Kako učinkovito obvladati Prompt Engineering: Praktični nasveti in vodnik po orodjih

Prompt Engineering (inženiring pozivov), kot ključni most med človeškim namenom in izhodom modelov umetne inteligence, je v zadnjih letih prejel veliko pozornosti. Vendar pa se razprave o tem, ali je * Ključno: Vodite model k postopnemu sklepanju, razdelite zapletene probleme na več preprostih korakov in na koncu pridobite odgovor.

• Primer: "Miha ima 5 jabolk, pojedel je 2 in kupil še 3. Koliko jabolk ima zdaj? Prosim, postopoma sklepajte in podajte končni odgovor."
• Izhod modela: "Najprej ima Miha 5 jabolk, pojedel je 2, ostane mu 5 - 2 = 3 jabolka. Nato je kupil 3 jabolka, zdaj ima 3 + 3 = 6 jabolk. Torej ima Miha zdaj 6 jabolk."

5. Kontekstualizacija (Contextualization):

   • Ključno: Zagotovite dovolj kontekstualnih informacij, da model lažje razume namen uporabnika.
   • Primer: "Prosim, povzemite glavne vsebine tega poročila: [Vsebina poročila]. Prosim, uporabite jedrnat jezik in izvlecite ključne informacije."

6. Uporaba ključnih besed (Keywords):

   • Ključno: Dodajanje ključnih besed v Prompt lahko pomaga modelu, da se bolje osredotoči na ciljno nalogo.
   • Primer: "Ustvarite poljudnoznanstveni članek o umetni inteligenci, namenjen mladostnikom, s poudarkom na konceptih strojnega učenja in globokega učenja."

7. Dodajanje omejitev (Constraints):

   • Ključno: Omejite obliko, dolžino, slog itd. izhoda modela, da izpolnite posebne zahteve.
   • Primer: "Prosim, opišite jesensko pokrajino v obliki trivrstičnice."

8. Negativno spodbujanje (Negative Prompting):

   • Ključno: Jasno povejte modelu, katere vsebine ali vedenja ne želite.
   • Primer: "Prosim, napišite članek o raziskovanju vesolja, vendar ne vključujte nobene vsebine o nezemljanih."

Priporočena uporabna orodja

Spodaj je nekaj orodij, ki vam lahko pomagajo pri boljšem Prompt Engineeringu:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: To so trenutno najbolj priljubljeni LLM-ji, ki jih lahko uporabite neposredno za testiranje in iteracijo Promptov.
• PromptBench (Microsoft): Okvir z odprto kodo za ocenjevanje Promptov, ki vam lahko pomaga oceniti učinkovitost različnih metod Prompt Engineeringa. Lahko oceni metode, kot so CoT, EP, Zero/Few Shot, podpira nasprotovalno spodbujanje in dinamično ocenjevanje ter podpira različne nabor podatkov in modele.
• Zapier, Make, Notion: Ta orodja se lahko uporabljajo za avtomatizacijo poteka dela Prompt Engineeringa, na primer za samodejno ustvarjanje Promptov, testiranje Promptov, analizo rezultatov itd.
• NirDiamantAI GitHub repo: Brezplačna zbirka virov za vadnico Prompt Engineeringa, ki vsebuje različne teme od preprostih do naprednih.

Prihodnost Prompt Engineeringa

Čeprav se pojavljajo stališča, da "AI agenti presegajo ljudi" in da je "Prompt Engineering zastarel", se Prompt Engineering še vedno razvija. Prihodnje smeri razvoja lahko vključujejo:

• Avtomatizirano ustvarjanje Promptov: Uporaba tehnologije AI za samodejno ustvarjanje učinkovitejših Promptov, zmanjšanje človeškega posredovanja.
• Orodja za optimizacijo Promptov: Razvoj zmogljivejših orodij za optimizacijo Promptov, ki razvijalcem pomagajo hitro najti najboljši Prompt.
• Kombinacija z AI agenti: Kombinacija Prompt Engineeringa z AI agenti za izgradnjo bolj inteligentnih aplikacij.
• Vzpon Context Engineeringa: Osredotočanje na sposobnost modela za razumevanje konteksta, izboljšanje učinkovitosti modela s pomočjo Context Engineeringa.

PovzetekPrompt 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。