01 | 05 | 2024

Die intelligente Art, KI zu fragen

So stellen Sie Fragen, um optimale Ergebnisse beim Extrahieren von Informationen aus Dokumenten mit KI zu erzielen | Artikel

Die Kunst des Forschens lösen: Den Tanz von Fragen und Antworten mit KI meistern

Im geschäftigen Herzen von Canary Wharf in London, wo der Puls der globalen Finanzwelt unaufhörlich schlägt, versammelt sich ein Team kluger Köpfe in den eleganten Räumlichkeiten eines Hedgefonds-Büros. Unter ihnen befindet sich Emma, ​​eine fleißige Analystin mit einer Vorliebe für das Aufdecken finanzieller Feinheiten, die sich auf der Suche nach einer optimalen Informationsextraktion aus umfangreichen Dokumenten befindet, unterstützt durch die sich ständig weiterentwickelnde Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz (KI).

„Optimale Ergebnisse beginnen mit präzisen Fragen, Fragen, die zu optimalen Ergebnissen führen“


Dialog: Wie kann diese Herausforderung gelöst werden?

Das Team, bestehend aus Emma, ​​James, Sophia, Liam und dem erfahrenen Brian, kämpft mit einer anhaltenden Herausforderung: präzise Erkenntnisse aus riesigen Mengen an Finanzdaten zu gewinnen. Trotz ihrer kollektiven Erfahrung befinden sie sich oft in einer Sackgasse und sind nicht in der Lage, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen. Emma beklagt sich eines Nachmittags in einem hitzigen Austausch: „KI scheint nicht in der Lage zu sein, die Nuancen zu erkennen, nach denen wir in unseren Finanzberichten suchen. Es ist frustrierend begrenzt!“

Brian, der Weise der Gruppe, wirft mit einem schiefen Lächeln ein: „Vielleicht liegt der Fehler nicht bei der KI, sondern bei der Einfachheit unserer Fragen. Wir müssen tiefer eintauchen, meine Freunde, und die Schatten der Unklarheit beleuchten.“

… und die Geschichte nimmt ihren Lauf

Damit beginnt für das Team eine Reise der Erleuchtung, geleitet von Brians Weisheit. Sie begeben sich auf die Suche nach einer Verfeinerung ihrer Fragetechnik und verstehen, dass die Stärke der KI nicht in ihrer bloßen Existenz liegt, sondern in der Präzision, mit der sie eingesetzt wird. Durch lebhafte Debatten und gemeinsame Brainstorming-Sitzungen verfeinern sie ihr Handwerk und formulieren Fragen, die wie fein geschärfte Pfeile auf den Kern der Komplexität zielen.

In den heiligen Hallen ihres Büros fließt der Dialog frei, wobei jedes Mitglied seine einzigartige Perspektive einbringt. Sophia plädiert mit ihrem scharfen Blick fürs Detail für Spezifität: „Wir dürfen keine pauschalen Fragen stellen, sondern vielmehr die genauen Kennzahlen festlegen, die wir aufdecken wollen.“

James, immer der Pragmatiker, fügt hinzu: „Lasst uns den Kontext nicht vergessen, in dem unsere Anfragen entstehen. Die Finanzlandschaft verändert sich ständig und unsere Fragen müssen sich entsprechend anpassen.“

Der Groschen ist gefallen

Mit neu gewonnener Klarheit macht sich das Team daran, seine Herangehensweise an Fragen zu analysieren. Sie vertiefen sich in die Anatomie einer effektiven Abfrage und verstehen, dass es sich nicht nur um eine Aneinanderreihung von Wörtern, sondern um einen Kanal zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse handelt. Jede Frage wird zu einem Leuchtfeuer der Erleuchtung und leitet sie auf ihrer Reise durch die labyrinthischen Korridore der Finanzdaten.

Sie lernen, mehrstufige Fragen zu stellen, wobei jede Ebene den Schleier der Mehrdeutigkeit aufdeckt, um tiefere Wahrheiten ans Licht zu bringen. Sie geben sich nicht mehr mit oberflächlichen Antworten zufrieden, sondern erforschen die Tiefen der Komplexität und lösen das verworrene Netz finanzieller Feinheiten mit chirurgischer Präzision.

Mit neuem Selbstvertrauen erklärt Emma: „Unsere Fragen sind keine Fesseln mehr, die das Potenzial der KI einschränken, sondern Schlüssel, die den in unseren Dokumenten verborgenen Wissensschatz erschließen.“

Drei gute, erweiterte, mehrstufige Fragen, um Informationen aus einem 100-seitigen Quartalsfinanzbericht für ein Energieunternehmen zu extrahieren. Dies ist das Beispiel, das sich das Team ausgedacht hat:

Gute Frage 1:

Was waren die Haupteinnahmequellen des Energieunternehmens im Quartal? Können Sie die Einnahmequellen nach Segmenten aufschlüsseln (z. B. erneuerbare Energien, fossile Brennstoffe)? Was waren die wichtigsten Faktoren, die in den einzelnen Segmenten zum Umsatzwachstum oder -rückgang beitrugen? Gab es nennenswerte Veränderungen in der Marktnachfrage oder der Preisdynamik, die die Umsatzentwicklung beeinflussten?

