fbpx

57. Sztuka zadawania pytań, czyli podstawy inżynierii promptów

Witaj w praktycznej części naszych lekcji. Sama teoria nie wystarczy – aby w pełni wykorzystać potencjał AI, trzeba nauczyć się z nią “rozmawiać”. Kluczem do tego jest tworzenie skutecznych poleceń, czyli promptów.

Zasada “Garbage In, Garbage Out”

W informatyce istnieje powiedzenie “śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”. Doskonale opisuje ono interakcję z AI. Jakość odpowiedzi, jaką uzyskasz, jest wprost proporcjonalna do jakości Twojego polecenia.

Inżynieria promptów (ang. prompt engineering) to proces projektowania i optymalizacji poleceń tekstowych w taki sposób, aby model AI wygenerował jak najdokładniejszą i najbardziej pożądaną odpowiedź.

Ogólne polecenie, np. “napisz o kryptowalutach”, da ogólny rezultat. Precyzyjny prompt, np. “Napisz krótkie porównanie Bitcoina i Ethereum w formie tabeli, uwzględniając ich mechanizm konsensusu, szybkość transakcji i główne zastosowania”, przyniesie konkretną i użyteczną odpowiedź.

Cztery elementy skutecznego promptu:

  1. Określenie roli (persona): Poinformuj AI, w jaką rolę ma się wcielić. Wpływa to na styl, ton i perspektywę odpowiedzi.
    • Przykład: Wciel się w rolę analityka finansowego i wyjaśnij laikowi, na czym polega ryzyko inwestowania w altcoiny.
  2. Zdefiniowanie kontekstu i zadania: Dostarcz modelowi wszystkich niezbędnych informacji i jasno określ, co ma zrobić.
    • Przykład: Mam napisać e-mail do klienta, aby poinformować go o opóźnieniu w projekcie z powodu nieprzewidzianych problemów technicznych. Napisz profesjonalną, ale empatyczną wiadomość.
  3. Sprecyzowanie formatu: Wskaż, w jakiej formie oczekujesz odpowiedzi.
    • Przykład: Podaj w formie listy punktowanej pięć najważniejszych wydarzeń w historii technologii blockchain.
  4. Iteracja i doprecyzowanie: Rzadko kiedy pierwszy prompt jest idealny. Traktuj rozmowę z AI jako proces. Jeśli odpowiedź jest niezadowalająca, doprecyzuj polecenie, dodaj więcej szczegółów lub poproś o poprawki.
    • Przykład: Ta odpowiedź jest zbyt techniczna. Proszę, wyjaśnij to samo, używając prostszej analogii zrozumiałej dla osoby nietechnicznej.

Czego unikać? Najczęstsze błędy w promptach

Aby pisać jeszcze lepsze polecenia, warto znać kilka pułapek, w które często wpadają początkujący użytkownicy:

  • Zbyt ogólnikowe polecenia: Jak już wiemy, brak szczegółów prowadzi do generycznych odpowiedzi. Zawsze staraj się być tak precyzyjny, jak to możliwe.
  • Zadawanie kilku pytań naraz: Unikaj łączenia wielu niezależnych zadań w jednym prompcie. Lepiej zadać jedno, dobrze sformułowane pytanie, a następnie w kolejnym kroku przejść do następnego.
  • Niejasny język i dwuznaczność: AI nie czyta w myślach. Używaj jasnego, jednoznacznego języka, aby uniknąć błędnej interpretacji Twojego polecenia.
  • Zbyt skomplikowane polecenia: Jeśli zadanie jest bardzo złożone, rozbij je na mniejsze, łatwiejsze do przetworzenia etapy i prowadź AI krok po kroku (tzw. chain of thought).

Zachęcam do samodzielnego eksperymentowania. Praktyka jest najlepszym sposobem na opanowanie sztuki tworzenia skutecznych poleceń. 

Zapisz się do newslettera!

Otrzymuj co tydzień najnowsze informacje o kryptowalutach na swój e-mail.