Com dominar eficaçment l'enginyeria de prompts: tècniques pràctiques i guia d'eines

L'enginyeria de prompts (Prompt Engineering), com a pont clau que connecta la intenció humana amb la sortida de models d'intel·ligència artificial, ha rebut molta atenció en els darrers anys. Tanmateix, també hi ha molta discussió sobre si està "morta" o "desfasada". Aquest article té com a objectiu ordenar les tendències de desenvolupament actuals en el camp de l'enginyeria de prompts i proporcionar una guia pràctica per a principiants per ajudar els lectors a dominar les tècniques bàsiques i comprendre les eines relacionades, per tal d'aprofitar millor els models de llenguatge grans (LLM).

Què és exactament l'enginyeria de prompts?

En poques paraules, l'enginyeria de prompts és un art i també una ciència. Implica dissenyar prompts d'entrada efectius (Prompts) per guiar els LLM a generar text d'alta qualitat que compleixi els resultats esperats. Un bon Prompt pot millorar significativament el rendiment d'un LLM, mentre que un Prompt dolent pot fer que el model produeixi contingut erroni, irrellevant o fins i tot nociu.

Val la pena aprendre l'enginyeria de prompts?

Tot i que hi ha opinions com "els agents d'IA superen els humans" i "l'enginyeria de prompts està obsoleta", des de la perspectiva de les aplicacions pràctiques actuals, l'enginyeria de prompts continua sent una habilitat important, per les raons següents:

• Millora la qualitat de la sortida del model: Fins i tot si la capacitat dels LLM és cada cop més potent, un disseny de Prompt acurat encara pot guiar el model de manera efectiva, permetent-li comprendre millor la intenció de l'usuari i generar resultats més precisos i rellevants.
• Controla el comportament del model: El Prompt es pot utilitzar per limitar l'estil de sortida, el tema i l'abast del model, evitant la generació de contingut inadequat i assegurant-se que compleix els requisits d'escenaris d'aplicació específics.
• Personalitza solucions d'IA: Mitjançant l'enginyeria de prompts, els desenvolupadors poden personalitzar models d'IA per a tasques i conjunts de dades específics, aconseguint aplicacions més personalitzades i eficients.
• Els models nous encara depenen de Prompts efectius: Fins i tot models avançats com Claude encara necessiten Prompts efectius per exercir les seves capacitats, especialment per a tasques complexes, on es necessiten bons Prompts per guiar-los.

Tècniques pràctiques d'enginyeria de prompts

A continuació, es mostren algunes tècniques d'enginyeria de prompts d'ús comú, combinades amb exemples concrets, per ajudar els lectors a començar ràpidament:

1. Instruccions clares i explícites (Clear Instructions):

   • Punt clau: El nucli del Prompt és proporcionar instruccions clares i específiques, indicant explícitament al model els resultats de sortida esperats. Eviteu descripcions vagues i ambigües.
   • Exemple:
     • Prompt dolent: "Escriu un article sobre gats."
     • Prompt bo: "Escriu un article de 300 paraules que presenti les races, els hàbits i els mètodes d'alimentació dels gats, i adjunta una imatge bonica d'un gat."

2. Joc de rol (Role-Playing):

   • Punt clau: Deixar que el model interpreti un paper específic pot guiar-lo eficaçment per generar contingut que compleixi la configuració del paper.
   • Exemple: "Suposa que ets un assessor de viatges experimentat, recomana'm un itinerari de viatge a Tailàndia adequat per a un viatge familiar, amb un pressupost de 5.000 dòlars i una durada de 7 dies."

3. Aprenentatge amb pocs exemples (Few-shot Learning):

   • Punt clau: Proporcioneu pocs exemples per permetre que el model aprengui els patrons i l'estil de la tasca objectiu.
   • Exemple:

     Tradueix al francès:
     Anglès: Hello, world!
     Francès: Bonjour le monde!
     Anglès: Thank you for your help.
     Francès: Merci pour votre aide.
     Anglès: Good morning.
     Francès:
     

4. Cadena de pensament (Chain-of-Thought, CoT):

• Punts clau: Guiar el model a raonar gradualment, descomponent problemes complexos en múltiples passos senzills, i finalment obtenir la resposta.
• Exemple: "El Xiao Ming té 5 pomes, se'n menja 2 i en compra 3 més. Quantes pomes té ara? Si us plau, raona pas a pas i dóna la resposta final."
• Sortida del model: "Primer, el Xiao Ming té 5 pomes, se'n menja 2, i li queden 5 - 2 = 3 pomes. Després, compra 3 pomes, i ara té 3 + 3 = 6 pomes. Per tant, el Xiao Ming té ara 6 pomes."