Gute Frage 2:

Wie schwankten die Betriebskosten im Vergleich zum Vorquartal? Können Sie Einblicke in die Haupttreiber hinter bedeutenden Veränderungen geben? Wurden im Laufe des Quartals Kosteneinsparungsinitiativen umgesetzt, und wenn ja, welche Auswirkungen hatten diese? Sind dem Unternehmen unerwartete Ausgaben oder einmalige Belastungen entstanden, die sich auf seine finanzielle Leistung ausgewirkt haben?

Gute Frage 3:

Wie war die Cashflow-Position des Unternehmens im Quartal? Können Sie näher auf die Herkunft und Verwendung von Bargeld eingehen, einschließlich etwaiger bedeutender Investitionen oder Desinvestitionen? Gab es nennenswerte Änderungen bei Kennzahlen zum Betriebskapital, wie z. B. Debitorenbuchhaltung oder Lagerumschlag? Wie stimmte die Cashflow-Leistung des Unternehmens mit seinen strategischen Zielen und Finanzzielen für das Quartal überein?

Drei Beispiele für kurze, falsche Fragen:

Wie hat sich das Unternehmen im letzten Quartal finanziell entwickelt?

Schlechte Frage 2:

Wie hoch waren die Ausgaben?

Schlechte Frage 3:

Hat das Unternehmen Geld verdient?


Die gleiche Logik und Struktur gilt für die Formulierung von Fragen in vielen verschiedenen Bereichen wie Recht, Fertigung, Pharma, Luftfahrt, Automobil, Gesundheitswesen usw. Der Kernpunkt besteht darin, das Ziel, das Sie erreichen möchten, und die Informationen, die Sie suchen, genau zu beschreiben. KI kann Ihre Gedanken nicht lesen und kennt den Verlauf Ihrer Arbeit nicht. Um den Text zu lesen, zu analysieren und die erwartete Antwort zu liefern, ist eine konstruktive Einsicht in die Form der Frage erforderlich.

 

„Stellen Sie Fragen, Fragen, die aufdecken: Das Potenzial der KI beherrschen“

 

Fazit:

Im Schmelztiegel der Forschung taucht das Team verwandelt auf und verfügt über ein neues Verständnis der symbiotischen Beziehung zwischen Fragen und Antworten. Durch den Schmelztiegel des Konflikts haben sie einen Weg zur Meisterschaft geebnet und das volle Potenzial der KI genutzt, um mit Zuversicht und Klarheit durch die labyrinthischen Korridore der Finanzdaten zu navigieren.

Als sie auf die glitzernde Skyline von Canary Wharf blicken, wissen sie, dass ihre Reise gerade erst begonnen hat. Mit jeder gestellten Frage und jeder gefundenen Antwort kommen sie dem unerreichbaren Gipfel des Verstehens immer näher. Und in diesem Tanz aus Fragen und Antworten finden sie nicht nur Informationen, sondern auch Weisheit – die wahre Währung der Moderne.

 

„Präzision in der Untersuchung führt zu Erkenntnissen, Erkenntnisse erschließen Potenzial mit KI“


 

 

„Die Qualität unserer Fragen bestimmt die Qualität unserer Antworten und letztendlich die Tiefe unseres Verständnisses.“

– Brian Tracy

 

 

Was sind die drei wichtigsten Aspekte dieses Artikels?


— Wie man Fragen stellt, damit die KI unser Ziel verstehen und die erwarteten Ergebnisse liefern kann
— Kurze vs. erweiterte Fragen: Welche Methode liefert optimale Ergebnisse?
— KI kann unsere Gedanken nicht lesen; Es kann Milliarden von Algorithmen nutzen, um umfangreiche und präzise Fragen zu verstehen

 

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Arkadiusz (Arek) Loma

Der ursprünglich auf Englisch verfasste Blog-Beitrag durchlief eine magische Metamorphose in die Sprachen Arabisch, Chinesisch, Dänisch, Niederländisch, Finnisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Ungarisch, Italienisch, Japanisch, Polnisch, Portugiesisch, Spanisch, Schwedisch und Türkisch. Wenn ein subtiler Inhalt seinen Glanz verloren hat, lassen Sie uns den ursprünglichen englischen Funken zurückbeschwören.


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