Inżynieria promptów AI: Uzyskiwanie lepszych wyników z ChatGPT i innych narzędzi AI

Sztuczna inteligencja (AI) gwałtownie przekształca branże na całym świecie, a duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, Bard i inne, stoją na czele tej rewolucji. Jednak jakość wyników generowanych przez te narzędzia AI w dużej mierze zależy od danych wejściowych, które im dostarczasz. W tym miejscu wkracza inżynieria promptów AI. Ten kompleksowy przewodnik wyposaży Cię w wiedzę i techniki tworzenia skutecznych promptów, które odblokują pełny potencjał tych potężnych narzędzi AI.

Czym jest inżynieria promptów AI?

Inżynieria promptów AI to sztuka i nauka projektowania skutecznych promptów (czyli instrukcji) dla modeli AI w celu generowania pożądanych wyników. Polega na zrozumieniu, jak te modele interpretują język, i tworzeniu promptów, które są jasne, konkretne i odpowiednie kontekstowo. Pomyśl o tym jak o skutecznej komunikacji z wysoce inteligentnym, ale czasami dosłownym asystentem.

Zamiast po prostu prosić „Napisz wiersz”, inżynieria promptów uczy, jak prowadzić AI, dostarczając kontekst, preferencje stylistyczne, ograniczenia długości, a nawet przykłady. Im lepszy prompt, tym lepszy wynik.

Dlaczego inżynieria promptów jest ważna?

Inżynieria promptów jest kluczowa z kilku powodów:

• Poprawa jakości wyników: Dobrze przygotowane prompty prowadzą do bardziej dokładnych, trafnych i użytecznych rezultatów.
• Zwiększona kontrola: Inżynieria promptów pozwala kierować modelem AI w pożądanym kierunku, kontrolując ton, styl i treść generowanego tekstu.
• Wzrost wydajności: Uzyskując pożądane wyniki szybciej, oszczędzasz czas i zasoby.
• Odkrywanie ukrytego potencjału: Inżynieria promptów może ujawnić możliwości modeli AI, o których istnieniu mogłeś nie wiedzieć.
• Łagodzenie stronniczości: Przemyślane projektowanie promptów może pomóc zminimalizować uprzedzenia obecne w danych treningowych modelu AI.

Kluczowe zasady skutecznej inżynierii promptów

Chociaż nie ma jednego uniwersalnego podejścia, oto kilka podstawowych zasad, którymi należy się kierować w inżynierii promptów:

1. Bądź jasny i konkretny

Niejasność jest wrogiem dobrych promptów. Ogólnikowe lub nieprecyzyjne instrukcje mogą prowadzić do nieprzewidywalnych i często niezadowalających wyników. Zamiast tego dąż do jasności i konkretności w swoich promptach. Im więcej szczegółów podasz, tym lepiej model AI zrozumie Twoje potrzeby.

Przykład:

Słaby prompt: „Napisz opowiadanie.” Dobry prompt: „Napisz krótkie opowiadanie o młodej kobiecie w Tokio, która odkrywa ukrytą wiadomość w starej książce i wyrusza na poszukiwanie zaginionego skarbu. Opowiadanie powinno być trzymające w napięciu i mieć zaskakujący zwrot akcji.”

2. Zapewnij kontekst

Dostarczenie modelowi AI kontekstu jest niezbędne do generowania trafnych i znaczących wyników. Wyjaśnij tło, cel i grupę docelową swojego zapytania. Pomaga to AI zrozumieć szerszy obraz i odpowiednio dostosować swoją odpowiedź.

Przykład:

Słaby prompt: „Podsumuj ten artykuł.” Dobry prompt: „Podsumuj ten artykuł naukowy o wpływie zmian klimatycznych na produkcję kawy w Kolumbii. Podsumowanie powinno być zwięzłe i odpowiednie dla odbiorców z branży kawowej.”

3. Określ pożądany format

Wyraźnie wskaż pożądany format wyniku. Czy chcesz listę punktowaną, akapit, tabelę czy coś innego? Określenie formatu pomaga modelowi AI odpowiednio ustrukturyzować odpowiedź.

