Jak efektivně zvládnout Prompt Engineering: Praktické tipy a průvodce nástroji

Prompt Engineering (inženýrství výzev) jako klíčový most mezi lidským záměrem a výstupem modelů umělé inteligence si v posledních letech získává velkou pozornost. Nicméně, diskuze o tom, zda je „mrtvé“ nebo „zastaralé“, jsou také velmi hlasité. Cílem tohoto článku je uspořádat současné trendy v oblasti Prompt Engineering a poskytnout praktického průvodce pro začátečníky, který čtenářům pomůže zvládnout klíčové techniky a porozumět souvisejícím nástrojům, aby mohli lépe využívat velké jazykové modely (LLM).

Co vlastně Prompt Engineering je?

Jednoduše řečeno, Prompt Engineering je umění i věda. Zahrnuje navrhování efektivních vstupních výzev (Prompts), které vedou LLM k generování vysoce kvalitního textu, který odpovídá očekávaným výsledkům. Dobrý Prompt může výrazně zlepšit výkon LLM, zatímco špatný Prompt může vést k tomu, že model bude produkovat chybné, irelevantní nebo dokonce škodlivé obsahy.

Stojí za to se učit Prompt Engineering?

Přestože existují názory, že „AI Agenti překonávají lidi“ a „Prompt Engineering je zastaralé“, z pohledu současných praktických aplikací je Prompt Engineering stále důležitou dovedností, a to z následujících důvodů:

• Zlepšení kvality výstupu modelu: I když jsou schopnosti LLM stále silnější, pečlivý návrh Promptu může efektivně vést model, aby lépe porozuměl záměru uživatele a generoval přesnější a relevantnější výsledky.
• Kontrola chování modelu: Prompt lze použít k omezení stylu výstupu, tématu a rozsahu modelu, aby se zabránilo generování nevhodného obsahu a zajistilo se, že bude odpovídat potřebám konkrétních aplikačních scénářů.
• Přizpůsobení řešení AI: Prostřednictvím Prompt Engineering mohou vývojáři přizpůsobit modely AI pro konkrétní úkoly a datové sady, čímž dosáhnou personalizovanějších a efektivnějších aplikací.
• Nové modely stále závisí na efektivních Promptech: I pokročilé modely jako Claude stále potřebují efektivní Prompty, aby mohly využít své schopnosti, zejména pro složité úkoly je zapotřebí dobrý Prompt k jejich vedení.

Praktické tipy pro Prompt Engineering

Následují některé běžně používané techniky Prompt Engineering, které v kombinaci s konkrétními příklady pomohou čtenářům rychle začít:

1. Jasné a jednoznačné instrukce (Clear Instructions):

   • Klíčové body: Jádrem Promptu je poskytování jasných a konkrétních instrukcí, které modelu jasně sdělují očekávaný výstup. Vyhněte se nejasným a vágním popisům.
   • Příklad:
     • Špatný Prompt: * Klíčové body: Navádějte model k postupnému usuzování, rozkládejte složité problémy na několik jednoduchých kroků a nakonec dospějte k odpovědi.

• Příklad: "Malý Ming má 5 jablek, 2 snědl a 3 koupil. Kolik má nyní jablek? Prosím, postupně odvozujte a uveďte konečnou odpověď."
• Výstup modelu: "Nejprve má malý Ming 5 jablek, 2 snědl, takže mu zbývá 5 - 2 = 3 jablka. Poté koupil 3 jablka, takže nyní má 3 + 3 = 6 jablek. Takže malý Ming má nyní 6 jablek."

5. Kontextualizace (Contextualization):

   • Klíčové body: Poskytněte dostatek kontextových informací, abyste modelu pomohli lépe porozumět záměru uživatele.
   • Příklad: "Shrňte prosím hlavní obsah této zpravodajské zprávy: [Obsah zpravodajské zprávy]. Použijte stručný jazyk a extrahujte klíčové informační body."

6. Použití klíčových slov (Keywords):

   • Klíčové body: Přidání klíčových slov do Promptu může modelu pomoci lépe se zaměřit na cílový úkol.
   • Příklad: "Vytvořte populárně-naučný článek o umělé inteligenci pro mládež, který se zaměřuje na koncepty strojového učení a hlubokého učení."

7. Přidání omezení (Constraints):

   • Klíčové body: Omezte formát, délku, styl atd. výstupu modelu, abyste splnili specifické požadavky.
   • Příklad: "Popište podzimní krajinu formou tříverší."

8. Negativní podnět (Negative Prompting):

   • Klíčové body: Jasně sdělte modelu, jaký obsah nebo chování si nepřejete.
   • Příklad: "Napište článek o průzkumu vesmíru, ale nezahrnujte žádný obsah o mimozemšťanech."

Doporučené praktické nástroje

Níže jsou uvedeny některé nástroje, které vám mohou pomoci lépe provádět Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Toto jsou v současnosti nejoblíbenější LLM, které lze přímo použít k testování a iteraci Promptů.
• PromptBench (Microsoft): Open source framework pro hodnocení Promptů, který vám může pomoci vyhodnotit účinnost různých metod Prompt Engineering. Může vyhodnocovat metody jako CoT, EP, Zero/Few Shot, podporuje adversariální podněty a dynamické hodnocení a podporuje různé datové sady a modely.
• Zapier, Make, Notion: Tyto nástroje lze použít k automatizaci pracovních postupů Prompt Engineering, jako je automatické generování Promptů, testování Promptů, analýza výsledků atd.
• NirDiamantAI GitHub repo: Bezplatná knihovna výukových zdrojů Prompt Engineering, která obsahuje různá témata od jednoduchých po pokročilá.

Budoucnost Prompt Engineering

Navzdory názorům, že „AI agenti překonávají lidi“ a „Prompt Engineering je zastaralý“, se Prompt Engineering neustále vyvíjí. Budoucí směr vývoje může zahrnovat:

• Automatizované generování Promptů: Využití technologie AI k automatickému generování efektivnějších Promptů, čímž se sníží lidský zásah.
• Nástroje pro optimalizaci Promptů: Vývoj výkonnějších nástrojů pro optimalizaci Promptů, které vývojářům pomohou rychle najít nejlepší Prompt.
• Kombinace s AI agenty: Kombinace Prompt Engineering s AI agenty pro budování inteligentnějších aplikací.
• Vzestup Context Engineering: Zaměření na schopnost modelu porozumět kontextu a zlepšení výkonu modelu prostřednictvím Context Engineering.

ShrnutíPrompt 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。