Kako efikasno savladati Prompt Engineering: Praktični savjeti i vodič za alate

Prompt Engineering (Inženjering upita) kao ključni most koji povezuje ljudsku namjeru s izlazom modela umjetne inteligencije, privlači veliku pažnju posljednjih godina. Međutim, rasprave o tome je li * Ključno: Vodite model da postepeno zaključuje, razlažući složene probleme na jednostavne korake, i na kraju dođe do odgovora.

• Primjer: "Mali Ming ima 5 jabuka, pojeo je 2, a zatim kupio 3. Koliko jabuka sada ima? Molimo vas da postepeno zaključujete i date konačan odgovor."
• Izlaz modela: "Prvo, Mali Ming ima 5 jabuka, pojeo je 2, ostalo mu je 5 - 2 = 3 jabuke. Zatim je kupio 3 jabuke, sada ima 3 + 3 = 6 jabuka. Dakle, Mali Ming sada ima 6 jabuka."

5. Kontekstualizacija (Contextualization):

   • Ključno: Pružite dovoljno kontekstualnih informacija kako biste pomogli modelu da bolje razumije namjeru korisnika.
   • Primjer: "Molimo vas da sumirate glavne tačke ovog novinskog izvještaja: [Sadržaj novinskog izvještaja]. Molimo vas da koristite jednostavan jezik i izvučete ključne informacije."

6. Korištenje ključnih riječi (Keywords):

   • Ključno: Dodavanje ključnih riječi u Prompt može pomoći modelu da se bolje fokusira na ciljni zadatak.
   • Primjer: "Generirajte popularno-naučni članak o umjetnoj inteligenciji za mlade, fokusirajući se na koncepte mašinskog učenja i dubokog učenja."

7. Dodavanje ograničenja (Constraints):

   • Ključno: Ograničite format, dužinu, stil itd. izlaza modela kako biste zadovoljili specifične potrebe.
   • Primjer: "Molimo vas da u obliku trostiha opišete jesenji pejzaž."

8. Negativni upit (Negative Prompting):

   • Ključno: Jasno obavijestite model o sadržaju ili ponašanju koje ne želite da se pojavi.
   • Primjer: "Molimo vas da napišete članak o istraživanju svemira, ali nemojte uključivati nikakav sadržaj o vanzemaljcima."

Preporučeni praktični alati

Slijede neki alati koji vam mogu pomoći da bolje obavljate Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Ovo su trenutno najpopularniji LLM-ovi i mogu se koristiti direktno za testiranje i iteriranje Promptova.
• PromptBench (Microsoft): Okvir otvorenog koda za procjenu Promptova koji vam može pomoći da procijenite učinkovitost različitih metoda Prompt Engineeringa. Može procijeniti metode kao što su CoT, EP, Zero/Few Shot, podržava suprotstavljene upite i dinamičku procjenu, te podržava više skupova podataka i modela.
• Zapier, Make, Notion: Ovi alati se mogu koristiti za automatizaciju radnih tokova Prompt Engineeringa, kao što je automatsko generiranje Promptova, testiranje Promptova, analiza rezultata itd.
• NirDiamantAI GitHub repo: Besplatna biblioteka resursa za Prompt Engineering, koja sadrži različite teme od jednostavnih do naprednih.

Budućnost Prompt Engineeringa

Iako se pojavljuju stavovi da "AI agenti nadmašuju ljude" i da je "Prompt Engineering zastario", Prompt Engineering se i dalje razvija. Budući smjerovi razvoja mogu uključivati:

• Automatizirano generiranje Promptova: Korištenje AI tehnologije za automatsko generiranje učinkovitijih Promptova, smanjujući ručnu intervenciju.
• Alati za optimizaciju Promptova: Razvoj moćnijih alata za optimizaciju Promptova kako bi se programerima pomoglo da brzo pronađu najbolje Promptove.
• Kombinacija s AI agentima: Kombiniranje Prompt Engineeringa s AI agentima za izgradnju inteligentnijih aplikacija.
• Uspon Context Engineeringa: Fokusiranje na sposobnost modela da razumije kontekst i poboljšanje performansi modela putem Context Engineeringa.

ZaključakPrompt Engineering 是一项持续学习和实践的技能。通过掌握本文介绍的技巧和工具，并不断探索和实践，你将能够更好地利用 LLM，构建更加智能化的应用。 即使AI的能力在不断增强，掌握 Prompt Engineering 的基本原则仍然非常重要， 它能让你更好地与AI沟通，获得更满意的结果。而评估Prompt的效果，能够帮助你优化 Prompt 的质量，实现更高效的应用。