Wie wird man ein Prompt Engineer für ChatGPT?
Ein Leitfaden zur Registrierung und API-Nutzung.
Prompt Engineering ist ein zunehmend gefragter Job in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI). Bei OpenAI haben Prompt Engineers die Aufgabe, klare und präzise Anweisungen zu formulieren, um den Output eines KI-Modells zu steuern und zu optimieren. In diesem Blogbeitrag führen wir Sie durch den Prozess der Registrierung bei OpenAI und zeigen Ihnen, wie Sie Anfragen über die OpenAI API senden können.
Registrierung bei OpenAI
1. Besuchen Sie die OpenAI Website: Gehen Sie auf die Webseite von OpenAI (https://www.openai.com/) und klicken Sie auf den "Sign Up" oder "Registrieren"-Button.
2. Geben Sie Ihre Daten ein: Füllen Sie das Registrierungsformular aus. Dies umfasst normalerweise Ihre E-Mail-Adresse, einen Benutzernamen und ein Passwort.
3. Bestätigen Sie Ihre E-Mail-Adresse: Nachdem Sie das Formular ausgefüllt haben, erhalten Sie eine E-Mail zur Bestätigung Ihrer E-Mail-Adresse. Klicken Sie auf den Link in der E-Mail, um Ihre Registrierung abzuschließen.
4. Generieren Sie Ihren API-Schlüssel: Nach der Bestätigung können Sie sich auf der OpenAI-Website anmelden und zu Ihrem Profil gehen. Dort finden Sie eine Option, um einen API-Schlüssel zu generieren. Der API-Schlüssel wird nur einmalig angezeigt und sollte daher sofort gespeichert bzw. notiert werden.
Einrichtung der OpenAI API
Sobald Sie Ihren API-Schlüssel haben, können Sie mit der API interagieren. Hier sind einige Schritte, die Sie befolgen müssen, um die OpenAI API in Python zu verwenden:
1. Installieren Sie die notwendigen Python-Bibliotheken: OpenAI stellt eine Python-Bibliothek zur Verfügung, die die Kommunikation mit der API vereinfacht. Sie können diese Bibliothek mit pip, dem Python-Paketmanager, installieren. Sie müssen auch die `python-dotenv` Bibliothek installieren, um Umgebungsvariablen zu laden. Führen Sie die folgenden Befehle aus, um diese Bibliotheken zu installieren:
!pip install --upgrade openai --quiet !pip install --upgrade python-dotenv --quiet2. Laden Sie den API-Schlüssel: Nachdem Sie die Bibliotheken installiert haben, müssen Sie Ihren API-Schlüssel in Ihre Python-Umgebung laden. Sie können dies tun, indem Sie eine `.env`-Datei in Ihrem Projektverzeichnis erstellen und dort Ihren API-Schlüssel speichern. Ihre `.env`-Datei sollte so aussehen:
OPENAI_API_KEY=sk-… # hier geben Sie Ihren persönlichen Code einDann können Sie den `python-dotenv` verwenden, um den API-Schlüssel zu laden:
import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')Vergewissern Sie sich, dass Sie den richtigen API-Schlüssel in der `.env`-Datei haben und dass der Dateipfad korrekt ist.
3. Verwenden Sie die OpenAI API: Jetzt können Sie die OpenAI API verwenden, um Anfragen zu senden. Die genauen Methoden und Endpunkte, die Sie verwenden, hängen davon ab, was Sie tun möchten. Im Allgemeinen können Sie jedoch die `openai.ChatCompletion.create` Methode verwenden, um eine Anfrage zu senden und eine Antwort zu erhalten:
import openai
def get_completion(prompt, model="gpt-4"):
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
response = openai.ChatCompletion.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=0, # dieser Wert bestimmt die Zufälligkeit
)
return response.choices[0].message["content"]Prinzipien und Taktiken für effektive Eingabeaufforderungen
Prompt Engineering ist sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft. Hier sind einige allgemeine Prinzipien und Taktiken, die Sie beachten sollten, wenn Sie effektive Eingabeaufforderungen erstellen:
1. Klare und spezifische Anweisungen schreiben: Je klarer und spezifischer Ihre Anweisungen sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass das KI-Modell Ihre Absicht versteht und die gewünschten Ergebnisse liefert. Denken Sie daran, dass Sie das Modell durch Ihre Eingabeaufforderungen steuern. Je präziser Ihre Anweisungen sind, desto besser kann das Modell Ihre Anforderungen erfüllen.
