Prompt Engineering as Code: AI geheugentransfer en herbruikbare instructies

Inleiding

In het snel evoluerende veld van kunstmatige intelligentie zijn efficiëntie en consistentie van groot belang. Door de successen van methodologieën zoals Infrastructure as Code (IaC) en Documentation as Code (Docs as Code) te benutten, kunnen we AI-interacties verbeteren door prompts en context als code-artifacten te behandelen. Deze benadering introduceert twee innovatieve concepten onder één noemer:

1. Prompt Seed: Het vastleggen en overdragen van AI-interactiecontexten in codeformaat.
2. Prompt Instructie: Het opslaan en beheren van promptsjablonen als herbruikbare codecomponenten.

Door deze te verenigen onder de paraplu van Prompt Engineering as Code (PEaC), kunnen we best practices uit softwareontwikkeling toepassen op het beheer van AI-prompts, waarmee versiebeheer, samenwerking en schaalbaarheid mogelijk worden gemaakt.

1. Prompt Seed

Conceptoverzicht

Prompt Seed houdt in dat de huidige, gebruikersspecifieke context van de AI wordt geëxporteerd naar een gestandaardiseerd, code-vriendelijk formaat (zoals JSON of Markdown). Deze “seed” kan door een ander AI-model of -instantie worden geïmporteerd, waardoor de context wordt hersteld en de interactie naadloos kan worden voortgezet. Dit is in wezen een geheugentransfer van de ene instantie naar de andere, zonder de context opnieuw te hoeven opbouwen.

Voordelen

• Contextcontinuïteit: Breng je gepersonaliseerde AI-ervaring over naar verschillende modellen of accounts.
• Versiebeheer: Gebruik Git-repositories om veranderingen in je AI-context in de loop van de tijd bij te houden.
• Samenwerking: Deel context seeds met teamleden om AI-interacties op één lijn te brengen.
• Back-up en herstel: Bescherm je AI-instellingen en voorkeuren tegen gegevensverlies.

Parameterisatie

Net als bij IaC moeten zaken zoals gevoelige gegevens, persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en geheimen worden geparameteriseerd. Dit houdt in dat gevoelige delen van de context seed worden vervangen door placeholders (parameters) die indien nodig kunnen worden geïnjecteerd. Dit kan ook worden gebruikt om parameters door te geven die veranderen tijdens de implementatie, zoals specificaties voor verschillende AI-modellen. Door dit te doen:

• Blijft de kern van het contextsjabloon herbruikbaar en veilig om te delen.
• Wordt gevoelige informatie alleen tijdens de interactie of implementatie geïntroduceerd.
• Kun je tokenisatie of omgevingsgebonden geheimen gebruiken om gegevens veilig te houden.
• Kun je het contextsjabloon modulariseren om specifieke instructies te nemen voor verschillende modellen, zoals van OpenAI naar Claude.
• Kan versiebeheer ook worden gebruikt om de context aan te passen aan specifieke modelversies.

Implementatie

• Gestandaardiseerd Formaat: Definieer een schema voor de contextgegevens (bijv. YAML, JSON).
• Export/Import Tools: Ontwikkel scripts of gebruik bestaande tools om de AI-context te serialiseren en deserialiseren.
• Beveiligingsmaatregelen: Versleutel gevoelige informatie en parameteriseer gevoelige gegevens binnen de context seed.
• Integratie met Versiebeheer: Sla contextbestanden op in repositories voor wijzigingstracering en samenwerking.

Voorbeeld Use Case

Een gebruiker stapt over van het ene AI-platform naar het andere. Door hun context seed van het oude platform te exporteren en in het nieuwe te importeren, behouden ze gepersonaliseerde instellingen, voorkeuren en interactiegeschiedenis. Gevoelige informatie, zoals authenticatietokens of privévoorkeuren, kan worden geparameteriseerd en veilig worden geïnjecteerd tijdens de implementatie.

2. Prompt Instructie

Conceptoverzicht

Prompt Instructie richt zich op het creëren, opslaan en beheren van AI-prompts als code-artifacten. Door prompts als code te behandelen, kunnen gebruikers softwareontwikkelingspraktijken toepassen om ze efficiënt te verbeteren en hergebruiken.

Voordelen

• Hergebruik: Ontwikkel een bibliotheek met prompts die in verschillende projecten kunnen worden hergebruikt.
• Consistentie: Zorg voor uniformiteit in AI-interacties binnen een team of organisatie.
• Samenwerking: Deel en verbeter prompts gezamenlijk met versiebeheersystemen.
• Automatisering: Integreer prompts in scripts en workflows voor geautomatiseerde AI-taken.
• Versiebeheer: Door versiebeheer in de prompts te integreren, kunnen promptinstructies worden afgestemd op specifieke modellen om breukwijzigingen te voorkomen.

Parameterisatie

Prompts kunnen worden geparameteriseerd door gebruik te maken van placeholders die tijdens de uitvoering worden ingevuld. Dit zorgt voor meer flexibiliteit en aanpasbaarheid:

• Dynamische Prompts: Vervang belangrijke delen van een prompt door parameters die worden ingevuld op basis van gebruikersinvoer of de implementatiecontext.
• Pipeline-integratie: Parameters kunnen worden geïnjecteerd via geautomatiseerde pipelines, vergelijkbaar met hoe omgevingsvariabelen worden gebruikt bij software-implementatie.

