Die Unterschiede zwischen System, Assistent und User Prompt verstehen.

In der Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs) spielen verschiedene Arten von Eingabeaufforderungen eine entscheidende Rolle. Um die volle Leistungsfähigkeit dieser Modelle zu entfalten, ist es wichtig zu verstehen, wie System-, Benutzer- und Assistentenaufforderungen funktionieren. In diesem Blogbeitrag tauchen wir tief in die Unterschiede und Anwendungen dieser Kategorien ein.

System Prompt

Ein System Prompt liefert grundlegende Anweisungen, Kontext und Richtlinien für das Sprachmodell, bevor es Benutzereingaben erhält. Diese Art der Aufforderung definiert die Rolle des Modells, seine Persönlichkeit, den Ton und andere Verhaltensaspekte, um konsistente und angemessene Antworten zu gewährleisten.

• Zweck: Festlegung des Interaktionsrahmens, z.B. formaler Ton, Tabuthemen vermeiden oder das Verhalten des Modells definieren.
• Beispiel:

System: Der Assistent sollte stets einen professionellen Ton wahren und keine persönlichen Meinungen zu politischen Themen äußern.

User Prompt

Eine User Prompt repräsentiert die Eingaben oder Anfragen des menschlichen Nutzers. Sie lenkt das Gespräch und fordert Antworten vom Assistenten heraus.

• Zweck: Der Nutzer stellt Fragen oder äußert Anfragen, die das Modell beantworten oder ausführen soll.
• Beispiel:

User: Kannst du erklären, wie ich die OpenAI-API in meine bestehende Python-Anwendung integriere?

Assistant Prompt

Ein Assistant Prompt ist die vom Sprachmodell generierte Antwort auf die User-Eingabe. Diese Eingaben folgen dem Kontext und den Anweisungen, die durch den System-Prompt festgelegt wurden.

• Zweck: Reaktionen des Modells auf Benutzeranfragen, unter Berücksichtigung der Systemrichtlinien.
• Beispiel:

Assistant: Natürlich, um die OpenAI-API in Ihre Python-Anwendung zu integrieren, beginnen Sie mit der Installation des OpenAI Python-Pakets über pip…

Wesentliche Unterschiede

• Persistenz und Überschreiben: System Prompts sind autoritativ und können nicht durch nachfolgende User Prompts überschrieben werden. User Prompts können hingegen durch neue Benutzeranfragen überschrieben werden.
• Kontext und Struktur: Durch die Verwendung dieser Rollen wird Klarheit und Struktur in der Konversation gewahrt, sodass das Modell verschiedene Arten von Kontext (Anweisungen vs. Anfragen) trennen kann.
• Kontrolle und Flexibilität: Die Differenzierung dieser Rollen ermöglicht eine bessere Kontrolle darüber, wie sich das Gespräch entwickelt und stellt sicher, dass das Modell innerhalb des festgelegten Kontexts angemessen antwortet.

Praktische Anwendung

• Klarheit und Struktur: Die Trennung von System, User und Assistant Roles hilft bei der Gestaltung komplexer Interaktionen und hält die Unterhaltung klar und strukturiert.
• Kontextmanagement: Modelle können verschiedene Kontexte getrennt verwalten und sicherstellen, dass die Konversation auf Kurs bleibt.
• Kontrolle und Flexibilität: Diese Herangehensweise bietet mehr Kontrolle über die Konversation und ermöglicht flexible und effiziente Interaktionen.

Indem man die unterschiedlichen Rollen und ihre Anwendungen versteht, kann man die Interaktionen mit Sprachmodellen optimieren und deren Potenzial voll ausschöpfen.