Bagaimana Menguasai Prompt Engineering dengan Efektif: Teknik Praktikal dan Panduan Alat

# Bagaimana Menguasai Prompt Engineering dengan Efektif: Teknik Praktikal dan Panduan Alat Prompt Engineering (Kejuruteraan Prompt) sebagai jambatan utama yang menghubungkan niat manusia dengan output model kecerdasan buatan, telah mendapat perhatian yang meluas sejak kebelakangan ini. Walau bagaimanapun, perbincangan mengenai sama ada ia * **Perkara Utama:** Bimbing model untuk membuat penaakulan secara berperingkat, pecahkan masalah kompleks kepada beberapa langkah mudah, dan akhirnya dapatkan jawapan. * **Contoh:** "Xiao Ming mempunyai 5 biji epal, dia makan 2 biji, dan membeli 3 biji lagi. Berapa biji epal yang dia ada sekarang? Sila berikan penaakulan secara berperingkat dan berikan jawapan akhir." * **Output Model:** "Mula-mula, Xiao Ming mempunyai 5 biji epal, makan 2 biji, tinggal 5 - 2 = 3 biji epal. Kemudian, dia membeli 3 biji epal, sekarang dia mempunyai 3 + 3 = 6 biji epal. Jadi, Xiao Ming sekarang mempunyai 6 biji epal." 5. **Pembentukan Konteks (Contextualization):** * **Perkara Utama:** Berikan maklumat konteks yang mencukupi untuk membantu model memahami niat pengguna dengan lebih baik. * **Contoh:** "Sila rumuskan kandungan utama laporan berita ini: [Kandungan laporan berita]. Sila gunakan bahasa yang ringkas untuk mengekstrak maklumat penting." 6. **Penggunaan Kata Kunci (Keywords):** * **Perkara Utama:** Menambah kata kunci penting dalam Prompt boleh membantu model untuk lebih fokus pada tugas yang disasarkan. * **Contoh:** "Hasilkan `artikel sains popular` tentang `Kecerdasan Buatan`, yang ditujukan kepada `remaja`, dengan fokus pada pengenalan konsep `Pembelajaran Mesin` dan `Pembelajaran Mendalam`." 7. **Menambah Syarat Kekangan (Constraints):** * **Perkara Utama:** Hadkan format, panjang, gaya, dan lain-lain output model untuk memenuhi keperluan tertentu. * **Contoh:** "Sila gunakan bentuk puisi tiga baris untuk menggambarkan pemandangan musim luruh." 8. **Prompting Songsang (Negative Prompting):** * **Perkara Utama:** Nyatakan dengan jelas kandungan atau tingkah laku yang tidak diingini oleh model. * **Contoh:** "Sila tulis artikel tentang penerokaan angkasa lepas, tetapi jangan menyentuh sebarang kandungan tentang makhluk asing." **Cadangan Alat Praktikal** Berikut adalah beberapa alat yang boleh membantu anda melakukan Kejuruteraan Prompt dengan lebih baik: * **ChatGPT, Claude, Gemini, Grok:** Ini adalah LLM yang paling popular pada masa ini, dan boleh digunakan secara langsung untuk menguji dan mengulangi Prompt. * **PromptBench (Microsoft):** Rangka kerja penilaian Prompt sumber terbuka yang boleh membantu anda menilai keberkesanan kaedah Kejuruteraan Prompt yang berbeza. Ia boleh menilai kaedah seperti CoT, EP, Zero/Few Shot, menyokong prompting adversarial dan penilaian dinamik, dan menyokong pelbagai set data dan model. * **Zapier, Make, Notion:** Alat ini boleh digunakan untuk mengautomasikan aliran kerja kejuruteraan Prompt, seperti menjana Prompt secara automatik, menguji Prompt, menganalisis hasil, dsb. * **NirDiamantAI GitHub repo:** Repositori sumber tutorial Kejuruteraan Prompt percuma, mengandungi pelbagai topik daripada yang mudah hingga yang lanjutan. **Masa Depan Kejuruteraan Prompt** Walaupun pandangan "Ejen AI melangkaui manusia" dan "Kejuruteraan Prompt sudah lapuk" muncul, Kejuruteraan Prompt masih berkembang. Arah pembangunan masa depan mungkin termasuk: * **Penjanaan Prompt Automatik:** Menggunakan teknologi AI untuk menjana Prompt yang lebih berkesan secara automatik, mengurangkan campur tangan manual. * **Alat Pengoptimuman Prompt:** Membangunkan alat pengoptimuman Prompt yang lebih berkuasa untuk membantu pembangun mencari Prompt terbaik dengan cepat. * **Gabungan dengan Ejen AI:** Menggabungkan Kejuruteraan Prompt dengan Ejen AI untuk membina aplikasi yang lebih pintar. * **Kebangkitan Kejuruteraan Konteks:** Memberi perhatian kepada keupayaan pemahaman konteks model, dan meningkatkan prestasi model melalui Kejuruteraan Konteks. **Kesimpulan**Prompt 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。 (Prompt Engineering adalah kemahiran yang berterusan untuk dipelajari dan diamalkan. Dengan menguasai teknik dan alat yang diperkenalkan dalam artikel ini, dan terus meneroka dan mengamalkannya, anda akan dapat menggunakan LLM dengan lebih baik dan membina aplikasi yang lebih pintar.) 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。(Walaupun keupayaan AI terus meningkat, menguasai prinsip asas Prompt Engineering masih sangat penting, ia membolehkan anda berkomunikasi dengan AI dengan lebih baik dan mendapatkan hasil yang lebih memuaskan.) 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。(Dan menilai keberkesanan Prompt boleh membantu anda mengoptimumkan kualiti Prompt dan mencapai aplikasi yang lebih cekap.)