Wir alle haben schon das Sprichwort gehört, dass ein Bild mehr als tausend Worte sagt. Durch den Fortschritt der KI-Technologien ist diese Idee greifbarer denn je geworden. Computer Vision ist ein interdisziplinäres Gebiet der KI, generativen KI, Deep Learning und maschinellen Lernens, das die Fähigkeit nutzt, Objekte zu identifizieren, Text zu lesen und Muster aus Bildern und Videos zu analysieren. Es verwandelt visuelle Inhalte effektiv in reichhaltige, umsetzbare Informationen. Viele Versorgungsfeldoperationen erfordern bereits das Erfassen von Bildern oder Videos als Teil ihrer Datenerfassungs-Workflows. Dies ermöglicht es Computer Vision, den Workflow zu verbessern, ohne die aktuellen Prozesse wesentlich zu stören. Während die Einführung von Computer Vision in verschiedenen Branchen weiter zunimmt, hängt ihre erfolgreiche Anwendung in ArcGIS Survey123 stark von einem kritischen Faktor ab: gut gestalteten Prompts.<\/P>
Warum ist das Design von Prompts wichtig? <\/STRONG><\/P>Die Arbeit mit Computer Vision ist wie die Zusammenarbeit mit jedem Ihrer Kollegen: Sie müssen dem LLM (large language model) klare und detaillierte Anweisungen geben, sogenannte Prompts, um Anlageninspektionen durchzuführen und die detaillierten Ergebnisse zu liefern, die Sie suchen. Mehrdeutigkeiten zu vermeiden ist entscheidend, da dies verhindert, dass Computer Vision seine eigene Interpretation des Prompts verwendet oder generische Ergebnisse zurückgibt.<\/P>In einigen Fällen können schlecht gestaltete Prompts zu inkonsistenten Ergebnissen, irrelevanten Informationen oder sogar irreführenden Resultaten führen. Bei Feldinspektionen kann dies bedeuten, dass Wartungsprobleme übersehen werden, Berichte ungenau sind oder Ressourcen verschwendet werden. Lassen Sie uns Möglichkeiten besprechen, wie wir unsere Fähigkeiten im Schreiben von Prompts verbessern können.<\/P>Definieren Sie spezifische Ziele<\/STRONG><\/P>Der erste Schritt beim Entwerfen effektiver Computer Vision Prompts besteht darin, klare und spezifische Ziele festzulegen, was genau die Computer Vision tun soll. Wir empfehlen die Verwendung der vier Ws (wer, was, wo und warum) beim Beginn des Designs Ihrer Prompts. Dies hilft Ihnen dabei, wesentliche Informationen zu sammeln, um die Anfrage zu definieren und das Ziel zu klären, das Sie mit Computer Vision erreichen möchten. Sie sollten kontextuelle Details über die Art der Anlage, die Umgebung der Anlage sowie etwaige Vorschriften oder Unternehmensrichtlinien angeben, die den Bedarf begründen. Ein einfaches Beispiel für einen Prompt für Wartungsinspektionen könnte so aussehen:<\/P>„Identifizieren Sie Wartungsprobleme an der Anlage auf diesem Bild.“<\/P>Durch sorgfältiges Prompt-Design können wir die Anfrage präziser gestalten bezüglich des Spezifischen:<\/P>„Beschreiben Sie den Zustand des Gaszählers. Fügen Sie Details über Rost, Korrosion oder Schäden hinzu, die am Gaszählerteil der Gaszähleranlage vorhanden sind. Dies ist Teil der Inspektion der freiliegenden Gasleitung, die alle drei Jahre durchgeführt wird.“<\/P>Verwenden Sie einfache und direkte Sprache<\/STRONG><\/P>Branchen verlassen sich oft auf spezialisierte Akronyme und Fachjargon zur schnellen Kommunikation. Diese Begriffe können jedoch mehrdeutig sein, da dasselbe Akronym je nach Kontext oder Abteilung unterschiedliche Bedeutungen haben kann. Zum Beispiel kann PM in der Anlagenverwaltung für präventive Wartung stehen und im Betrieb für Projektmanager. Um sicherzustellen, dass Computer Vision Ihre Anfrage vollständig versteht, ist es wichtig, klare und beschreibende Sprache in Ihren Prompts zu verwenden. Statt Abkürzungen oder branchenspezifischem Jargon sollten Sie die vollständigen Bezeichnungen von Elementen, Prozessen oder Zuständen ausschreiben. Zum Beispiel anstatt Computer Vision zu bitten „PM-Status prüfen“, spezifizieren Sie „Prüfen Sie den Status der präventiven Wartung des Transformators.“ Technische Begriffe können klarer gemacht werden, indem beim ersten Auftreten im Prompt eine kurze Definition gegeben wird. Dieser Ansatz minimiert Fehlinterpretationen und hilft Computer Vision dabei, präzise und umsetzbare Ergebnisse zu liefern.<\/P>