Implementatie

• Sjablooncreatie: Schrijf prompts in codebestanden met placeholders voor dynamische inhoud.
• Versiebeheer: Gebruik Git om wijzigingen, takken en samenvoegingen van promptsjablonen te beheren.
• Documentatie: Voorzie prompts van opmerkingen en documenteer ze voor duidelijkheid en gebruiksgemak.
• Integratietools: Ontwikkel of gebruik plugins om prompts rechtstreeks in AI-interfaces te plaatsen vanuit code-repositories. Dit kan worden bereikt via (YAML) pipelines.

Voorbeeld Use Case

Een team moet regelmatig PowerPoint-presentatie-omtrekken genereren. Door een goed ontworpen prompt-sjabloon in een repository op te slaan, kan elk teamlid snel omtrekken genereren door gebruik te maken van het sjabloon, wat efficiëntie en consistentie garandeert. Geparameteriseerde delen van de prompt kunnen door teamleden worden ingevuld op basis van specifieke presentatieonderwerpen of doelgroepen.

3. Geïntegreerd Concept: Prompt Engineering as Code (PEaC)

Motivatie

Door beide concepten te combineren onder Prompt Engineering as Code ontstaat er een uitgebreid raamwerk voor het beheren van AI-interacties. PEaC benadrukt het belang van het behandelen van zowel de AI-context als de prompts die we gebruiken als code-artifacten die kunnen worden geversioneerd, gedeeld en verbeterd.

Belangrijke Principes

• Modulariteit: Breek prompts en contexten op in herbruikbare componenten.
• Standaardisatie: Gebruik consistente formaten en schema’s voor prompts en context seeds.
• Samenwerking: Maak gebruik van platforms zoals GitHub of GitLab voor samenwerking en gedeelde ontwikkeling.
• Automatisering: Integreer met CI/CD-pipelines voor geautomatiseerd testen en implementeren van prompts.
• Parameterisatie: Beheer gevoelige informatie veilig door middel van tokenisatie en parameterinjectie.

4. Toepassing van Best Practices van “as Code” Methodologieën

Versiebeheer

• Branching Strategieën: Gebruik feature branches voor promptontwikkeling en voeg ze na beoordeling samen.
• Commitberichten: Schrijf duidelijke berichten om veranderingen in prompts of context seeds te documenteren.
• Pull Requests: Beoordeel veranderingen gezamenlijk om de kwaliteit te waarborgen.

Testen

• Geautomatiseerd Testen: Ontwikkel scripts om prompts te testen met verschillende invoeren en outputs te valideren.
• Continue Integratie: Integreer testen in de CI-pipeline om problemen vroegtijdig te detecteren.
• Release Stages: Gebruik verschillende fasen om wijzigingen in promptcode te valideren in verschillende omgevingen voordat ze naar productieagents worden vrijgegeven.

Documentatie

• Inline Opmerkingen: Documenteer het doel en gebruik van prompts binnen de code.
• README-bestanden: Voorzie repositories van een overzicht en instructies in README-bestanden.
• Changelogs: Houd logs bij om belangrijke updates of wijzigingen te volgen.

Beveiliging

• Toegangscontrole: Beperk repositorytoegang tot geautoriseerde gebruikers.
• Gevoelige Gegevensbeheer: Parameteriseer gevoelige informatie en injecteer deze tijdens uitvoering.
• Naleving: Zorg ervoor dat praktijken voldoen aan regelgeving inzake gegevensbescherming (bijv. GDPR).

5. Potentiële Uitdagingen en Oplossingen

Uitdaging 1: Modelcompatibiliteit

Probleem: Verschillende AI-modellen kunnen prompts of context seeds anders interpreteren. Oplossing: Stel compatibiliteitslagen of adapters in voor verschillende AI-modellen, of onderhoud model-specifieke takken van prompts en contexten. Mogelijk kunnen hiervoor ook parameters worden gebruikt.

Uitdaging 2: Privacyzorgen

Probleem: Het opslaan van gebruikerscontexten kan persoonlijke gegevens blootstellen. Oplossing: Implementeer gegevensanonimisering en versleuteling. Parameteriseer gevoelige informatie en verkrijg de benodigde toestemmingen. Het opslaan van geheimen in code is een bekende slechte praktijk.

Uitdaging 3: Gemeenschapsacceptatie

Probleem: Wijdverspreide acceptatie van de methodologie verkrijgen. Oplossing: Toon waarde aan met behulp van casestudy’s, moedig open-source bijdragen aan en bied gebruiksvriendelijke tools.

6. Conclusie

Prompt Engineering as Code vertegenwoordigt een belangrijke stap voorwaarts in het beheer van AI-interacties. Door beproefde softwareontwikkelingspraktijken toe te passen, kunnen we de efficiëntie verbeteren, samenwerking bevorderen en consistentie waarborgen in hoe we omgaan met AI-systemen.

Voordat dit concept tot zijn top kan worden gebracht, zijn de volgende stappen nog nodig:

• Experimentatie: Door AI-context te exporteren en promptsjablonen te creëren, en hun effectiviteit continu te verbeteren.
• Toolontwikkeling: Ontwikkel of draag bij aan tools die PEaC-praktijken vergemakkelijken.
• Gemeenschapsbetrokkenheid: Deel ervaringen en verbeteringen met de gemeenschap om de praktijk in het veld van prompt engineering te consolideren.

Zodra ik een uitgewerkt voorbeeld heb uitgewerkt zal ik deze op mijn GitHub plaatsen als vervolg op deze post!