Kaip efektyviai įvaldyti Prompt Engineering: praktiniai patarimai ir įrankių vadovas

Prompt Engineering (užklausų inžinerija), kaip pagrindinis tiltas, jungiantis žmogaus ketinimus su dirbtinio intelekto modelio išvestimi, pastaraisiais metais sulaukė didelio dėmesio. Tačiau diskusijos apie tai, ar ji „mirė“, ar „paseno“, taip pat yra plačiai paplitusios. Šio straipsnio tikslas yra apžvelgti dabartines Prompt Engineering srities tendencijas ir pateikti praktinį įvadinį vadovą, padedantį skaitytojams įvaldyti pagrindinius įgūdžius ir suprasti susijusius įrankius, kad būtų galima geriau išnaudoti didelius kalbos modelius (LLM).

Kas iš tikrųjų yra Prompt Engineering?

Paprastai tariant, Prompt Engineering yra menas ir mokslas. Tai apima efektyvių įvesties užklausų (Prompts) kūrimą, nukreipiant LLM generuoti aukštos kokybės tekstą, atitinkantį numatomus rezultatus. Gera Prompt gali žymiai pagerinti LLM našumą, o bloga Prompt gali sukelti modelio klaidas, nesvarbų ar net žalingą turinį.

Ar verta mokytis Prompt Engineering?

Nepaisant tokių nuomonių, kaip „AI agentai pranoksta žmones“ ir „Prompt Engineering paseno“, atsižvelgiant į dabartinį praktinį pritaikymą, Prompt Engineering vis dar yra svarbus įgūdis, dėl šių priežasčių:

• Pagerinti modelio išvesties kokybę: Net jei LLM galimybės vis labiau stiprėja, kruopštus Prompt dizainas vis dar gali efektyviai nukreipti modelį, kad jis geriau suprastų vartotojo ketinimus ir generuotų tikslesnius bei labiau susijusius rezultatus.
• Kontroliuoti modelio elgesį: Prompt gali būti naudojamas apriboti modelio išvesties stilių, temą ir apimtį, išvengiant netinkamo turinio generavimo ir užtikrinant, kad jis atitiktų konkrečius taikymo scenarijų poreikius.
• Individualizuoti AI sprendimus: Naudodami Prompt Engineering, kūrėjai gali pritaikyti AI modelius konkrečioms užduotims ir duomenų rinkiniams, kad pasiektų labiau individualizuotas ir efektyvias programas.
• Nauji modeliai vis dar priklauso nuo efektyvių Prompt: Net tokie pažangūs modeliai kaip Claude vis dar reikalauja efektyvių Prompt, kad išnaudotų savo galimybes, ypač sudėtingoms užduotims, kurioms reikia gerų Prompt, kad būtų galima jas nukreipti.

Prompt Engineering praktiniai patarimai

Štai keletas dažniausiai naudojamų Prompt Engineering technikų, kartu su konkrečiais pavyzdžiais, padedančių skaitytojams greitai pradėti:

1. Aiškios ir konkrečios instrukcijos (Clear Instructions):

   • Esminis dalykas: Prompt esmė yra pateikti aiškias ir konkrečias instrukcijas, aiškiai nurodant modeliui, kokio išvesties rezultato tikimasi. Venkite neaiškių, dviprasmiškų aprašymų.
   • Pavyzdys:
     • Bloga Prompt: „Parašyk straipsnį apie kates.“
     • Gera Prompt: „Parašyk 300 žodžių straipsnį, kuriame būtų pristatytos kačių veislės, įpročiai ir auginimo metodai, ir pridėkite mielą katės nuotrauką.“

2. Vaidmenų žaidimas (Role-Playing):

   • Esminis dalykas: Leisti modeliui atlikti konkretų vaidmenį gali efektyviai nukreipti jį generuoti turinį, atitinkantį vaidmens nustatymą.
   • Pavyzdys: „Įsivaizduokite, kad esate patyręs kelionių konsultantas, prašau rekomenduoti man Tailando kelionės maršrutą, tinkantį šeimos kelionei, biudžetas 5000 USD, kelionė 7 dienos.“

3. Mažo pavyzdžio mokymasis (Few-shot Learning):

   • Esminis dalykas: Pateikite nedidelį kiekį pavyzdžių, kad modelis išmoktų tikslinės užduoties modelius ir stilių.
   • Pavyzdys:

     Išverskite į prancūzų kalbą:
     Anglų kalba: Hello, world!
     Prancūzų kalba: Bonjour le monde!
     Anglų kalba: Thank you for your help.
     Prancūzų kalba: Merci pour votre aide.
     Anglų kalba: Good morning.
     Prancūzų kalba:
     

4. Minčių grandinė (Chain-of-Thought, CoT):* Esminiai dalykai: Nukreipkite modelį palaipsniui samprotauti, suskaidykite sudėtingus klausimus į kelis paprastus žingsnius ir galiausiai gaukite atsakymą.

