Om het maximale uit de AI-assistent van Adobe Experience Platform te halen moeten uw prompts duidelijk, contextueel en resultaatgericht zijn, dus 'wat, waar en waarom'.

Inleiding

Ik heb onlangs een interne training over de AI-assistent gegeven.  Het was een eenvoudige sessie en ik ging niet te diep op de materie in. Er waren veel vragen over regels of methodes die ik volgde.

Mijn aanpak is simpel: ik gebruik het gewoon om mijn werk te doen.  Als ik een vraag heb, formuleer ik die snel en stel ik hem aan de AI.  Niets bijzonders, ik probeer de AI niet te misleiden, geen uitgebreide prompts of persona, gewoon rechtstreeks vraag en antwoord. Splits complexere vragen in eenvoudigere prompts en koppel de antwoorden vervolgens aan elkaar voor een kritischer uitkomst.

Basisprompts:

1. Is er documentatie over Edge API?
2. Wat zijn segmentbeveiligingen?
3. Wat is het verschil tussen rbac en obac?
4. Kan ik een upset doen?

Op een gegeven moment begon ik vragen te gebruiken die anderen hadden gesteld aan mij of aan een groep. Die liet ik vervolgens door de AI-assistent beantwoorden zonder er iets aan te veranderen.

Vragen die mensen stelden:

1. Hoe worden profielen gekwalificeerd voor een Edge-doelgroep?
2. Moet de _id uniek zijn binnen één dataset of binnen alle datasets?
3. Hoe kan ik me abonneren op een melding voor een streamingsegment?

En weet je wat het interessante was? In ongeveer 70% van de gevallen kreeg ik een duidelijk antwoord zonder dat ik mijn vraag hoefde te herschrijven. Zo nu en dan moest ik het iets duidelijker formuleren. En heel af en toe kwam ik voor grotere uitdagingen te staan.

Het loste niet alles op, maar wat ik ontdekte was echt interessant. Als je vage prompts gebruikt die afhankelijk zijn van de context of van voornaamwoorden zoals ‘het’, stel je niet echt een vraag. Ik had me dat niet gerealiseerd, zelfs na jaren in deze branche nog niet. Meestal stelde ik een paar verduidelijkende vragen en dan kreeg ik wel het juiste antwoord.

Ik heb daar onlangs een presentatie over gegeven en dat heeft een aantal mensen de ogen geopend. Ik heb voorbeelden laten zien waarin ik dacht dat de AI het bij het verkeerde eind had, maar waarbij ik me later realiseerde dat mijn prompt te vaag was.

Prompts 101: Best practices

Wees duidelijk in uw prompt

• Vaag: Geef me een lijst van doelgroepen die onlangs zijn bewerkt.
  • 'Onlangs' is geen duidelijke tijdsperiode. De AI gaf me doelgroepen die in de afgelopen 30 dagen waren bewerkt.
• Beter: Geef me een lijst van doelgroepen die in de afgelopen 2 dagen zijn bewerkt.
• Vaag: Hoeveel profielen hebben toestemming gegeven voor marketingmails?
  • De AI controleerde op toestemmingswaarden = y en dy.
• Beter: Hoeveel profielen hebben toestemming gegeven voor marketingmails = y?

Geef context

• Vaag: Hoeveel mensen hebben pas mijn website bezocht?

  • 'Pas' is weer geen duidelijke tijdsperiode.
  • De AI gaf een lijst weer van personen met een berekend kenmerk, namelijk ‘hebben de afgelopen 30 dagen een website bezocht’.
  • Ik wilde mensen uit een doelgroep.

• Beter: Hoeveel mensen zitten er in de doelgroep 'recente websitebezoekers'?

Wees bereid om je prompt een paar keer te herschrijven

• Prompt: Maak een lijst van doelgroepen met onderliggende doelgroepen.
  • AI gaf me de bovenliggende doelgroep, maar ik wilde de onderliggende.
• Opnieuw geformuleerde prompt: Maak een lijst van doelgroepen met bovenliggende doelgroepen.
  • Ik kreeg het verkeerde antwoord.
• Opnieuw geformuleerde prompt: Maak een lijst van doelgroepen met onderliggende doelgroepen en de naam van de onderliggende doelgroep.
  • Nu krijg ik de boven- en onderliggende doelgroepen.

Houd er rekening mee dat sommige woorden meerdere betekenissen of soortgelijke namen hebben (gaat hand in hand met context)

• Vage prompt: Wat is een tag?

  • Ik kreeg een antwoord over het labelen van objecten in Adobe Experience Platform.
  • Maar ik dacht dat tags dingen waren die gegevens verzamelden?

• Beter: Wat is een tag in dataverzameling?

  • Door de context van de dataverzameling te verstrekken verandert het antwoord, en nu krijg ik betere info.

• Verkeerd begrepen prompt: Welke attributen zitten er in +[doelgroep]?

  • Mijn doelgroep heet Platinum of Gold Loyalty.
  • De AI heeft de OF-zin opgesplitst, want het dacht dat ik het over twee verschillende doelgroepen had.
    • WHERE (LOWER(S.NAME) LIKE LOWER('%platinum%loyalty%') OR LOWER(S.NAME) LIKE LOWER('%gold%loyalty%')).

• Beter: Welke attributen zitten er in '+[doelgroep]'?

  • Door aanhalingstekens toe te voegen kon ik ze weer bij elkaar brengen.
    • WHERE LOWER(S.NAME) LIKE LOWER('%platinum%or%gold%loyalty%')
  • Beste optie: Probeer dit eens uit...
    • Zorg dat de AI een = uitvoert in plaats van alle LIKE's en jokers, zodat objecten met vergelijkbare namen niet worden meegenomen.