Przykład:

Słaby prompt: „Porównaj systemy ekonomiczne Chin i Stanów Zjednoczonych.” Dobry prompt: „Porównaj systemy ekonomiczne Chin i Stanów Zjednoczonych. Przedstaw odpowiedź w tabeli z następującymi kolumnami: Kluczowa cecha, Chiny, Stany Zjednoczone.”

4. Zdefiniuj ton i styl

Ton i styl generowanego tekstu mogą znacząco wpłynąć na jego skuteczność. Czy chcesz, aby ton był formalny, nieformalny, humorystyczny czy poważny? Określenie pożądanego tonu pomaga modelowi AI dopasować swój język do zamierzonego przekazu.

Przykład:

Słaby prompt: „Napisz opis produktu dla naszego nowego telefonu komórkowego.” Dobry prompt: „Napisz perswazyjny opis produktu dla naszego nowego telefonu komórkowego, podkreślając jego kluczowe cechy i korzyści. Ton powinien być entuzjastyczny i angażujący, skierowany do młodych dorosłych zainteresowanych technologią i mediami społecznościowymi.”

5. Używaj przykładów

Dostarczanie przykładów pożądanego wyniku może być potężnym sposobem na pokierowanie modelem AI. Przykłady pomagają AI zrozumieć Twoje oczekiwania i odtworzyć pożądany styl i treść.

Przykład:

Słaby prompt: „Napisz hasło reklamowe dla naszej nowej kawiarni.” Dobry prompt: „Napisz hasło reklamowe dla naszej nowej kawiarni, podobne do tych przykładów: 'Najlepsza część poranka', 'Myśl inaczej', 'Po prostu to zrób'. Hasło powinno być krótkie, zapadające w pamięć i odzwierciedlać jakość naszej kawy.”

6. Iteruj i udoskonalaj

Inżynieria promptów to proces iteracyjny. Nie oczekuj doskonałych wyników za pierwszym razem. Eksperymentuj z różnymi promptami, analizuj wyniki i udoskonalaj swoje podejście na podstawie rezultatów. Im więcej ćwiczysz, tym lepszy stajesz się w tworzeniu skutecznych promptów.

7. Rozważ promptowanie typu chain-of-thought

W przypadku złożonych zadań, podziel problem na mniejsze, łatwiejsze do zarządzania kroki. Używaj promptów, które prowadzą model AI do myślenia krok po kroku, wyjaśniając swoje rozumowanie po drodze. Ta technika, znana jako promptowanie typu chain-of-thought, może znacznie poprawić dokładność i spójność wyniku.

Przykład:

Słaby prompt: „Rozwiąż to zadanie matematyczne: 23 + 45 * 2 - 10 / 5.” Dobry prompt: „Rozwiążmy to zadanie matematyczne krok po kroku. Najpierw oblicz 45 * 2. Następnie oblicz 10 / 5. Potem dodaj 23 do wyniku 45 * 2. Na koniec odejmij wynik 10 / 5 od poprzedniego rezultatu. Jaka jest ostateczna odpowiedź?”

Zaawansowane techniki inżynierii promptów

Gdy opanujesz podstawowe zasady, możesz zgłębić bardziej zaawansowane techniki, aby jeszcze bardziej udoskonalić swoje umiejętności w inżynierii promptów:

1. Uczenie typu few-shot

Uczenie typu few-shot polega na dostarczeniu modelowi AI niewielkiej liczby przykładów pożądanej relacji wejście-wyjście. Pozwala to modelowi nauczyć się wzorca i uogólnić go na nowe, nieznane dane wejściowe.

2. Uczenie typu zero-shot

Uczenie typu zero-shot ma na celu generowanie wyników bez podawania żadnych jawnych przykładów. Wymaga to od modelu AI polegania na swojej istniejącej wiedzy i rozumieniu świata.