   • Pavyzdys: „Xiaoming turėjo 5 obuolius, suvalgė 2 ir nusipirko dar 3. Kiek obuolių jis turi dabar? Samprotaukite palaipsniui ir pateikite galutinį atsakymą.“
   • Modelio išvestis: „Pirma, Xiaoming turėjo 5 obuolius, suvalgė 2, liko 5–2 = 3 obuoliai. Tada jis nusipirko 3 obuolius, dabar jis turi 3 + 3 = 6 obuolius. Taigi, Xiaoming dabar turi 6 obuolius.“

5. Situacijos užuomina (Contextualization):

   • Esminiai dalykai: Pateikite pakankamai kontekstinės informacijos, kad padėtumėte modeliui geriau suprasti vartotojo ketinimus.
   • Pavyzdys: „Apibendrinkite pagrindinį šios naujienų ataskaitos turinį: [Naujienų ataskaitos turinys]. Naudokite glaustą kalbą, kad ištrauktumėte pagrindinius informacijos punktus.“

6. Raktinių žodžių naudojimas (Keywords):

   • Esminiai dalykai: Raginime įtraukus pagrindinius raktinius žodžius, modelis gali geriau sutelkti dėmesį į tikslinę užduotį.
   • Pavyzdys: „Sugeneruokite mokslo populiarinimo straipsnį apie dirbtinį intelektą, skirtą paaugliams, daugiausia dėmesio skiriant mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi sąvokoms.“

7. Apribojimų įtraukimas (Constraints):

   • Esminiai dalykai: Apribokite modelio išvesties formatą, ilgį, stilių ir kt., kad atitiktų konkrečius poreikius.
   • Pavyzdys: „Apibūdinkite rudens peizažą trieiliu.“

8. Atvirkštinis raginimas (Negative Prompting):

   • Esminiai dalykai: Aiškiai pasakykite modeliui, kokio turinio ar elgesio nenorite.
   • Pavyzdys: „Parašykite straipsnį apie kosmoso tyrinėjimus, bet neminėkite nieko apie ateivius.“

Praktinių įrankių rekomendacijos

Štai keletas įrankių, kurie gali padėti geriau atlikti Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Tai šiuo metu populiariausi LLM, kuriuos galima tiesiogiai naudoti raginimams testuoti ir kartoti.
• PromptBench (Microsoft): Atvirojo kodo Prompt įvertinimo sistema, kuri gali padėti įvertinti skirtingų Prompt Engineering metodų efektyvumą. Ji gali įvertinti CoT, EP, Zero/Few Shot ir kitus metodus, palaiko priešiškus raginimus ir dinamišką įvertinimą bei palaiko įvairius duomenų rinkinius ir modelius.
• Zapier, Make, Notion: Šie įrankiai gali būti naudojami automatizuoti Prompt inžinerijos darbo eigą, pvz., automatiškai generuoti raginimus, testuoti raginimus, analizuoti rezultatus ir kt.
• NirDiamantAI GitHub repo: Nemokama Prompt Engineering mokymo išteklių saugykla, apimanti įvairias temas nuo paprastų iki sudėtingų.

Prompt Engineering ateitis

Nors atsiranda nuomonių, kad „AI agentai pranoksta žmones“ ir „Prompt Engineering yra pasenęs“, Prompt Engineering vis dar tobulėja. Būsimos plėtros kryptys gali apimti:

• Automatizuotas raginimų generavimas: Naudokite AI technologiją, kad automatiškai generuotumėte efektyvesnius raginimus, sumažindami rankinį įsikišimą. // Use AI technology to automatically generate more effective prompts, reducing manual intervention.
• Ragimų optimizavimo įrankiai: Kurkite galingesnius raginimų optimizavimo įrankius, kad padėtumėte kūrėjams greitai rasti geriausius raginimus. // Develop more powerful prompt optimization tools to help developers quickly find the best prompts.
• Derinimas su AI agentais: Sujunkite Prompt Engineering su AI agentais, kad sukurtumėte išmanesnes programas. // Combine Prompt Engineering with AI Agents to build more intelligent applications.
• Context Engineering atsiradimas: Sutelkite dėmesį į modelio konteksto supratimo galimybes, kad pagerintumėte modelio našumą per Context Engineering. // Focus on the model's contextual understanding capabilities to improve model performance through Context Engineering.

ApibendrinimasPrompt 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。 // Promptų inžinerija yra nuolatinio mokymosi ir praktikos įgūdis. Įvaldę šiame straipsnyje pristatytus metodus ir įrankius bei nuolat tyrinėdami ir praktikuodami, galėsite geriau išnaudoti LLM ir kurti išmanesnes programas.

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。// Net jei AI galimybės nuolat tobulėja, labai svarbu įsisavinti pagrindinius Prompt Engineering principus, nes tai leis jums geriau bendrauti su AI ir gauti labiau patenkinamus rezultatus.

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。// O Prompt efektyvumo įvertinimas gali padėti optimizuoti Prompt kokybę ir pasiekti efektyvesnes programas.