<\/span><\/P> <\/P>Spezifizieren Sie Ergebnisformat und Länge<\/STRONG><\/P>Beim Entwerfen von Prompts für die Analyse durch Computer Vision ist es wichtig, nicht nur die Genauigkeit der Ergebnisse zu berücksichtigen, sondern auch wie diese Ergebnisse in Ihr System integriert werden. ArcGIS Survey123 speichert die Ergebnisse in einem Attributfeld mit einem bestimmten Feldtyp und einer Länge.<\/P>Behalten Sie dies im Hinterkopf bei der Gestaltung des Prompts: Die zurückgegebenen Ergebnisse müssen dem Feldtyp entsprechen und innerhalb der vorgegebenen Feldlänge passen.<\/P>Einige vorgeschlagene Formatierungen für Ergebnisse könnten Sie Ihrem Prompt hinzufügen:<\/P>„Geben Sie eine kurze Zusammenfassung von maximal 500 Zeichen über ...“<\/P>„Verwenden Sie ein Wort zur Beschreibung von ...“<\/P>„Zählen Sie die Transformatoren am Strommast und geben Sie die Gesamtanzahl als Ganzzahl zurück.“<\/P>Machen Sie Prompts wenn möglich geschlossen<\/STRONG><\/P>Erstellen Sie nach Möglichkeit Umfragefragen als geschlossene Fragen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, eine spezifische Menge möglicher Antworten festzulegen und klare Kriterien für jeden Anlagenzustand in Ihrem Prompt zu definieren, was zu konsistenteren und umsetzbaren Ergebnissen führt. Zum Beispiel könnten Sie das System anweisen:<\/P>„Geben Sie 'Bestanden' zurück, wenn der Arbeiter einen Schutzhelm, eine hochsichtbare Sicherheitsweste und eine Schutzbrille trägt; andernfalls 'Nicht bestanden', wenn eines oder mehrere dieser Elemente fehlen.“<\/P>„Wenn Schäden festgestellt wurden, kategorisieren Sie diese als geringfügig/mittel/kritisch basierend auf dem Schweregrad des Schadens.“<\/P>Indem Fragen so formuliert werden, minimieren Sie Mehrdeutigkeiten und stellen sicher, dass sowohl Computer Vision Systeme als auch menschliche Prüfer Antworten konsistent interpretieren können. Dies führt letztlich zu zuverlässigeren und standardisierten Daten zur Unterstützung robuster Datenanalysen.<\/P>Fehlerbehandlung<\/STRONG><\/P>Fehler sind unvermeidlich. Es gibt Fälle, in denen eine Anlage nicht zentriert im Foto ist oder das Foto von schlechter Qualität ist, was die Bestimmung des Inhalts erschwert. Dies sollten Sie bei der Gestaltung Ihres Prompts berücksichtigen. Geben Sie im Prompt eine Bedingung an, was passieren soll, wenn die Anlage nicht vorhanden ist. Dies verhindert die Generierung von Daten dort, wo keine sein sollten.<\/P>Zum Beispiel: „Wenn kein Gaszähler auf dem Foto ist, geben Sie ‚Kein Gaszähler auf dem Foto‘ zurück.“<\/P>
<\/span><\/P> <\/P>Planen Sie Tests und Verfeinerungen<\/STRONG><\/P>Bevor Sie Ihre KI-gestützte Umfrage produktiv einsetzen, empfiehlt es sich dringend, Ihre Prompts zu testen um die Genauigkeit der Ergebnisse zu bewerten und den Prompt anzupassen um bessere Resultate zu erzielen. Ihr Testplan sollte sowohl erwartete als auch unerwartete Eingaben umfassen. Erwartete Eingaben können Fotos aus früheren Anlageninspektionen sein. Unerwartete Eingaben können Fotos falscher Anlagen sein, Anlagen nicht zentriert im Foto oder Fotos von schlechter Qualität.<\/P>Vergleichen Sie unbedingt das Ergebnis der Computer Vision mit den Ergebnissen von Feldprüfern um zu bewerten wie eng sie übereinstimmen. Wenn es zu große Abweichungen gibt, passen Sie Ihren Prompt an und versuchen es erneut. Möglicherweise müssen Sie mehrere Iterationen der Prompts ausprobieren bevor Sie den Prompt finden der die gewünschten Ergebnisse liefert.<\/P> <\/P>Zusammenfassend lässt sich sagen: Das Entwerfen spezifischer und gut strukturierter Prompts ist nicht nur eine technische Notwendigkeit sondern ein strategischer Vorteil für Versorgungsfeldoperationen. Durch klare Zieldefinitionen, Eliminierung von Mehrdeutigkeiten und rigoroses Testen von Prompts erschließen Organisationen das volle Potenzial von Computer Vision – was höhere Datenqualität, operative Effizienz und regulatorische Compliance fördert. Während sich KI-Technologien weiterentwickeln stellt ein Engagement für exzellentes Prompt-Design sicher dass Ihre Organisation agil bleibt, sicher agiert und bereit ist neue Chancen zu nutzen. Machen Sie das Design von Prompts zu einer kollaborativen fortlaufenden Praxis und befähigen Sie Ihre Teams Vorreiter der digitalen Transformation zu sein.<\/P>
