Как ефективно да овладеете Prompt Engineering: Практически съвети и ръководство за инструменти

Prompt Engineering (инженеринг на подкани), като ключов мост, свързващ човешките намерения с изхода на моделите с изкуствен интелект, привлича все повече внимание през последните години. Въпреки това, дебатите за това дали е „мъртъв“ или „остарял“ също са широко разпространени. Тази статия има за цел да систематизира настоящите тенденции в областта на Prompt Engineering и да предостави практическо ръководство за начинаещи, за да помогне на читателите да овладеят основните умения и да разберат свързаните инструменти, за да използват по-добре големите езикови модели (LLM).

Какво всъщност е Prompt Engineering?

Просто казано, Prompt Engineering е изкуство и наука. Той включва проектиране на ефективни входни подкани (Prompts), които да насочват LLM да генерира висококачествен текст, който отговаря на очакваните резултати. Добрият Prompt може значително да подобри производителността на LLM, докато лошият Prompt може да доведе до извеждане на грешна, нерелевантна или дори вредна информация от модела.

Струва ли си да се учи Prompt Engineering?

Въпреки съществуващите гледни точки като „AI Agents надминават хората“ и „Prompt Engineering е остарял“, от гледна точка на текущите практически приложения, Prompt Engineering все още е важно умение поради следните причини:

• Подобряване на качеството на изхода на модела: Дори ако възможностите на LLM стават все по-мощни, внимателният дизайн на Prompt все още може ефективно да насочва модела, позволявайки му да разбира по-добре намеренията на потребителя и да генерира по-точни и по-подходящи резултати.
• Контрол на поведението на модела: Prompt може да се използва за ограничаване на стила на изхода, темата и обхвата на модела, избягване на генериране на неподходящо съдържание и гарантиране, че отговаря на нуждите на конкретни сценарии на приложение.
• Персонализиране на AI решения: Чрез Prompt Engineering разработчиците могат да персонализират AI модели за конкретни задачи и набори от данни, за да постигнат по-персонализирани и ефективни приложения.
• Новите модели все още разчитат на ефективни Prompts: Дори усъвършенствани модели като Claude все още се нуждаят от ефективни Prompts, за да разгърнат възможностите си, особено за сложни задачи, където са необходими добри Prompts за насочване.

Практически съвети за Prompt Engineering

Ето някои често използвани техники за Prompt Engineering, комбинирани с конкретни примери, за да помогнат на читателите бързо да започнат:

1. Ясни и конкретни инструкции (Clear Instructions):

   • Ключов момент: Сърцевината на Prompt е да предостави ясни и конкретни инструкции, като ясно казва на модела очаквания резултат. Избягвайте неясни и двусмислени описания.
   • Пример:
     • Лош Prompt: „Напишете статия за котки.“
     • Добър Prompt: „Напишете статия от 300 думи, представяща породите, навиците и методите за отглеждане на котки, и включете сладка снимка на котка.“

2. Ролева игра (Role-Playing):

   • Ключов момент: Позволяването на модела да играе определена роля може ефективно да го насочи да генерира съдържание, което отговаря на настройката на ролята.
   • Пример: „Представете си, че сте опитен туристически консултант, моля, препоръчайте ми туристически маршрут в Тайланд, подходящ за семейно пътуване, с бюджет от 5000 долара и 7-дневен маршрут.“

3. Обучение с малко примери (Few-shot Learning):

   • Ключов момент: Предоставете малък брой примери, за да позволите на модела да научи модела и стила на целевата задача.
   • Пример:

     Преведете на френски:
     Английски: Hello, world!
     Френски: Bonjour le monde!
     Английски: Thank you for your help.
     Френски: Merci pour votre aide.
     Английски: Good morning.
     Френски:
     

4. Верига на мисълта (Chain-of-Thought, CoT):* Същност: Насочване на модела да разсъждава стъпка по стъпка, разделяне на сложни проблеми на няколко прости стъпки и накрая получаване на отговора.

