Prompt Engineering-ийг хэрхэн үр дүнтэй эзэмших вэ: Дадлагажуулах арга техник ба хэрэгслийн гарын авлага

Prompt Engineering (Сануулах үг зохиох инженерчлэл) нь хүний санаа бодол ба хиймэл оюун ухааны загварын гаралтыг холбох гол гүүр болохын хувьд сүүлийн жилүүдэд ихээхэн анхаарал татаж байна. Гэсэн хэдий ч энэ нь * Гол санаа: Загварыг аажмаар үндэслэлтэйгээр удирдан чиглүүлж, нарийн төвөгтэй асуудлыг хэд хэдэн энгийн алхам болгон хувааж, эцэст нь хариулт гаргана.

• Жишээ: "Сяо Мин 5 алимтай байсан. Тэр 2-ыг нь идээд, дахиад 3-ыг авсан. Одоо түүнд хэдэн алим байгаа вэ? Алхам алхмаар үндэслэлтэйгээр тайлбарлаж, эцсийн хариултыг өгнө үү."
• Загварын гаралт: "Эхлээд Сяо Мин 5 алимтай байсан. 2-ыг нь идсэн тул 5 - 2 = 3 алим үлдсэн. Дараа нь тэр 3 алим авсан тул одоо түүнд 3 + 3 = 6 алим байна. Тиймээс Сяо Мин одоо 6 алимтай болсон."

5. Нөхцөл байдлын сануулга (Contextualization):

• Гол санаа: Хэрэглэгчийн санааг загвар илүү сайн ойлгоход туслах хангалттай нөхцөл байдлын мэдээллийг өгөх.
• Жишээ: "Энэ мэдээний гол агуулгыг нэгтгэнэ үү: [Мэдээний агуулга]. Товч хэлээр гол мэдээллийн цэгүүдийг гаргаж авна уу."

6. Түлхүүр үг ашиглах (Keywords):

• Гол санаа: Prompt-д гол түлхүүр үгсийг нэмэх нь загварыг зорилтот даалгаварт илүү сайн төвлөрөхөд тусална.
• Жишээ: "Хиймэл оюун ухаан-ы тухай шинжлэх ухааны нийтлэл бичнэ үү. Өсвөр насныхан-д зориулсан машин сургалт болон гүн сургалт-ын тухай ойлголтуудыг онцолж тайлбарлана уу."

7. Хязгаарлалтын нөхцөл нэмэх (Constraints):

• Гол санаа: Тодорхой хэрэгцээг хангахын тулд загварын гаралтын формат, урт, хэв маягийг хязгаарлах.
• Жишээ: "Намрын үзэсгэлэнт газрыг гурван мөрт шүлгээр дүрсэлнэ үү."

8. Урвуу сануулга (Negative Prompting):

• Гол санаа: Загварт гарахыг хүсэхгүй байгаа агуулга эсвэл үйлдлийг тодорхой мэдэгдэх.
• Жишээ: "Сансрын судалгааны тухай нийтлэл бичнэ үү, гэхдээ харь гарагийн тухай ямар нэгэн зүйл оруулахгүй."

Хэрэгтэй хэрэгслүүдийн зөвлөмж

Prompt Engineering-ийг илүү сайн хийхэд туслах хэд хэдэн хэрэгсэл энд байна:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Эдгээр нь одоогоор хамгийн алдартай LLM бөгөөд Prompt-ийг турших, давтах зорилгоор шууд ашиглах боломжтой.
• PromptBench (Microsoft): Prompt Engineering-ийн янз бүрийн аргуудын үр нөлөөг үнэлэхэд туслах нээлттэй эхийн Prompt үнэлгээний хүрээ. Энэ нь CoT, EP, Zero/Few Shot гэх мэт аргуудыг үнэлж, дайсагнасан сануулга болон динамик үнэлгээг дэмжиж, олон төрлийн өгөгдлийн багц болон загварыг дэмждэг.
• Zapier, Make, Notion: Эдгээр хэрэгслүүдийг Prompt инженерчлэлийн ажлын урсгалыг автоматжуулахад ашиглаж болно, жишээлбэл, Prompt автоматаар үүсгэх, Prompt турших, үр дүнг шинжлэх гэх мэт.
• NirDiamantAI GitHub repo: Энгийнээс эхлээд дэвшилтэт хүртэлх янз бүрийн сэдвийг багтаасан Prompt Engineering-ийн үнэгүй хичээлийн сан.

Prompt Engineering-ийн ирээдүй

"AI Agents хүн төрөлхтнийг давж гарсан", "Prompt Engineering хуучирсан" гэсэн үзэл бодол гарч ирсэн хэдий ч Prompt Engineering нь хөгжсөөр байна. Ирээдүйн хөгжлийн чиглэлүүд нь:

• Prompt-ийн автомат үүсгэлт: Илүү үр дүнтэй Prompt-ийг автоматаар үүсгэхийн тулд AI технологийг ашиглах, хүний оролцоог багасгах.
• Prompt оновчлолын хэрэгсэл: Хөгжүүлэгчдэд хамгийн сайн Prompt-ийг хурдан олоход туслах илүү хүчирхэг Prompt оновчлолын хэрэгслийг хөгжүүлэх.
• AI Agents-тай хослуулах: Илүү ухаалаг програмуудыг бий болгохын тулд Prompt Engineering-ийг AI Agents-тай хослуулах.
• Context Engineering-ийн өсөлт: Загварын нөхцөл байдлыг ойлгох чадварт анхаарч, загварын гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд Context Engineering-ийг ашиглах.

ДүгнэлтPrompt Engineering бол тасралтгүй суралцах, дадлагажих ур чадвар юм. Энэхүү нийтлэлд танилцуулсан арга техник, хэрэгслүүдийг эзэмшиж, байнга судлах, дадлага хийснээр та LLM-ийг илүү сайн ашиглаж, илүү ухаалаг програмуудыг бүтээх боломжтой болно. AI-ийн чадавхи байнга сайжирч байсан ч Prompt Engineering-ийн үндсэн зарчмуудыг эзэмших нь маш чухал бөгөөд энэ нь танд AI-тай илүү сайн харилцаж, илүү сэтгэл хангалуун үр дүнд хүрэхэд тусална. Prompt-ийн үр нөлөөг үнэлэх нь Prompt-ийн чанарыг оновчтой болгож, илүү үр ашигтай хэрэглээг хэрэгжүүлэхэд тусална.