strategie.“

Nachdem ich alle Änderungen vorgenommen hatte, klickte ich auf die Schaltfläche „Speichern“.

Von dort aus unterhielt ich mich mit dem Bot. Ich erläuterte den Versuch, einem bestimmten Interessenten ein 30-Dollar-Abonnement für einen Technologie-Newsletter zu verkaufen, der Anlageberatung bieten würde. Ich begann mit der Aufforderung: „Ich möchte einen Plan formulieren, um mein Abonnementprodukt an einen potenziellen Kunden zu verkaufen.“

Ich durchlief etwa eine halbe Stunde lang zahlreiche Frage- und Antwortrunden mit dem Bot, in denen ich hin und her einen Brief an den Interessenten verfasste, und gipfelte in einem Rollenspiel-Zoom-Anruf, bei dem der Edelstein die Rolle des Interessenten spielte skeptisch gegenüber dem Verkaufsgespräch agieren. Ich wurde auch aufgefordert, überzeugende Antworten einzugeben:

The Gem bewertete meine Leistung als Verkäufer - „zeigte ein gutes Verständnis der Verkaufsgrundlagen und meisterte gleichzeitig die Herausforderungen, die ein zögerlicher Interessent mit sich brachte“ - und nannte sogar mehrere Bereiche für Verbesserungen: „Ihr Kommunikationsstil hätte etwas herzlicher und ansprechender sein können.“ ."

Da ich kein Berufsverkäufer bin, habe ich keine Ahnung, ob all diese Ratschläge zu einem guten Coaching führen. Es erreicht wahrscheinlich nicht das Niveau eines legendären Trainers wie Jordan Belfort, dem Wolf der Wall Street und seinem Straight Line System.

Dennoch scheint es hier einen gewissen Wert zu geben. Das Transkript des gesamten Chats, das in der Seitenleiste gespeichert ist, ist praktisch, wenn Sie noch einmal zurückgehen und die Chat-Sitzung überprüfen möchten.

Einige Einschränkungen werden nach Abschluss der Übung deutlich sichtbar. Einer davon ist, dass der Gem während des halbstündigen Austauschs zwar einen einheitlichen Ton hat, aber nicht zu früheren Punkten zurückkehrt, sondern sich nur vorwärts bewegt. In einer echten Coaching-Sitzung sollte der Coach in der Lage sein, spätere Gesprächsrunden mit früheren Gesprächsrunden zu verbinden.

Ich denke auch, dass diese Stimmung auf gemeinschaftliche Aktivitäten zutrifft, wie zum Beispiel das Brainstorming einer Geburtstagsfeier oder die Arbeit an einem Lebenslauf.

Diese Einschränkung scheint mir ein allgemeines Problem bei großen Sprachmodellen zu sein. Das Modell erfordert wahrscheinlich eine effektivere Nutzung des Kontextfensters und aller Dinge, die zuvor im Austausch eingegeben wurden. Ich vermute, dass dies eine technische Herausforderung ist, die eine Weiterentwicklung des zugrunde liegenden Gemini-Modells erfordert.

Zweitens scheint sich Gem auf sein sehr allgemeines Wissen über den Verkauf aus den Trainingsdaten zu verlassen, die zur Entwicklung von Gemini verwendet wurden. Für diese fokussierten Anwendungsfälle vermute ich, dass die Gem-App von Retrieval-Augmented Generation (RAG) profitieren könnte, einer immer beliebter werdenden Gen-KI-Technik, bei der das KI-Modell auf eine externe Datenbank zugreift. Dieser Ansatz könnte es dem Gem ermöglichen, mehr Ressourcen für domänenspezifisches Vertriebswissen zu erhalten.

Drittens könnte der zugrunde liegende Prozess von der Speicherung einfachen Hintergrundwissens in Form von Sätzen profitieren, was OpenAI in seiner „Memory“-Funktion bietet. Das Speichern von Hintergrundwissen auf diese Weise bedeutet, dass jemand einen Edelstein verwenden kann, ohne die Dinge bei jedem Chat neu erfinden zu müssen.

Wenn Sie beispielsweise ein Verkäufer sind, sollten Sie in der Lage sein, Hintergrundinformationen wie „Ich verkaufe einen Tech-Newsletter im Abonnement für 30 US-Dollar“ zu speichern und den Gem diese Tatsache bei jedem Chat automatisch einbeziehen zu lassen.

Das bringt mich zum vierten und eklatantesten Versäumnis: Gems haben keine Aufzeichnungen über vergangene Gespräche. Auch wenn von jedem Chat mit dem Gem ein Transkript gespeichert wird, wird der Gem selbst jedes Mal leer angezeigt, wenn Sie ihn verwenden. Sie können den Gem nicht bitten, etwas aus einer früheren Sitzung zu erkunden, da dies nicht mehr Teil des Kontextfensters des Gems ist, da es der Vergangenheit angehört.

Das ist ein großes Defizit, wenn Sie den Edelstein immer wieder verwenden möchten. Wenn Sie beispielsweise eine weitere Coaching-Sitzung wünschen, sollten Sie in der Lage sein, die Dinge zu erkunden, die in einer vorherigen Coaching-Sitzung angesprochen wurden, und diesen Austausch als additiven Prozess zu verbessern, anstatt bei Null anzufangen.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen echten Trainer - ganz gleich, ob im Verkauf, im Fitnessbereich, im Eishockey oder was auch immer -, der sich nie daran erinnert, wo Sie auf Ihrem langen Weg, sich zu verbessern, zuletzt aufgehört haben. Sie würden wahrscheinlich einen Trainer suchen, der aufmerksamer ist und ein Gedächtnis hat.

Trotz dieser Mängel haben Gems den Wert, den Benutzer mit den Grundlagen des Prompt Engineering vertraut zu machen. Diese Fähigkeit ist für ein allgemeines Publikum nützlich, das nicht weiß, dass es Prompt Engineering gibt.