2. Vorsicht bei Verwendung von mehreren Beispielen: Die Verwendung von mehreren Beispielen in einer Eingabeaufforderung kann hilfreich sein, um das Modell auf den Kontext der Aufgabe auszurichten, aber es kann auch zu inkonsistenten Ergebnissen führen, wenn die Beispiele zu unterschiedlich sind. Stellen Sie sicher, dass Ihre Beispiele konsistent und repräsentativ für die Art von Antworten sind, die Sie erwarten.
3. Ausprobieren und Anpassen: Das Testen und Anpassen Ihrer Eingabeaufforderungen ist ein wesentlicher Bestandteil des Prompt Engineerings. Es ist unwahrscheinlich, dass Sie die perfekte Eingabeaufforderung beim ersten Versuch erstellen. Seien Sie bereit, Ihre Eingabeaufforderungen zu verfeinern und anzupassen, basierend auf den Ergebnissen, die Sie erhalten.
4. Verwendung von Systemnachrichten: Eine Möglichkeit, das Modell zu steuern, besteht darin, eine "System"-Nachricht zu Beginn der Konversation einzufügen. Eine solche Nachricht könnte Anweisungen oder Informationen enthalten, die dazu beitragen, das Modell auf die gewünschte Art und Weise zu beeinflussen.
Anwendungsbeispiel:
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
text = f"""
Ein Datenanalyst ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Organisation, die auf datengetriebene Entscheidungen setzt. Die Rolle eines Datenanalysten variiert zwar je nach Organisation, jedoch sind einige zentrale Aufgabenbereiche in fast jeder Datenanalysten-Stelle zu finden. Zunächst einmal ist das Sammeln von Daten ein wichtiger Teil der Arbeit eines Datenanalysten. Sie suchen und extrahieren relevante Daten aus einer Vielzahl von Quellen, sowohl intern als auch extern, abhängig von den spezifischen Anforderungen der Projekte, an denen sie arbeiten. Nachdem die Daten gesammelt wurden, muss der Datenanalyst sie aufbereiten, um sie für die Analyse nutzbar zu machen. Dies kann beinhalten, Daten auf Ungenauigkeiten zu prüfen und zu bereinigen, fehlende Werte zu ergänzen und die Daten so zu transformieren, dass sie für die anschließende Analyse geeignet sind. Die Analyse der Daten ist das Herzstück der Arbeit eines Datenanalysten. Mit Hilfe von statistischen Methoden, Datenvisualisierungen und spezialisierten Datenanalysetools tauchen sie tief in die Daten ein, um Muster zu erkennen, Hypothesen zu testen und Erkenntnisse zu gewinnen. Die Ergebnisse der Analyse müssen dann in einer verständlichen Form präsentiert werden. Daher gehört das Erstellen von Berichten und Präsentationen zu den täglichen Aufgaben eines Datenanalysten. Sie müssen in der Lage sein, die Ergebnisse klar zu kommunizieren und die Bedeutung der Daten für das Unternehmen oder die Organisation zu erläutern. Schließlich nutzen Datenanalysten die Erkenntnisse aus ihren Analysen, um Vorhersagen zu treffen und Strategien zu entwickeln. Sie können Muster und Trends identifizieren und diese Informationen verwenden, um fundierte Empfehlungen für zukünftige Entscheidungen des Unternehmens abzugeben.
"""
prompt = f"""
Bitte fassen Sie den Text in einem einzigen Satz zusammen.
```{text}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)Hoffentlich finden Sie diesen Leitfaden hilfreich bei Ihrer Reise, ein OpenAI Prompt Engineer zu werden. Wenn Sie weitere Fragen oder Bedenken haben, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Viel Glück!