3. Łańcuchowanie promptów

Łańcuchowanie promptów polega na wykorzystaniu wyniku jednego promptu jako danych wejściowych dla kolejnego. Pozwala to na tworzenie złożonych przepływów pracy i generowanie wieloaspektowych wyników.

4. Ensembling promptów

Ensembling promptów polega na użyciu wielu promptów do wygenerowania wielu wyników, a następnie połączeniu ich w celu stworzenia ostatecznego rezultatu. Może to pomóc poprawić solidność i niezawodność wyników.

Inżynieria promptów dla różnych narzędzi AI

Chociaż podstawowe zasady inżynierii promptów dotyczą większości narzędzi AI, istnieją pewne niuanse, które należy wziąć pod uwagę w zależności od konkretnej platformy, z której korzystasz:

ChatGPT

ChatGPT to wszechstronny model językowy, który można wykorzystać do szerokiego zakresu zadań, w tym pisania, tłumaczenia, podsumowywania i odpowiadania na pytania. Podczas tworzenia promptów dla ChatGPT skup się na jasności, kontekście i pożądanym formacie. Eksperymentuj z różnymi tonami i stylami, aby znaleźć to, co najlepiej odpowiada Twoim potrzebom. ChatGPT pamięta poprzednie tury konwersacji, więc możesz budować na wcześniejszych promptach, aby udoskonalić wynik.

Bard

Bard to kolejny potężny model językowy, który doskonale radzi sobie z zadaniami kreatywnymi, takimi jak pisanie wierszy, generowanie kodu i burze mózgów. Tworząc prompty dla Barda, zachęcaj do kreatywności i eksperymentowania. Podaj jasne ograniczenia i wytyczne, aby skierować model w pożądanym kierunku. Bard jest dobrze przystosowany do zadań otwartych, w których chcesz zbadać różne możliwości.

Modele generowania obrazów (np. DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion)

Inżynieria promptów dla modeli generowania obrazów polega na szczegółowym opisie pożądanego obrazu. Używaj opisowego języka, aby określić temat, otoczenie, styl i nastrój obrazu. Eksperymentuj z różnymi słowami kluczowymi i frazami, aby zobaczyć, jak wpływają na wynik. Rozważ użycie negatywnych promptów, aby wykluczyć niechciane elementy z obrazu.

Przykład:

Prompt: „Fotorealistyczny obraz tętniącego życiem targu w Marrakeszu, w Maroku, o zachodzie słońca. Scena jest pełna żywych kolorów, egzotycznych przypraw i ludzi targujących się o towary. Styl powinien być podobny do fotografii z National Geographic.”

Względy etyczne w inżynierii promptów

W miarę jak AI staje się coraz bardziej zintegrowana z naszym życiem, kluczowe jest rozważenie etycznych implikacji inżynierii promptów. Bądź świadomy potencjalnych uprzedzeń, dezinformacji i niewłaściwego użycia. Dąż do tworzenia promptów, które są sprawiedliwe, dokładne i odpowiedzialne.

• Unikaj stronniczych promptów: Uważaj, aby nie tworzyć promptów, które utrwalają stereotypy lub dyskryminują określone grupy.
• Promuj transparentność: Używając treści generowanych przez AI, bądź transparentny co do ich pochodzenia i ograniczeń.
• Zapobiegaj dezinformacji: Unikaj używania AI do generowania fałszywych lub wprowadzających w błąd informacji.
• Szanuj prawa autorskie: Bądź świadomy praw autorskich, używając AI do generowania treści kreatywnych.

Przykłady inżynierii promptów w różnych branżach

Inżynieria promptów ma zastosowanie w różnych branżach i sektorach. Oto kilka przykładów, jak można ją wykorzystać w różnych kontekstach:

Marketing

Zadanie: Wygeneruj tekst marketingowy dla nowego produktu.

Prompt: „Napisz trzy różne wersje tekstu marketingowego dla naszej nowej linii organicznych produktów do pielęgnacji skóry. Każda wersja powinna być skierowana do innej grupy docelowej: milenialsów zainteresowanych zrównoważonym rozwojem, konsumentów z pokolenia Z skupionych na przystępności cenowej oraz pokolenia baby boomers zaniepokojonego starzeniem się. Podkreśl kluczowe korzyści produktów i użyj perswazyjnego języka, aby zachęcić do zakupów.”

