Како ефикасно да се совлада Prompt Engineering: Практични вештини и водич за алатки

Prompt Engineering (инженерство на промптни зборови), како клучен мост што ги поврзува човечките намери со излезот на моделите за вештачка интелигенција, добива големо внимание во последниве години. Сепак, дискусиите за тоа дали е „мртов“ или „застарен“ се исто така широко распространети. Оваа статија има за цел да ги среди тековните трендови во областа на Prompt Engineering и да обезбеди практичен водич за почетници за да им помогне на читателите да ги совладаат основните вештини и да ги разберат поврзаните алатки, со цел подобро да ги искористат големите јазични модели (LLM).

Што всушност е Prompt Engineering?

Едноставно кажано, Prompt Engineering е уметност, но и наука. Тоа вклучува дизајнирање ефективни влезни промптни зборови (Prompts) за да се насочи LLM да генерира висококвалитетен текст што ги исполнува очекуваните резултати. Добар Prompt може значително да ги подобри перформансите на LLM, додека лош Prompt може да доведе до тоа моделот да исфрла погрешна, нерелевантна или дури и штетна содржина.

Дали вреди да се учи Prompt Engineering?

И покрај постоењето на гледишта како „AI Agents ги надминуваат луѓето“ и „Prompt Engineering е застарен“, од сегашната практична примена, Prompt Engineering сè уште е важна вештина, поради следниве причини:

• Подобрување на квалитетот на излезот на моделот: Дури и ако можностите на LLM стануваат сè помоќни, внимателниот дизајн на Prompt сè уште може ефикасно да го води моделот, овозможувајќи му подобро да ги разбере намерите на корисникот и да генерира попрецизни и порелевантни резултати.
• Контрола на однесувањето на моделот: Prompt може да се користи за да се ограничи стилот на излез, темата и опсегот на моделот, да се избегне генерирање несоодветна содржина и да се осигура дека ги исполнува потребите на специфични сценарија за апликација.
• Прилагодување на AI решенија: Преку Prompt Engineering, програмерите можат да приспособат AI модели за специфични задачи и множества на податоци, за да постигнат поперсонализирани и поефикасни апликации.
• Новите модели сè уште зависат од ефективни Prompts: Дури и напредните модели како Claude, сè уште бараат ефективни Prompts за да ги искористат своите способности, особено за сложени задачи, потребни се добри Prompts за да се водат.

Практични вештини за Prompt Engineering

Следново се некои вообичаени техники за Prompt Engineering, во комбинација со конкретни примери, за да им помогнат на читателите брзо да започнат:

1. Јасни и недвосмислени инструкции (Clear Instructions):

   • Клучна точка: Сржта на Prompt е да се обезбедат јасни и конкретни инструкции, јасно кажувајќи му на моделот очекуваниот излезен резултат. Избегнувајте нејасни и двосмислени описи.
   • Пример:
     • Лош Prompt: „Напиши статија за мачки.“
     • Добар Prompt: „Напиши статија од 300 зборови што ги претставува расите, навиките и методите на одгледување на мачките и прикачи симпатична слика од мачка.“

2. Играње улоги (Role-Playing):

   • Клучна точка: Дозволувањето на моделот да игра специфична улога може ефикасно да го води да генерира содржина што одговара на поставките на улогата.
   • Пример: „Претпостави дека си искусен туристички советник, те молам препорачај ми тајландска туристичка рута погодна за семејно патување, со буџет од 5000 американски долари и патување од 7 дена.“

3. Учење со мал број примери (Few-shot Learning):

   • Клучна точка: Обезбедете мал број примери за да му дозволите на моделот да ги научи моделите и стиловите на целната задача.
   • Пример:

     Преведи на француски:
     Англиски: Hello, world!
     Француски: Bonjour le monde!
     Англиски: Thank you for your help.
     Француски: Merci pour votre aide.
     Англиски: Good morning.
     Француски:
     

4. Верига на мисли (Chain-of-Thought, CoT):

• Клучни точки: Водете го моделот постепено да размислува, разложувајќи сложени проблеми на неколку едноставни чекори, и на крајот да го добие одговорот.
• Пример: "Малиот Минг има 5 јаболка, изел 2, а потоа купил 3. Колку јаболка има сега? Ве молиме постепено размислувајте и дајте го конечниот одговор."
• Излез на моделот: "Прво, малиот Минг има 5 јаболка, изел 2, остануваат 5 - 2 = 3 јаболка. Потоа, тој купил 3 јаболка, сега има 3 + 3 = 6 јаболка. Значи, малиот Минг сега има 6 јаболка."

5. Контекстуализација (Contextualization):

   • Клучни точки: Обезбедете доволно контекстуални информации за да му помогнете на моделот подобро да ја разбере намерата на корисникот.
   • Пример: "Ве молиме сумирајте ја главната содржина на овој извештај за вести: [Содржина на извештајот за вести]. Ве молиме користете концизен јазик за да ги извлечете клучните информации."

6. Користење клучни зборови (Keywords):

   • Клучни точки: Додавањето клучни зборови во Prompt може да му помогне на моделот подобро да се фокусира на целната задача.
   • Пример: "Генерирајте популарна научна статија за вештачка интелигенција, наменета за млади луѓе, фокусирајќи се на концептите на машинско учење и длабоко учење."

7. Додавање ограничувања (Constraints):

   • Клучни точки: Ограничете го форматот, должината, стилот итн. на излезот на моделот за да задоволите специфични потреби.
   • Пример: "Ве молиме опишете ја есенската глетка во форма на тристих."

8. Обратна инструкција (Negative Prompting):

   • Клучни точки: Јасно кажете му на моделот содржината или однесувањето што не сакате да се појави.
   • Пример: "Ве молиме напишете статија за истражување на вселената, но не вклучувајте ништо за вонземјани."

Препорачани практични алатки

Следниве се неколку алатки кои можат да ви помогнат подобро да извршите Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Ова се најпопуларните LLM во моментов и може директно да се користат за тестирање и итерација на Prompt.
• PromptBench (Microsoft): Рамка за проценка на Prompt со отворен код што може да ви помогне да ги процените ефектите од различните методи на Prompt Engineering. Може да ги процени методите CoT, EP, Zero/Few Shot итн., поддржува противнички инструкции и динамичка проценка и поддржува повеќе збирки на податоци и модели.
• Zapier, Make, Notion: Овие алатки може да се користат за автоматизирање на работните текови на Prompt Engineering, како што се автоматско генерирање на Prompt, тестирање на Prompt, анализа на резултати итн.
• NirDiamantAI GitHub repo: Бесплатна библиотека со ресурси за туторијали за Prompt Engineering, која содржи различни теми од едноставни до напредни.

Иднината на Prompt Engineering

И покрај појавата на гледиштата дека „AI Agents ги надминуваат луѓето“ и „Prompt Engineering е застарено“, Prompt Engineering продолжува да се развива. Идните насоки на развој може да вклучуваат:

• Автоматизирано генерирање на Prompt: Користење на AI технологија за автоматско генерирање поефективни Prompt, намалувајќи ја човечката интервенција.
• Алатки за оптимизација на Prompt: Развивање помоќни алатки за оптимизација на Prompt за да им помогнат на програмерите брзо да го најдат најдобриот Prompt.
• Комбинација со AI Agents: Комбинирање на Prompt Engineering со AI Agents за да се изградат поинтелигентни апликации.
• Појава на Context Engineering: Фокусирање на способноста на моделот да го разбере контекстот и подобрување на перформансите на моделот преку Context Engineering.

ЗаклучокPrompt 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。