Cum să stăpânești eficient Prompt Engineering: Tehnici practice și ghid de instrumente

Prompt Engineering (Ingineria prompturilor), ca o punte cheie între intenția umană și rezultatul modelului de inteligență artificială, a atras multă atenție în ultimii ani. Cu toate acestea, discuțiile despre dacă este „moartă” sau „depășită” sunt, de asemenea, răspândite. Acest articol își propune să analizeze tendințele actuale de dezvoltare în domeniul Prompt Engineering și să ofere un ghid practic de introducere pentru a ajuta cititorii să stăpânească tehnicile de bază și să înțeleagă instrumentele relevante, astfel încât să poată utiliza mai bine modelele lingvistice mari (LLM).

Ce este exact Prompt Engineering?

Simplu spus, Prompt Engineering este o artă și o știință. Aceasta implică proiectarea de prompturi de intrare (Prompts) eficiente pentru a ghida LLM-urile să genereze text de înaltă calitate, care să corespundă rezultatelor așteptate. Un Prompt bun poate îmbunătăți semnificativ performanța LLM-ului, în timp ce un Prompt slab poate determina modelul să producă conținut eronat, irelevant sau chiar dăunător.

Merită să înveți Prompt Engineering?

În ciuda opiniilor precum „Agenții AI depășesc oamenii” și „Prompt Engineering este depășită”, din perspectiva aplicațiilor practice actuale, Prompt Engineering este încă o abilitate importantă, din următoarele motive:

• Îmbunătățește calitatea rezultatelor modelului: Chiar dacă capacitățile LLM-urilor devin din ce în ce mai puternice, proiectarea atentă a prompturilor poate ghida eficient modelul, permițându-i să înțeleagă mai bine intențiile utilizatorilor și să genereze rezultate mai precise și mai relevante.
• Controlează comportamentul modelului: Prompturile pot fi folosite pentru a limita stilul de ieșire, tema și domeniul de aplicare al modelului, pentru a evita generarea de conținut necorespunzător și pentru a se asigura că acesta îndeplinește cerințele specifice ale scenariului de aplicare.
• Personalizează soluțiile AI: Prin Prompt Engineering, dezvoltatorii pot personaliza modelele AI pentru sarcini și seturi de date specifice, obținând aplicații mai personalizate și mai eficiente.
• Modelele noi depind încă de prompturi eficiente: Chiar și modele avansate precum Claude necesită prompturi eficiente pentru a-și exercita capacitățile, mai ales pentru sarcinile complexe, unde este nevoie de prompturi bune pentru a ghida.

Tehnici practice de Prompt Engineering

Următoarele sunt câteva tehnici comune de Prompt Engineering, combinate cu exemple specifice, pentru a ajuta cititorii să înceapă rapid:

1. Instrucțiuni clare și precise (Clear Instructions):

   • Punct cheie: Esența Prompt-ului este de a oferi instrucțiuni clare și specifice, spunând în mod explicit modelului rezultatul așteptat. Evitați descrierile vagi și ambigue.
   • Exemplu:
     • Prompt slab: „Scrie un articol despre pisici.”
     • Prompt bun: „Scrie un articol de 300 de cuvinte care să introducă rasele, obiceiurile și metodele de hrănire ale pisicilor și include o imagine drăguță cu o pisică.”

2. Joc de rol (Role-Playing):

   • Punct cheie: Permiterea modelului să joace un anumit rol poate ghida eficient generarea de conținut care să corespundă setărilor rolului.
   • Exemplu: „Imaginează-ți că ești un consultant de călătorie cu experiență, te rog să-mi recomanzi un itinerar de călătorie în Thailanda potrivit pentru o excursie în familie, cu un buget de 5000 de dolari și o durată de 7 zile.”

3. Învățare cu puține exemple (Few-shot Learning):

   • Punct cheie: Oferă câteva exemple pentru a permite modelului să învețe modelul și stilul sarcinii țintă.
   • Exemplu:

     Traduceți în franceză:
     Engleză: Hello, world!
     Franceză: Bonjour le monde!
     Engleză: Thank you for your help.
     Franceză: Merci pour votre aide.
     Engleză: Good morning.
     Franceză:
     

4. Lanțul gândirii (Chain-of-Thought, CoT):* Puncte cheie: Ghidați modelul să raționeze treptat, descompunând problemele complexe în pași simpli, și în final să obțină răspunsul.

