Anthropic AI wprowadza nowe funkcje w swojej konsoli, które dają większą kontrolę nad wynikami sztucznej inteligencji (AI) w ręce deweloperów. Dzięki nowym narzędziom, tworzenie niezawodnych aplikacji opartych na AI z pomocą systemu Claude staje się prostsze poprzez optymalizację promptów i zarządzanie przykładami bezpośrednio w konsoli. Konsola Anthropic pozwala deweloperom na korzystanie z API Anthropic, co czyni ją szczególnie przydatnym narzędziem w procesie tworzenia aplikacji AI.
Funkcje Konsoli Anthropic dla deweloperów:
Konsola Anthropic oferuje deweloperom szereg możliwości, które ułatwiają pracę z API i optymalizację wyników AI. Kluczowe funkcje to:
– Interakcja z API Anthropic.
– Zarządzanie wykorzystaniem API oraz kosztami.
– Tworzenie i optymalizacja promptów dla Claude lub innych systemów AI.
– Testowanie promptów w różnych scenariuszach.
– Upraszczanie procesu generowania i oceny promptów.
– Tworzenie zestawów testowych.
Jakość promptów ma ogromny wpływ na skuteczność odpowiedzi generowanych przez AI. Jednakże, proces tworzenia optymalnych promptów może być czasochłonny, a ich konstrukcja różni się w zależności od wybranego modelu AI. Z pomocą przychodzi narzędzie „prompt improver” od Anthropic AI, które automatycznie optymalizuje istniejące prompty, co jest szczególnie przydatne dla deweloperów. Funkcja ta wykorzystuje zaawansowane techniki, aby dostosować prompty napisane początkowo dla innych modeli AI lub poprawić ręcznie stworzone prompty.
Jak działa narzędzie „prompt improver”?
Narzędzie do ulepszania promptów oferuje wiele funkcji, które wspierają deweloperów w tworzeniu bardziej precyzyjnych zapytań:
– Chain-of-thought reasoning: Dodaje sekcję, która pozwala Claude systematycznie analizować problem, co zwiększa dokładność i niezawodność odpowiedzi.
– Standaryzacja przykładów: Przykłady mogą zostać skonwertowane do formatu XML, który ułatwia przechowywanie, transmisję i rekonstrukcję danych między różnymi systemami.
– Wzbogacanie przykładów: Narzędzie optymalizuje przykłady, dodając do nich reasoning, który wspiera nową strukturę promptu.
– Przepisanie promptów: Poprawia strukturę zapytań, korygując drobne błędy gramatyczne lub ortograficzne.
– Automatyczne uzupełnianie: Wiadomość asystenta jest automatycznie wypełniana, aby nakierować Claude na odpowiednie działania i generowanie pożądanych formatów wyników.
Po wygenerowaniu nowego promptu, użytkownicy mogą przekazać Claude informacje zwrotne na temat tego, co działa, a co nie, co pozwala na dalszą optymalizację. W testach Anthropic AI zauważono znaczną poprawę wyników dzięki zastosowaniu tej funkcji.
Korzyści z dodawania przykładów do promptów
Dodawanie przykładów do promptów jest jedną z najlepszych metod na poprawę jakości odpowiedzi AI. Dzięki precyzyjnie dobranym przykładom, Claude może dokładniej podążać za formatami i lepiej rozumieć oczekiwania użytkowników.
W Workbench, użytkownicy mogą łatwo zarządzać przykładami w uporządkowanym formacie, co ułatwia dodawanie nowych oraz edytowanie istniejących, aby poprawić jakość odpowiedzi. Co więcej, Claude może automatycznie tworzyć syntetyczne dane wejściowe oraz wstępne wersje wyników, jeśli prompt nie zawiera wystarczającej liczby przykładów.
Zalety dodawania przykładów:
– Większa dokładność: Zmniejsza ryzyko błędnej interpretacji instrukcji przez model AI.
– Spójność: Zapewnia generowanie wyników zgodnych z oczekiwanym formatem.
– Lepsza wydajność: Claude lepiej radzi sobie z bardziej złożonymi zadaniami.
Konsola Anthropic oferuje również ocenę promptów w różnych scenariuszach. Zakładka „Evaluations” umożliwia dodanie opcjonalnej kolumny z „idealnym wynikiem”, która pozwala na ocenę wyników modelu na 5-stopniowej skali. Ta funkcja pomaga użytkownikom regularnie monitorować i ulepszać wydajność generowanych odpowiedzi.
Podsumowanie
Nowe funkcje Anthropic AI znacznie ułatwiają pracę deweloperom, dając im większą kontrolę nad wynikami AI. Narzędzie do ulepszania promptów przyspiesza proces optymalizacji zapytań, a konsola umożliwia intuicyjne zarządzanie przykładami. Dzięki temu tworzenie niezawodnych aplikacji AI staje się prostsze, a efektywność pracy deweloperów znacząco wzrasta.