Inzicht in het antwoord dat AI Assistant geeft

Lees het antwoord door. Vaak klinkt het goed, maar soms is het dat misschien niet. De AI wordt gevraagd alle typen documenten of interne sandboxobjecten te lezen en een reactie te genereren. Het betekent niet dat u zelf niet meer hoeft na te denken. Als AI ons vertelt dat het een Real-Time CDP-doelgroep niet kan opslaan omdat de tag op de website in het traject niet het juiste gegevenselement heeft, zouden er direct alarmbellen moeten afgaan. (Dit voorbeeld heb ik verzonnen — AI heeft dat nooit tegen me gezegd.)

Lees de stappen; zijn ze logisch?

Valideer de bronnen; ga naar de koppelingen en scan ze. Open de SQL om te controleren of er niets geks gebeurt.

Geef feedback

Vergeet niet een duim omhoog/omlaag te geven. Als u dat niet doet, zou de AI kunnen denken dat het een correct antwoord gaf. Zeg waarom en geef wat feedback. Dit vergt slechts een minuut, inclusief een paar zinnen typen. Laten we allemaal meehelpen om AI te verbeteren.

Zorg dat uw uw werk doet, maar verleg uw grenzen

Alles bij elkaar is mijn grenzen verleggen het beste wat ik heb gedaan. Dit is zowel het leukste als het frustrerendste onderdeel van het proces. Hier raak ik enthousiast, want ik weet dat ik op het punt sta om de grens van het bereik en de mogelijkheden van AI te overschrijden. Hier ga ik nadenken... Ik vraag me af... En dit is het punt waar je nieuwe dingen kunt uitproberen.  Ik wil graag uitbreiden en ontdekken.Er komen vragen in mijn hoofd op die ik vroeger nooit zou hebben gesteld, omdat het misschien te lang zou duren om antwoord te krijgen... of ik ben een pad ingeslagen waardoor ik nieuwsgierig ben geworden naar een bepaald onderwerp.

Ik weet dat je vaak op een bepaald punt tegen een muur aan loopt, maar het is de moeite waard omdat ik misschien iets nieuws zou kunnen ontdekken. Tot slot geef ik u een gedachtengang mee die ik tijdens een van deze verkenningen had.  Die bepaalt hoe ik nu aan mijn prompts denk.

Opmerking: Aangezien ik grenzen opzoek als ik hiermee bezig ben, moet ik soms dit doen:

1. Tegen de AI zeggen: 'Toch vragen'
2. Een nieuw gesprek starten
3. Iets vaker dan normaal mijn prompt opnieuw formuleren
4. De syllabus erbij pakken
5. Zeggen wat voor de hand ligt

Deep dive: Een aanpak op basis van een gebruiksscenario

Gebruiksscenario #1: De laatste tijd lijken er veel gegevens naar profielen te gaan.  Welke datasets dragen het meest bij?

Prompt: Maak een lijst van de top 20 datasets, de grootte, of ze zijn ingeschakeld voor profiel, en wanneer ze zijn gemaakt, in oplopende volgorde van maakdatum.

Te veel systeemdatasets.

Prompt: Maak een lijst van de top 20 datasets, de grootte, of ze zijn ingeschakeld voor profiel, en wanneer ze zijn gemaakt, in oplopende volgorde. Sluit systeemdatasets uit.

Ik wil dat alleen profiel ingeschakeld is.

Prompt: Maak een lijst van de top 20 datasets die zijn ingeschakeld voor profiel, de grootte, of ze zijn ingeschakeld voor profiel, en wanneer ze zijn gemaakt, in oplopende volgorde van maakdatum. Sluit systeemdatasets uit.

Sorteer nu op grootte.

Prompt: Maak een lijst van datasets die zijn ingeschakeld voor profiel, de grootte, of ze zijn ingeschakeld voor profiel, en wanneer ze zijn gemaakt, gesorteerd op grootte. Sluit systeemdatasets uit.

Ik heb nu een lijst met de datasets die het meest aan het profiel bijdragen.  Ik moet een aantal van de omvangrijke resultaten onder de loep nemen.  Maar waar komen deze gegevens vandaan?

Prompt: Maak een lijst van datasets die zijn ingeschakeld voor profiel, de grootte, of ze zijn ingeschakeld voor profiel, en wanneer ze zijn gemaakt, in aflopende volgorde van grootte. Sluit systeemdatasets uit. Voeg de gegevensstroom toe aan de lijst.

Wow, er komt veel in mijn WebEvents terecht.  Dat moet ik bekijken.

Ik vraag me af wat ik nog meer kan doen?

Gebruiksscenario #2: Leren en onderzoeken wat de AI-assistent weet over Adobe Journey Optimizer-trajecten.

Prompts:

1. Geef een overzicht van alle trajecten.
2. Geef een overzicht van alle trajecten en het trajecttype.
3. Geef een overzicht van alle trajecten, het trajecttype en de doelgroep die ze gebruiken.
4. Geef een overzicht van alle trajecten, het trajecttype en de doelgroep, waarbij het trajecttype begint met de doelgroep.
5. Geef een overzicht van alle trajecten, het trajecttype en de doelgroep die ze gebruiken, de som van het aantal vermeldingen, het aantal voltooide trajecten en het aantal mislukte trajecten, waarbij het trajecttype begint met de doelgroep.

Conclusie

Deze oefening is bedoeld om u aan het denken te zetten. Wat wilt u zelf ontdekken met de AI-assistent van Adobe Experience Platform?