   • Пример: "Сяо Мин има 5 ябълки, изяде 2 и купи още 3. Колко ябълки има сега? Моля, разсъждавайте стъпка по стъпка и дайте окончателния отговор."
   • Изход на модела: "Първо, Сяо Мин има 5 ябълки, изяде 2 и останаха 5 - 2 = 3 ябълки. След това той купи 3 ябълки и сега има 3 + 3 = 6 ябълки. Така че, Сяо Мин сега има 6 ябълки."

5. Подсказване с контекст (Contextualization):

   • Същност: Предоставяне на достатъчно контекстна информация, за да помогнете на модела да разбере по-добре намеренията на потребителя.
   • Пример: "Моля, обобщете основното съдържание на този новинарски репортаж: [Съдържание на новинарския репортаж]. Моля, използвайте прост език, за да извлечете ключовите информационни точки."

6. Използване на ключови думи (Keywords):

   • Същност: Добавянето на ключови ключови думи в Prompt може да помогне на модела да се фокусира по-добре върху целевата задача.
   • Пример: "Генерирайте популярна научна статия за изкуствен интелект, насочена към млади хора, фокусирайки се върху концепциите за машинно обучение и дълбоко обучение."

7. Добавяне на ограничения (Constraints):

   • Същност: Ограничаване на формата, дължината, стила и т.н. на изхода на модела, за да отговори на специфични нужди.
   • Пример: "Моля, опишете есенната природа под формата на тристишие."

8. Обратно подсказване (Negative Prompting):

   • Същност: Ясно уведомяване на модела за съдържанието или поведението, което не искате да се появи.
   • Пример: "Моля, напишете статия за изследването на космоса, но не включвайте нищо за извънземни."

Препоръчани практически инструменти

Ето някои инструменти, които могат да ви помогнат да извършвате по-добре Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Това са най-популярните LLM в момента и могат да бъдат използвани директно за тестване и итерация на Prompt.
• PromptBench (Microsoft): Рамка с отворен код за оценка на Prompt, която може да ви помогне да оцените ефективността на различните методи за Prompt Engineering. Тя може да оценява методи като CoT, EP, Zero/Few Shot, поддържа adversarial prompting и динамична оценка и поддържа множество набори от данни и модели.
• Zapier, Make, Notion: Тези инструменти могат да се използват за автоматизиране на работните процеси на Prompt Engineering, като автоматично генериране на Prompt, тестване на Prompt, анализиране на резултати и т.н.
• NirDiamantAI GitHub repo: Безплатна библиотека с ресурси за обучение по Prompt Engineering, съдържаща различни теми от прости до напреднали.

Бъдещето на Prompt Engineering

Въпреки появата на мнения като „AI Agents надминават хората“ и „Prompt Engineering е остарял“, Prompt Engineering продължава да се развива. Бъдещите посоки на развитие могат да включват:

• Автоматизирано генериране на Prompt: Използване на AI технология за автоматично генериране на по-ефективни Prompt, намаляване на човешката намеса.
• Инструменти за оптимизация на Prompt: Разработване на по-мощни инструменти за оптимизация на Prompt, за да помогнат на разработчиците бързо да намерят най-добрия Prompt.
• Комбиниране с AI Agents: Комбиниране на Prompt Engineering с AI Agents за изграждане на по-интелигентни приложения.
• Възход на Context Engineering: Фокусиране върху способността на модела да разбира контекста, подобряване на производителността на модела чрез Context Engineering.

ОбобщениеPrompt Engineering е умение, което се учи и практикува непрекъснато. Чрез овладяване на техниките и инструментите, представени в тази статия, и чрез непрекъснато проучване и практика, ще можете да използвате по-добре LLM (големи езикови модели) и да изграждате по-интелигентни приложения. Дори и възможностите на AI да се увеличават непрекъснато, овладяването на основните принципи на Prompt Engineering остава много важно, тъй като ви позволява да комуникирате по-добре с AI и да получавате по-задоволителни резултати. А оценката на ефективността на Prompt-а ви помага да оптимизирате качеството му и да постигнете по-ефективни приложения.