Ako efektívne zvládnuť Prompt Engineering: Praktické tipy a sprievodca nástrojmi

Prompt Engineering (inžinierstvo výziev), ako kľúčový most medzi ľudským zámerom a výstupom modelov umelej inteligencie, si v posledných rokoch získava veľkú pozornosť. Avšak, diskusie o tom, či je „mŕtvy“ alebo „zastaraný“, sú tiež veľmi rozšírené. Cieľom tohto článku je usporiadať súčasné trendy v oblasti Prompt Engineering a poskytnúť praktického sprievodcu pre začiatočníkov, ktorý čitateľom pomôže zvládnuť základné techniky a porozumieť súvisiacim nástrojom, aby mohli lepšie využívať rozsiahle jazykové modely (LLM).

Čo je vlastne Prompt Engineering?

Jednoducho povedané, Prompt Engineering je umenie a zároveň veda. Zahŕňa navrhovanie efektívnych vstupných výziev (Prompts), ktoré vedú LLM k generovaniu vysokokvalitného textu, ktorý spĺňa očakávané výsledky. Dobrý Prompt môže výrazne zlepšiť výkon LLM, zatiaľ čo zlý Prompt môže viesť k tomu, že model bude produkovať chybné, irelevantné alebo dokonca škodlivé obsahy.

Oplatí sa učiť Prompt Engineering?

Napriek názorom, že „AI Agenti prekonávajú ľudí“ alebo „Prompt Engineering je zastaraný“, z hľadiska súčasných praktických aplikácií je Prompt Engineering stále dôležitou zručnosťou, a to z nasledujúcich dôvodov:

• Zlepšenie kvality výstupu modelu: Aj keď sú schopnosti LLM čoraz silnejšie, starostlivý návrh Promptu môže stále efektívne viesť model, aby lepšie porozumel zámeru používateľa a generoval presnejšie a relevantnejšie výsledky.
• Kontrola správania modelu: Prompt možno použiť na obmedzenie výstupného štýlu, témy a rozsahu modelu, aby sa predišlo generovaniu nevhodného obsahu a zabezpečilo sa, že bude spĺňať požiadavky konkrétnych aplikačných scenárov.
• Prispôsobenie riešení AI: Prostredníctvom Prompt Engineering môžu vývojári prispôsobiť modely AI pre konkrétne úlohy a dátové sady, čím dosiahnu personalizovanejšie a efektívnejšie aplikácie.
• Nové modely stále závisia od efektívnych Promptov: Aj pokročilé modely ako Claude stále potrebujú efektívne Prompty na využitie svojich schopností, najmä pre zložité úlohy, ktoré si vyžadujú dobré Prompty na usmernenie.

Praktické tipy pre Prompt Engineering

Nasledujú niektoré bežne používané techniky Prompt Engineering, ktoré v kombinácii s konkrétnymi príkladmi pomôžu čitateľom rýchlo začať:

1. Jasné a jednoznačné inštrukcie (Clear Instructions):

   • Kľúčové body: Jadrom Promptu je poskytnúť jasné a konkrétne inštrukcie, ktoré modelu jasne povedia, aký výstup sa očakáva. Vyhnite sa nejasným a vágne formulovaným popisom.
   • Príklad:
     • Zlý Prompt: „Napíš článok o mačkách.“
     • Dobrý Prompt: „Napíš článok s dĺžkou 300 slov, ktorý predstaví plemená, zvyky a spôsoby chovu mačiek a prilož roztomilú fotografiu mačky.“

2. Hranie rolí (Role-Playing):

   • Kľúčové body: Nechajte model hrať konkrétnu rolu, čo môže efektívne viesť k generovaniu obsahu, ktorý zodpovedá nastaveniu role.
   • Príklad: „Predpokladaj, že si skúsený cestovný poradca, a odporuč mi thajský turistický okruh vhodný pre rodinný výlet s rozpočtom 5 000 USD a trvaním 7 dní.“

3. Učenie s malým počtom vzoriek (Few-shot Learning):

   • Kľúčové body: Poskytnite malé množstvo príkladov, aby sa model naučil vzory a štýly cieľovej úlohy.
   • Príklad:

     Prelož do francúzštiny:
     Angličtina: Hello, world!
     Francúzština: Bonjour le monde!
     Angličtina: Thank you for your help.
     Francúzština: Merci pour votre aide.
     Angličtina: Good morning.
     Francúzština:
     

4. Reťazec myšlienok (Chain-of-Thought, CoT):* Kľúčové body: Navádzajte model postupne uvažovať, rozdeľte komplexné problémy na jednoduché kroky a nakoniec dospejte k odpovedi.