Edukacja

Zadanie: Stwórz scenariusz lekcji historii.

Prompt: „Stwórz scenariusz 90-minutowej lekcji historii na temat rewolucji francuskiej. Scenariusz powinien zawierać cele nauczania, działania, pytania do dyskusji i metody oceny. Grupą docelową są uczniowie szkół średnich z ograniczoną wcześniejszą wiedzą na ten temat. Dołącz źródła pierwotne i wtórne do analizy przez uczniów.”

Obsługa klienta

Zadanie: Generuj odpowiedzi na zapytania klientów.

Prompt: „Jesteś przedstawicielem obsługi klienta w globalnej firmie e-commerce. Odpowiedz na następujące zapytanie klienta w uprzejmy i pomocny sposób: 'Moje zamówienie jeszcze nie dotarło. Co mam zrobić?' Podaj jasne instrukcje, jak klient może śledzić swoje zamówienie i w razie potrzeby skontaktować się z obsługą klienta.”

Opieka zdrowotna

Zadanie: Podsumuj medyczne artykuły badawcze.

Prompt: „Podsumuj ten artykuł badawczy na temat skuteczności nowego leku w leczeniu choroby Alzheimera. Podsumowanie powinno być zwięzłe i odpowiednie dla pracowników służby zdrowia. Podkreśl kluczowe ustalenia, ograniczenia i implikacje badania.”

Prawo

Zadanie: Sporządź projekty dokumentów prawnych.

Prompt: „Sporządź projekt prostej umowy o zachowaniu poufności (NDA) między dwiema firmami. NDA powinna chronić informacje poufne udostępniane podczas negocjacji biznesowych. Dołącz klauzule dotyczące definicji informacji poufnych, obowiązków strony otrzymującej oraz okresu obowiązywania umowy.”

Przyszłość inżynierii promptów

W miarę ewolucji AI, inżynieria promptów będzie stawała się coraz ważniejszą umiejętnością. Przyszłe modele AI będą prawdopodobnie bardziej zaawansowane i zdolne do rozumienia bardziej złożonych promptów. Jednak potrzeba jasnych, konkretnych i kontekstowo trafnych promptów pozostanie kluczowa. Możemy spodziewać się pojawienia się bardziej zaawansowanych technik inżynierii promptów, takich jak zautomatyzowana optymalizacja promptów i programowanie oparte na promptach.

Co więcej, rola inżynierii promptów prawdopodobnie wykroczy poza modele AI oparte na tekście. Możemy przewidywać rozwój technik inżynierii promptów dla innych typów AI, takich jak robotyka, wizja komputerowa i przetwarzanie dźwięku.

Wnioski

Inżynieria promptów AI to kluczowa umiejętność dla każdego, kto chce wykorzystać moc narzędzi AI, takich jak ChatGPT i Bard. Opanowując zasady i techniki przedstawione w tym przewodniku, możesz odblokować pełny potencjał tych potężnych modeli i generować wysokiej jakości wyniki, które spełniają Twoje konkretne potrzeby. Pamiętaj, aby w swoich promptach być jasnym, konkretnym i kontekstowo trafnym, i nie bój się eksperymentować i iterować. Z praktyką i zaangażowaniem możesz stać się biegłym inżynierem promptów AI i wykorzystać AI do osiągnięcia swoich celów.

Droga do mistrzostwa w inżynierii promptów AI to proces ciągły. Bądź na bieżąco z najnowszymi postępami w dziedzinie AI i stale doskonal swoje umiejętności. Przyszłość AI jest świetlana, a inżynieria promptów odegra kluczową rolę w jej kształtowaniu.

Dodatkowe materiały do nauki:

• Kursy online na temat inżynierii promptów
• Artykuły badawcze na temat LLM i optymalizacji promptów
• Fora i dyskusje społeczności AI