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

Prompt Engineering (Inženjerstvo upita) kao ključni most koji povezuje ljudsku namjeru s izlazom modela umjetne inteligencije, posljednjih je godina privukao veliku pozornost. Međutim, rasprave o tome je li „mrtav“ ili „zastario“ također su sve glasnije. Ovaj članak ima za cilj razjasniti trenutne razvojne trendove u području Prompt Engineeringa i pružiti praktičan vodič za početnike, kako bi čitateljima pomogao da savladaju ključne vještine i razumiju povezane alate, te tako bolje iskoriste velike jezične modele (LLM).

Što je zapravo Prompt Engineering?

Jednostavno rečeno, Prompt Engineering je umjetnost, ali i znanost. Uključuje dizajniranje učinkovitih ulaznih upita (Prompts) koji usmjeravaju LLM da generira visokokvalitetan tekst koji odgovara očekivanim rezultatima. Dobar Prompt može značajno poboljšati performanse LLM-a, dok loš Prompt može dovesti do toga da model izbaci pogrešan, irelevantan ili čak štetan sadržaj.

Isplati li se učiti Prompt Engineering?

Iako postoje stajališta poput „AI Agenti nadmašuju ljude“ i „Prompt Engineering je zastario“, iz trenutne praktične primjene, Prompt Engineering je još uvijek važna vještina, iz sljedećih razloga:

• Poboljšanje kvalitete izlaza modela: Čak i ako LLM-ovi postaju sve moćniji, pažljivo osmišljen Prompt i dalje može učinkovito usmjeriti model, omogućujući mu da bolje razumije namjeru korisnika i generira točnije i relevantnije rezultate.
• Kontrola ponašanja modela: Prompt se može koristiti za ograničavanje stila, teme i opsega izlaza modela, izbjegavanje generiranja neprikladnog sadržaja i osiguravanje usklađenosti sa specifičnim potrebama primjene.
• Prilagođena AI rješenja: Kroz Prompt Engineering, programeri mogu prilagoditi AI modele za određene zadatke i skupove podataka, postižući personaliziranije i učinkovitije aplikacije.
• Novi modeli i dalje ovise o učinkovitom Promptu: Čak i napredni modeli poput Claudea i dalje trebaju učinkovit Prompt da bi iskoristili svoje sposobnosti, posebno za složene zadatke, gdje je potreban dobar Prompt za usmjeravanje.

Praktični savjeti za Prompt Engineering

Slijede neki uobičajeni savjeti za Prompt Engineering, u kombinaciji s konkretnim primjerima, kako bi čitateljima pomogli da brzo počnu:

1. Jasne i nedvosmislene upute (Clear Instructions):

   • Ključna točka: Srž Prompta je pružanje jasnih i konkretnih uputa, jasno govoreći modelu očekivani rezultat. Izbjegavajte nejasne i dvosmislene opise.
   • Primjer:
     • Loš Prompt: "Napiši članak o mačkama."
     • Dobar Prompt: "Napiši članak od 300 riječi koji opisuje pasmine, navike i metode uzgoja mačaka, i priloži slatku sliku mačke."

2. Igranje uloga (Role-Playing):

   • Ključna točka: Neka model igra određenu ulogu, što može učinkovito usmjeriti model da generira sadržaj koji odgovara postavkama uloge.
   • Primjer: "Pretpostavimo da ste iskusni turistički savjetnik, preporučite mi tajlandsku turističku rutu prikladnu za obiteljsko putovanje, s budžetom od 5000 USD i trajanjem od 7 dana."

3. Učenje s malo primjera (Few-shot Learning):

   • Ključna točka: Pružite mali broj primjera kako bi model naučio uzorak i stil ciljnog zadatka.
   • Primjer:

     Prevedi na francuski:
     Engleski: Hello, world!
     Francuski: Bonjour le monde!
     Engleski: Thank you for your help.
     Francuski: Merci pour votre aide.
     Engleski: Good morning.
     Francuski:
     

4. Lanac razmišljanja (Chain-of-Thought, CoT):* Ključno: Vodite model da postupno zaključuje, razlažući složene probleme na jednostavne korake i na kraju dolazeći do odgovora.

• Primjer: "Xiao Ming ima 5 jabuka, pojeo je 2, a zatim kupio 3. Koliko jabuka sada ima? Molimo vas da postupno zaključujete i date konačni odgovor."
• Izlaz modela: "Prvo, Xiao 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, Xiao 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 sažete glavne točke ovog novinskog izvještaja: [sadržaj novinskog izvještaja]. Molimo vas da koristite jednostavan jezik za izdvajanje ključnih informacija."

6. Korištenje ključnih riječi (Keywords):

   • Ključno: Dodavanje ključnih riječi u Prompt može pomoći modelu da se bolje usredotoči na ciljni zadatak.
   • Primjer: "Generirajte popularnoznanstveni članak o umjetnoj inteligenciji za mlade, s naglaskom na koncepte strojnog učenja i dubokog učenja."

7. Dodavanje ograničenja (Constraints):

   • Ključno: Ograničite format, duljinu, stil itd. izlaza modela kako biste zadovoljili specifične potrebe.
   • Primjer: "Molimo vas da u obliku haikua opišete jesenski krajolik."

8. Negativno upućivanje (Negative Prompting):

   • Ključno: Jasno recite modelu sadržaj ili ponašanje koje ne želite da se pojavi.
   • Primjer: "Molimo vas da napišete članak o istraživanju svemira, ali nemojte spominjati ništa o vanzemaljcima."

Preporučeni praktični alati

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

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Ovo su trenutno najpopularniji LLM-ovi koji se mogu izravno koristiti za testiranje i iteriranje Prompta.
• PromptBench (Microsoft): Okvir otvorenog koda za procjenu Prompta koji vam može pomoći procijeniti 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 se alati mogu koristiti za automatizaciju tijeka rada Prompt Engineeringa, kao što je automatsko generiranje Prompta, testiranje Prompta, analiza rezultata itd.
• NirDiamantAI GitHub repo: Besplatna biblioteka resursa za podučavanje Prompt Engineeringa, koja sadrži razne teme od jednostavnih do naprednih.

Budućnost Prompt Engineeringa

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

• Automatizirano generiranje Prompta: Korištenje AI tehnologije za automatsko generiranje učinkovitijih Prompta, smanjujući ručnu intervenciju.
• Alati za optimizaciju Prompta: Razvoj moćnijih alata za optimizaciju Prompta koji pomažu programerima da brzo pronađu najbolji Prompt.
• Kombinacija s AI agentima: Kombiniranje Prompt Engineeringa s AI agentima za izgradnju inteligentnijih aplikacija.
• Uspon Context Engineeringa: Usredotočite se na sposobnost modela da razumije kontekst i poboljšajte performanse modela putem Context Engineeringa.

ZaključakPrompt Engineering je vještina koja se kontinuirano uči i prakticira. Kroz svladavanje tehnika i alata predstavljenih u ovom članku, te kontinuirano istraživanje i prakticiranje, moći ćete bolje iskoristiti LLM (velike jezične modele) i izgraditi inteligentnije aplikacije. Čak i ako se sposobnosti umjetne inteligencije neprestano poboljšavaju, razumijevanje osnovnih načela Prompt Engineeringa i dalje je vrlo važno, jer vam omogućuje bolju komunikaciju s umjetnom inteligencijom i postizanje zadovoljavajućih rezultata. A procjena učinkovitosti Prompta pomaže vam da optimizirate kvalitetu Prompta i postignete učinkovitiju primjenu.