• Príklad: "Mal som 5 jabĺk, zjedol som 2 a kúpil som si 3. Koľko mám teraz jabĺk? Uvažujte postupne a uveďte konečnú odpoveď."
• Výstup modelu: "Najprv som mal 5 jabĺk, zjedol som 2, takže mi zostalo 5 - 2 = 3 jablká. Potom som si kúpil 3 jablká, takže teraz mám 3 + 3 = 6 jabĺk. Takže teraz mám 6 jabĺk."

5. Kontextualizácia (Contextualization):

   • Kľúčové body: Poskytnite dostatok kontextových informácií, aby model lepšie pochopil zámer používateľa.
   • Príklad: "Zhrňte hlavný obsah tejto spravodajskej správy: [Obsah spravodajskej správy]. Stručne extrahujte kľúčové informácie."

6. Použitie kľúčových slov (Keywords):

   • Kľúčové body: Pridanie kľúčových slov do Promptu môže pomôcť modelu lepšie sa zamerať na cieľovú úlohu.
   • Príklad: "Vytvorte náučný článok o umelej inteligencii pre mládež, ktorý sa zameriava na koncepty strojového učenia a hlbokého učenia."

7. Pridanie obmedzení (Constraints):

   • Kľúčové body: Obmedzte formát, dĺžku, štýl atď. výstupu modelu, aby ste splnili špecifické požiadavky.
   • Príklad: "Popíšte jesennú krajinu formou trojveršia."

8. Negatívne podnety (Negative Prompting):

   • Kľúčové body: Jasne informujte model o obsahu alebo správaní, ktoré si neželáte.
   • Príklad: "Napíšte článok o prieskume vesmíru, ale neuvádzajte žiadne informácie o mimozemšťanoch."

Odporúčané praktické nástroje

Tu je niekoľko nástrojov, ktoré vám môžu pomôcť lepšie vykonávať Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Toto sú v súčasnosti najpopulárnejšie LLM, ktoré sa dajú priamo použiť na testovanie a iteráciu Promptov.
• PromptBench (Microsoft): Otvorený rámec na hodnotenie Promptov, ktorý vám môže pomôcť vyhodnotiť účinnosť rôznych metód Prompt Engineering. Môže hodnotiť metódy ako CoT, EP, Zero/Few Shot, podporuje nepriateľské podnety a dynamické hodnotenie a podporuje viacero dátových sád a modelov.
• Zapier, Make, Notion: Tieto nástroje sa dajú použiť na automatizáciu pracovných postupov Prompt Engineering, ako je automatické generovanie Promptov, testovanie Promptov, analýza výsledkov atď.
• NirDiamantAI GitHub repo: Bezplatná knižnica zdrojov pre Prompt Engineering, ktorá obsahuje rôzne témy od jednoduchých po pokročilé.

Budúcnosť Prompt Engineering

Napriek názorom, že „AI Agenti prekonávajú ľudí“ a „Prompt Engineering je zastaraný“, sa Prompt Engineering neustále vyvíja. Budúce smery vývoja môžu zahŕňať:

• Automatizované generovanie Promptov: Využitie technológie AI na automatické generovanie efektívnejších Promptov, čím sa znižuje manuálny zásah.
• Nástroje na optimalizáciu Promptov: Vývoj výkonnejších nástrojov na optimalizáciu Promptov, ktoré vývojárom pomôžu rýchlo nájsť najlepšie Prompty.
• Kombinácia s AI Agentmi: Kombinácia Prompt Engineering s AI Agentmi na vytváranie inteligentnejších aplikácií.
• Nástup Context Engineering: Zameranie sa na schopnosť modelu porozumieť kontextu a zlepšenie výkonu modelu prostredníctvom Context Engineering.

ZhrnutiePrompt Engineering je zručnosť, ktorú sa treba neustále učiť a praktizovať. Osvojením si techník a nástrojov uvedených v tomto článku a neustálym skúmaním a praktizovaním budete môcť lepšie využívať LLM a vytvárať inteligentnejšie aplikácie. Aj keď sa schopnosti AI neustále zvyšujú, zvládnutie základných princípov Prompt Engineering je stále veľmi dôležité, pretože vám umožní lepšie komunikovať s AI a dosiahnuť uspokojivejšie výsledky. A vyhodnotenie efektívnosti Promptu vám môže pomôcť optimalizovať kvalitu Promptu a dosiahnuť efektívnejšie aplikácie.