Hogyan sajátítsuk el hatékonyan a Prompt Engineeringet: Gyakorlati tippek és eszközök útmutatója

A Prompt Engineering (prompt tervezés), mint az emberi szándék és a mesterséges intelligencia modell kimenete közötti kulcsfontosságú híd, az utóbbi években nagy figyelmet kapott. Ugyanakkor heves viták folynak arról is, hogy „halott-e”, „elavult-e”. Ennek a cikknek az a célja, hogy áttekintse a Prompt Engineering területének jelenlegi fejlődési irányait, és egy praktikus bevezető útmutatót nyújtson, amely segít az olvasóknak elsajátítani a legfontosabb technikákat, megismerni a kapcsolódó eszközöket, és ezáltal jobban kihasználni a nagyméretű nyelvi modelleket (LLM).

Mi is pontosan a Prompt Engineering?

Egyszerűen fogalmazva, a Prompt Engineering egy művészet és egy tudomány is. Ez magában foglalja a hatékony bemeneti promptok (Prompts) tervezését, amelyek irányítják az LLM-et, hogy kiváló minőségű, elvárt eredményeknek megfelelő szöveget generáljon. Egy jó Prompt jelentősen javíthatja az LLM teljesítményét, míg egy rossz Prompt hibás, irreleváns vagy akár káros tartalmat eredményezhet a modell kimenetében.

Érdemes Prompt Engineeringet tanulni?

Annak ellenére, hogy léteznek olyan nézetek, mint például az „AI Agents felülmúlják az embereket”, „a Prompt Engineering elavult”, a jelenlegi gyakorlati alkalmazások szempontjából a Prompt Engineering továbbra is fontos készség, a következő okok miatt:

• Javítja a modell kimeneti minőségét: Még akkor is, ha az LLM képességei egyre erősebbek, a gondosan megtervezett Prompt továbbra is hatékonyan képes irányítani a modellt, hogy jobban megértse a felhasználói szándékot, és pontosabb, relevánsabb eredményeket generáljon.
• Szabályozza a modell viselkedését: A Prompt használható a modell kimeneti stílusának, témájának és hatókörének korlátozására, a nem megfelelő tartalom generálásának elkerülésére, biztosítva, hogy megfeleljen a konkrét alkalmazási forgatókönyvek igényeinek.
• Egyéni AI megoldások: A Prompt Engineering segítségével a fejlesztők testre szabhatják az AI modelleket a konkrét feladatokhoz és adatkészletekhez, ezáltal személyre szabottabb és hatékonyabb alkalmazásokat valósíthatnak meg.
• Az új modellek továbbra is hatékony Promptokra támaszkodnak: Még az olyan fejlett modellek is, mint a Claude, továbbra is hatékony Promptokat igényelnek képességeik kibontakoztatásához, különösen összetett feladatok esetén van szükség jó Promptokra az irányításhoz.

Prompt Engineering gyakorlati tippek

Az alábbiakban bemutatunk néhány gyakran használt Prompt Engineering technikát, konkrét példákkal kombinálva, hogy segítsük az olvasókat a gyors kezdésben:

1. Világos és egyértelmű utasítások (Clear Instructions):

   • Lényeg: A Prompt lényege, hogy világos és konkrét utasításokat adjon, egyértelműen közölve a modellel a várt kimeneti eredményeket. Kerülje a homályos, kétértelmű leírásokat.
   • Példa:
     • Rossz Prompt: „Írj egy cikket a macskákról.”
     • Jó Prompt: „Írj egy 300 szavas cikket, amely bemutatja a macskák fajtáit, szokásait és tartási módszereit, és mellékelj egy aranyos macska képet.”

2. Szerepjáték (Role-Playing):

   • Lényeg: Ha a modell egy adott szerepet játszik, az hatékonyan irányíthatja a szerep beállításának megfelelő tartalom generálására.
   • Példa: „Tegyük fel, hogy Ön egy tapasztalt utazási tanácsadó, kérjük, ajánljon egy Thaiföldre szóló utazási útvonalat családok számára, 5000 dolláros költségvetéssel, 7 napos útvonallal.”

3. Kevés mintás tanulás (Few-shot Learning):

   • Lényeg: Adjon meg néhány példát, hogy a modell megtanulja a célfeladat mintáit és stílusát.
   • Példa:

     Fordítsd le franciára:
     Angol: Hello, world!
     Francia: Bonjour le monde!
     Angol: Thank you for your help.
     Francia: Merci pour votre aide.
     Angol: Good morning.
     Francia:
     

4. Gondolatlánc (Chain-of-Thought, CoT):

• Lényeg: Irányítsd a modellt lépésről lépésre történő következtetésre, bontsd le a komplex problémákat egyszerűbb lépésekre, hogy végül eljuss a válaszhoz.
• Példa: "Péternek van 5 almája, megevett 2-t, majd vett 3-at. Hány almája van most? Kérlek, lépésről lépésre következtess, és add meg a végső választ."
• Modell kimenete: "Először Péternek van 5 almája, megevett 2-t, így 5 - 2 = 3 almája maradt. Ezután vett 3 almát, így most 3 + 3 = 6 almája van. Tehát Péternek most 6 almája van."