5. Indicació contextual (Contextualization):

   • Punts clau: Proporcionar suficient informació de context per ajudar el model a comprendre millor la intenció de l'usuari.
   • Exemple: "Si us plau, resumeix el contingut principal d'aquesta notícia: [contingut de la notícia]. Si us plau, utilitza un llenguatge concís per extreure els punts clau d'informació."

6. Ús de paraules clau (Keywords):

   • Punts clau: Afegir paraules clau importants al Prompt pot ajudar el model a centrar-se millor en la tasca objectiu.
   • Exemple: "Genera un article de divulgació científica sobre la intel·ligència artificial, dirigit a adolescents, centrant-se en els conceptes d'aprenentatge automàtic i aprenentatge profund."

7. Afegir condicions de restricció (Constraints):

   • Punts clau: Limitar el format, la longitud, l'estil, etc. de la sortida del model per satisfer necessitats específiques.
   • Exemple: "Si us plau, descriu el paisatge de tardor en forma de haiku."

8. Indicació negativa (Negative Prompting):

   • Punts clau: Indicar clarament al model el contingut o el comportament que no es desitja que aparegui.
   • Exemple: "Si us plau, escriu un article sobre l'exploració espacial, però no incloguis res sobre extraterrestres."

Eines pràctiques recomanades

Aquestes són algunes eines que us poden ajudar a fer millor el Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Aquests són els LLM més populars actualment i es poden utilitzar directament per provar i iterar el Prompt.
• PromptBench (Microsoft): Un marc d'avaluació de Prompt de codi obert que us pot ajudar a avaluar l'efecte de diferents mètodes de Prompt Engineering. Pot avaluar mètodes com CoT, EP, Zero/Few Shot, admet indicacions adverses i avaluació dinàmica, i admet múltiples conjunts de dades i models.
• Zapier, Make, Notion: Aquestes eines es poden utilitzar per automatitzar els fluxos de treball d'enginyeria de Prompt, com ara generar automàticament Prompts, provar Prompts, analitzar resultats, etc.
• NirDiamantAI GitHub repo: Un repositori gratuït de recursos tutorials de Prompt Engineering que conté diversos temes, des de simples fins a avançats.

El futur del Prompt Engineering

Tot i que han aparegut opinions com "els agents d'IA superen els humans" i "el Prompt Engineering està obsolet", el Prompt Engineering continua evolucionant. Les direccions de desenvolupament futures poden incloure:

• Generació automatitzada de Prompts: Utilitzar la tecnologia d'IA per generar automàticament Prompts més efectius, reduint la intervenció manual.
• Eines d'optimització de Prompts: Desenvolupar eines d'optimització de Prompts més potents per ajudar els desenvolupadors a trobar ràpidament el millor Prompt.
• Combinació amb agents d'IA: Combinar el Prompt Engineering amb agents d'IA per construir aplicacions més intel·ligents.
• L'auge del Context Engineering: Centrar-se en la capacitat de comprensió del context del model i millorar el rendiment del model mitjançant el Context Engineering.

ResumPrompt Engineering és una habilitat d'aprenentatge i pràctica contínua. Dominant les tècniques i eines introduïdes en aquest article, i explorant i practicant contínuament, podràs utilitzar millor els LLM i construir aplicacions més intel·ligents. Fins i tot si la capacitat de la IA augmenta constantment, dominar els principis bàsics de Prompt Engineering continua sent molt important, ja que et permet comunicar-te millor amb la IA i obtenir resultats més satisfactoris. I avaluar l'efecte del Prompt t'ajudarà a optimitzar la qualitat del Prompt i a aconseguir aplicacions més eficients.