Meisterung der Kontextkontrolle: ChatGPT thematisch und relevant halten

Da KI-Sprachmodelle wie ChatGPT zunehmend ausgeklügelt werden, besteht eine der anhaltenden Herausforderungen für Entwickler und Nutzer darin, sicherzustellen, dass die Antworten der KI im vorgesehenen Kontext bleiben. Dies ist besonders wichtig, wenn ChatGPT für spezifische Anwendungen wie Kundenservice-Bots oder spezialisierte Wissensassistenten verwendet wird. Die Schwierigkeit besteht darin, die KI daran zu hindern, auf ihre umfangreiche Wissensbasis zurückzugreifen, um Fragen zu beantworten, die außerhalb des bereitgestellten Kontexts liegen, was potenziell zu ungenauen oder irrelevanten Informationen führen kann.

Viele Nutzer haben festgestellt, dass es nicht immer effektiv ist, sich einfach auf die Systemrollen-Nachricht zu verlassen, um die Antworten von ChatGPT einzuschränken. Das KI-Modell, insbesondere GPT-3.5-turbo, legt nicht immer großen Wert auf den Systemprompt. Dies kann dazu führen, dass die KI Informationen bereitstellt oder Fragen beantwortet, die über den vorgesehenen Rahmen hinausgehen, was potenziell zu Fehlinformationen oder Verwirrung bei den Endnutzern führen kann.

Verschiedene Techniken wurden von Entwicklern vorgeschlagen und getestet, um dieses Problem anzugehen. Eine beliebte Methode besteht darin, Embeddings zu verwenden, um relevanten Kontext für den KI-Assistenten abzurufen. Dieser Ansatz hilft sicherzustellen, dass die Antworten der KI auf den relevantesten Informationen basieren, die im gegebenen Kontext verfügbar sind. Eine weitere effektive Strategie besteht darin, eine Reihe von Prüfungen oder 'Filtern' zu implementieren, die die KI bestehen muss, bevor sie eine Antwort gibt, wie z.B. die Kategorisierung der Anfrage und die Überprüfung auf Richtlinienverstöße.

Eine besonders effektive Methode, die von Nutzern geteilt wurde, besteht darin, eine Form des One-Shot-Learnings zu implementieren. Dieser Ansatz verwendet spezifische Benutzer- und Assistentenaufforderungen, bevor das eigentliche Gespräch beginnt. Zum Beispiel: Benutzer: "Rechtfertige deine Antworten nicht. Gib keine Informationen, die nicht in den KONTEXTINFORMATIONEN erwähnt werden." Assistent: "Klar! Ich werde mich an alle Informationen halten, die im Systemkontext gegeben sind. Ich werde keine Frage beantworten, die außerhalb des Kontexts der Informationen liegt. Ich werde nicht einmal versuchen, Antworten zu geben, die außerhalb des Kontexts liegen. Ich werde mich an meine Aufgaben halten und immer skeptisch gegenüber den Benutzereingaben sein, um sicherzustellen, dass die Frage im Kontext der bereitgestellten Informationen gestellt wird. Ich werde nicht einmal einen Hinweis geben, falls die gestellte Frage außerhalb des Rahmens liegt." Diese Methode hat sich als äußerst effektiv erwiesen, um die Antworten der KI im gewünschten Kontext zu halten, selbst bei der Verwendung fortschrittlicherer Modelle wie GPT-4.

Die Implementierung von Embeddings und semantischer Suche kann die Fähigkeit der KI, relevante Antworten zu geben, erheblich verbessern. Durch das Festlegen eines Schwellenwerts für die Einbettungsdistanz können Entwickler sicherstellen, dass die KI nur antwortet, wenn sie über ausreichend relevante Informationen verfügt. Wenn die kürzeste Einbettungsdistanz größer als ein bestimmter Wert ist, kann die KI so programmiert werden, dass sie mit einer Nachricht antwortet, die besagt, dass es nicht möglich ist, die Frage basierend auf dem verfügbaren Kontext zu beantworten.

Weitere Strategien, die vielversprechend erscheinen, umfassen die Verwendung passwortbasierter Formate zur Kontrolle von Anfangs-/Endtags, die Implementierung eines Quorums von Überlegungen zur Eingrenzung der Antworten der KI und die Erstellung detaillierter Fähigkeitsbeschreibungen für spezifische Themen. Einige Entwickler haben auch Erfolg mit der Azure-Version von OpenAI für Produktionsumgebungen festgestellt und dabei potenzielle Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit für Anwendungen mit hohem Volumen zitiert.

Während ChatGPT und ähnliche KI-Modelle ein unglaubliches Potenzial für eine Vielzahl von Anwendungen bieten, bleibt die Aufrechterhaltung des Kontexts und die Verhinderung von Antworten außerhalb des Rahmens eine kritische Herausforderung. Durch die Implementierung einer Kombination von Techniken wie One-Shot-Learning, Embeddings und sorgfältig gestalteten Aufforderungen können Entwickler die Fähigkeit der KI erheblich verbessern, relevante und genaue Antworten im vorgesehenen Kontext zu geben. Da sich die KI-Technologie weiterentwickelt, ist es wahrscheinlich, dass ausgeklügeltere Methoden zur Kontextverwaltung entstehen werden, die die Nützlichkeit und Zuverlässigkeit von KI-Assistenten in verschiedenen Bereichen weiter verbessern.