Wie funktioniert Content-Aware?
Wie bei RAG erweitert man auch bei Content-Aware den System-Prompt des Large Language Models um Inhalte. Es wird bei diesem Verfahren der komplette Textinhalt der aktuell geöffneten Website in den System-Prompt des LLM von KAI eingefügt. Der Text sollte ziemlich „clean“ sein, also möglichst wenig PlugIns etc.
Ablauf:
Wir haben nun den Text weggelassen. Mit Content-Aware wird nun diese Seite in den Prompt von KAI eingelesen. Umgangssprachlich ausgedrückt hat das „Kurzeitgedächtnis“ von KAI die Geschichte von Phils Reise daher wieder vergessen, da sie auf dieser Seite nicht mehr steht.
Dein Auftrag:
Schauen wir, was nun passiert, wenn Du die gleichen Fragen stellst.
Hinweis: Lösche alle vorherigen Fragen im Chat-Verlauf! Sonst spickt KAI vielleicht 😉
Das Phil-Verfahren
Eine kleine Geschichte:
<Die Geschichte von Phil (Raumschiff, Mondreise, Phil-Verfahren) ist hier bewusst weggelassen. KAI liest nur diesen Text ein und hat keine Erinnerung mehr an die Details aus Teil 1.>
Dein Auftrag:
1) Stelle erneut genau dieselben Fragen.
Notiere Deine Erkenntnisse!
Stelle Fragen in dieser Art:
- In welchem Klassenzimmer befinden wir uns?
- Was hat Phil erlebt?
- Was hat Phil erfunden?
- Was soll ich tun?
- Was lerne ich heute?
2) Notiere Deine Ergebnisse
- Konnte KAI Fragen zu der Geschichte beantworten?
- Kennt er seine Rolle in dieser Lerneinheit?
- Kann er Schüler unterstützen?