5. Környezetbe helyezés (Contextualization):

   • Lényeg: Biztosíts elegendő kontextuális információt, hogy segíts a modellnek jobban megérteni a felhasználó szándékát.
   • Példa: "Kérlek, foglald össze ennek a hírnek a fő tartalmát: [Hír tartalma]. Kérlek, tömör nyelven emeld ki a kulcsfontosságú információkat."

6. Kulcsszavak használata (Keywords):

   • Lényeg: A Prompt-ba beillesztett kulcsszavak segíthetnek a modellnek jobban a célfeladatra fókuszálni.
   • Példa: "Generálj egy mesterséges intelligencia témájú ismeretterjesztő cikket, a fiatalok számára, különös tekintettel a gépi tanulás és a mélytanulás fogalmaira."

7. Korlátozó feltételek hozzáadása (Constraints):

   • Lényeg: Korlátozd a modell kimenetének formátumát, hosszát, stílusát stb., hogy megfeleljen a konkrét igényeknek.
   • Példa: "Kérlek, háromsoros vers formájában írd le az őszi tájat."

8. Negatív Prompt (Negative Prompting):

   • Lényeg: Egyértelműen közöld a modellel, hogy milyen tartalmat vagy viselkedést nem szeretnél.
   • Példa: "Kérlek, írj egy cikket az űrkutatásról, de ne említs semmit a földönkívüliekről."

Hasznos eszközök ajánlása

Az alábbiakban bemutatunk néhány eszközt, amelyek segíthetnek a Prompt Engineering hatékonyabb végrehajtásában:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Ezek jelenleg a legnépszerűbb LLM-ek, amelyek közvetlenül használhatók a Prompt-ok tesztelésére és iterálására.
• PromptBench (Microsoft): Egy nyílt forráskódú Prompt értékelési keretrendszer, amely segíthet felmérni a különböző Prompt Engineering módszerek hatékonyságát. Képes a CoT, EP, Zero/Few Shot módszerek értékelésére, támogatja az ellenséges promptokat és a dinamikus értékelést, valamint számos adatkészletet és modellt támogat.
• Zapier, Make, Notion: Ezek az eszközök használhatók a Prompt Engineering munkafolyamatok automatizálására, például a Prompt-ok automatikus generálására, tesztelésére, az eredmények elemzésére stb.
• NirDiamantAI GitHub repo: Egy ingyenes Prompt Engineering oktatóanyag-tár, amely egyszerűtől a haladóig terjedő témákat tartalmaz.

A Prompt Engineering jövője

Bár felmerültek olyan nézetek, hogy "az AI ügynökök felülmúlják az embereket" és "a Prompt Engineering elavult", a Prompt Engineering folyamatosan fejlődik. A jövőbeli fejlődési irányok a következők lehetnek:

• Automatizált Prompt generálás: AI technológiák felhasználásával hatékonyabb Prompt-ok automatikus generálása, csökkentve az emberi beavatkozást.
• Prompt optimalizáló eszközök: Erősebb Prompt optimalizáló eszközök fejlesztése, amelyek segítenek a fejlesztőknek gyorsan megtalálni a legjobb Prompt-ot.
• Az AI ügynökökkel való kombináció: A Prompt Engineering és az AI ügynökök kombinálása, intelligensebb alkalmazások létrehozása.
• A Context Engineering felemelkedése: A modell kontextusértési képességére való összpontosítás, a modell teljesítményének javítása a Context Engineering segítségével.

ÖsszegzésA Prompt Engineering egy folyamatos tanulási és gyakorlati készség. A cikkben bemutatott technikák és eszközök elsajátításával, valamint folyamatos felfedezéssel és gyakorlással jobban ki tudod használni az LLM-eket, és intelligensebb alkalmazásokat hozhatsz létre. Még ha az AI képességei folyamatosan fejlődnek is, a Prompt Engineering alapelveinek elsajátítása továbbra is nagyon fontos, mert lehetővé teszi, hogy jobban kommunikálj az AI-val, és kielégítőbb eredményeket érj el. A Prompt hatékonyságának értékelése pedig segít optimalizálni a Prompt minőségét, és hatékonyabb alkalmazást megvalósítani.