• Exemplu: "Xiao Ming are 5 mere, a mâncat 2 și a mai cumpărat 3. Câte mere are acum? Vă rugăm să raționați treptat și să oferiți răspunsul final."
• Ieșire model: "În primul rând, Xiao Ming are 5 mere, a mâncat 2, au rămas 5 - 2 = 3 mere. Apoi, a cumpărat 3 mere, acum are 3 + 3 = 6 mere. Deci, Xiao Ming are acum 6 mere."

5. Contextualizare (Contextualization):

   • Puncte cheie: Furnizați suficiente informații contextuale pentru a ajuta modelul să înțeleagă mai bine intenția utilizatorului.
   • Exemplu: "Vă rugăm să rezumați conținutul principal al acestei știri: [Conținutul știrii]. Vă rugăm să folosiți un limbaj concis pentru a extrage punctele cheie de informație."

6. Utilizarea cuvintelor cheie (Keywords):

   • Puncte cheie: Adăugarea cuvintelor cheie în Prompt poate ajuta modelul să se concentreze mai bine asupra sarcinii țintă.
   • Exemplu: "Generați un articol de popularizare a științei despre inteligența artificială, destinat adolescenților, concentrându-vă pe conceptele de învățare automată și învățare profundă."

7. Adăugarea de constrângeri (Constraints):

   • Puncte cheie: Restricționați formatul, lungimea, stilul etc. ale ieșirii modelului pentru a satisface cerințe specifice.
   • Exemplu: "Vă rugăm să descrieți peisajul de toamnă sub forma unei poezii de trei rânduri."

8. Prompting negativ (Negative Prompting):

   • Puncte cheie: Spuneți în mod clar modelului conținutul sau comportamentul pe care nu doriți să îl vedeți.
   • Exemplu: "Vă rugăm să scrieți un articol despre explorarea spațiului, dar nu includeți nimic despre extratereștri."

Recomandări de instrumente utile

Iată câteva instrumente care vă pot ajuta să efectuați mai bine Ingineria Prompturilor:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Acestea sunt cele mai populare LLM-uri în prezent și pot fi utilizate direct pentru a testa și itera Prompt-uri.
• PromptBench (Microsoft): Un cadru open-source de evaluare a Prompt-urilor, care vă poate ajuta să evaluați efectul diferitelor metode de Inginerie a Prompturilor. Poate evalua metode precum CoT, EP, Zero/Few Shot, acceptă prompting adversar și evaluare dinamică și acceptă mai multe seturi de date și modele.
• Zapier, Make, Notion: Aceste instrumente pot fi utilizate pentru a automatiza fluxurile de lucru de inginerie a prompturilor, cum ar fi generarea automată de prompturi, testarea prompturilor, analiza rezultatelor etc.
• NirDiamantAI GitHub repo: O bibliotecă gratuită de resurse de tutoriale de Inginerie a Prompturilor, care conține diverse subiecte de la simple la avansate.

Viitorul Ingineriei Prompturilor

În ciuda apariției opiniilor conform cărora „Agenții AI depășesc oamenii” și „Ingineria Prompturilor este depășită”, Ingineria Prompturilor este încă în continuă dezvoltare. Direcțiile viitoare de dezvoltare pot include:

• Generarea automată de Prompt-uri: Utilizarea tehnologiei AI pentru a genera automat Prompt-uri mai eficiente, reducând intervenția manuală.
• Instrumente de optimizare a Prompt-urilor: Dezvoltarea de instrumente mai puternice de optimizare a Prompt-urilor pentru a ajuta dezvoltatorii să găsească rapid cele mai bune Prompt-uri.
• Combinarea cu Agenții AI: Combinarea Ingineriei Prompturilor cu Agenții AI pentru a construi aplicații mai inteligente.
• Ascensiunea Ingineriei Contextului: Concentrarea pe capacitatea modelului de a înțelege contextul, îmbunătățind performanța modelului prin Ingineria Contextului.

ConcluziePrompt Engineering este o abilitate care necesită învățare și practică continuă. Prin stăpânirea tehnicilor și instrumentelor prezentate în acest articol și prin explorare și practică constantă, vei putea utiliza mai bine LLM (modele lingvistice mari) și vei construi aplicații mai inteligente. Chiar dacă capacitățile AI sunt în continuă creștere, stăpânirea principiilor de bază ale Prompt Engineering rămâne foarte importantă, deoarece îți permite să comunici mai bine cu AI și să obții rezultate mai satisfăcătoare. Iar evaluarea efectului Prompt-ului te poate ajuta să optimizezi calitatea Prompt-ului și să realizezi aplicații mai eficiente.