Kako efikasno savladati Prompt Engineering: Praktični saveti i vodič za alate\n\nPrompt Engineering (inženjering upita) kao ključni most koji povezuje ljudske namere sa izlazom modela veštačke inteligencije, privlači veliku pažnju poslednjih godina. Međutim, diskusije o tome da li je „mrtav“ ili „zastareo“ su takođe sve glasnije. Ovaj članak ima za cilj da razjasni trenutne trendove u oblasti Prompt Engineering-a i pruži praktičan vodič za početnike, pomažući čitaocima da savladaju ključne veštine i razumeju relevantne alate, kako bi bolje iskoristili velike jezičke modele (LLM).\n\nŠta je zapravo Prompt Engineering?\n\nJednostavno rečeno, Prompt Engineering je umetnost, ali i nauka. Uključuje dizajniranje efikasnih ulaznih upita (Prompts) koji usmeravaju LLM da generiše visokokvalitetan tekst koji ispunjava očekivane rezultate. Dobar Prompt može značajno poboljšati performanse LLM-a, dok loš Prompt može dovesti do toga da model izbaci netačan, irelevantan ili čak štetan sadržaj.\n\nDa li je vredno učiti Prompt Engineering?\n\nUprkos postojanju gledišta kao što su „AI agenti nadmašuju ljude“ i „Prompt Engineering je zastareo“, iz trenutne praktične primene, Prompt Engineering je i dalje važna veština, iz sledećih razloga:\n\n* Poboljšanje kvaliteta izlaza modela: Čak i ako LLM sposobnosti postaju sve moćnije, pažljivo dizajniran Prompt i dalje može efikasno da usmeri model, omogućavajući mu da bolje razume namere korisnika i generiše tačnije i relevantnije rezultate.\n* Kontrola ponašanja modela: Prompt se može koristiti za ograničavanje stila, teme i opsega izlaza modela, izbegavajući generisanje neprikladnog sadržaja i osiguravajući da ispunjava zahteve specifičnih scenarija primene.\n* Prilagođena AI rešenja: Kroz Prompt Engineering, programeri mogu da prilagode AI modele za određene zadatke i skupove podataka, postižući personalizovanije i efikasnije aplikacije.\n* Novi modeli se i dalje oslanjaju na efikasan Prompt: Čak i napredni modeli kao što je Claude, i dalje zahtevaju efikasan Prompt da bi iskoristili svoje sposobnosti, posebno za složene zadatke, gde je dobar Prompt potreban za usmeravanje.\n\nPrompt Engineering - praktični saveti\n\nSledi nekoliko uobičajenih tehnika Prompt Engineering-a, u kombinaciji sa konkretnim primerima, kako bi se čitaocima pomoglo da brzo počnu:\n\n1. Jasne i precizne instrukcije (Clear Instructions):\n\n * Poenta: Suština Prompt-a je pružanje jasnih i konkretnih instrukcija, eksplicitno govoreći modelu željeni izlazni rezultat. Izbegavajte nejasne i dvosmislene opise.\n * Primer:\n * Loš Prompt: * Кључна ствар: Водите модел да закључује корак по корак, разлажући сложене проблеме на неколико једноставних корака, и на крају долазећи до одговора.

• Пример: "Мали Милан има 5 јабука, појео је 2, а затим купио 3. Колико јабука сада има? Молимо вас да закључујете корак по корак и дате коначни одговор."
• Излаз модела: "Прво, Мали Милан има 5 јабука, појео је 2, остало му је 5 - 2 = 3 јабуке. Затим је купио 3 јабуке, сада има 3 + 3 = 6 јабука. Дакле, Мали Милан сада има 6 јабука."

5. Контекстуализација (Contextualization):

   • Кључна ствар: Обезбедите довољно контекстуалних информација да помогнете моделу да боље разуме намеру корисника.
   • Пример: "Молимо вас да сумирате главни садржај овог новинског извештаја: [Садржај новинског извештаја]. Молимо вас да користите једноставан језик да бисте издвојили кључне информације."

6. Коришћење кључних речи (Keywords):

   • Кључна ствар: Додавање кључних кључних речи у Prompt може помоћи моделу да се боље фокусира на циљни задатак.
   • Пример: "Генеришите популарни научни чланак о вештачкој интелигенцији, намењен младима, са фокусом на концепте машинског учења и дубоког учења."

7. Додавање ограничења (Constraints):

   • Кључна ствар: Ограничите формат, дужину, стил итд. излаза модела да бисте задовољили специфичне потребе.
   • Пример: "Молимо вас да опишете јесењи пејзаж у облику три стиха."

8. Негативно промптовање (Negative Prompting):

   • Кључна ствар: Јасно обавестите модел о садржају или понашању које не желите да се појави.
   • Пример: "Молимо вас да напишете чланак о истраживању свемира, али немојте укључивати ништа о ванземаљцима."

Препоручени корисни алати

Ево неколико алата који вам могу помоћи да боље извршите Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Ово су тренутно најпопуларнији LLM-ови и могу се директно користити за тестирање и итерацију Prompt-ова.
• PromptBench (Microsoft): Оквир за процену Prompt-ова отвореног кода који вам може помоћи да процените ефекте различитих метода Prompt Engineering-а. Може да процени методе као што су CoT, EP, Zero/Few Shot, подржава супротстављене промптове и динамичку процену и подржава више скупова података и модела.
• Zapier, Make, Notion: Ови алати се могу користити за аутоматизацију радних токова Prompt Engineering-а, као што је аутоматско генерисање Prompt-ова, тестирање Prompt-ова, анализирање резултата итд.
• NirDiamantAI GitHub repo: Бесплатна библиотека ресурса за Prompt Engineering, која садржи различите теме од једноставних до напредних.

Будућност Prompt Engineering-а

Упркос појави гледишта да "AI агенти надмашују људе" и да је "Prompt Engineering застарео", Prompt Engineering се и даље развија. Будући правци развоја могу укључивати:

• Аутоматизовано генерисање Prompt-ова: Коришћење AI технологије за аутоматско генерисање ефикаснијих Prompt-ова, смањујући ручну интервенцију.
• Алати за оптимизацију Prompt-ова: Развој моћнијих алата за оптимизацију Prompt-ова који помажу програмерима да брзо пронађу најбоље Prompt-ове.
• Комбинација са AI агентима: Комбиновање Prompt Engineering-а са AI агентима за изградњу интелигентнијих апликација.
• Успон Context Engineering-а: Фокусирање на способност модела да разуме контекст, побољшавајући перформансе модела кроз Context Engineering.

ЗакључакPrompt Engineering је вештина која се континуирано учи и практикује. Кроз савладавање техника и алата представљених у овом чланку, и континуирано истраживање и практиковање, бићете у могућности да боље искористите LLM (велике језичке моделе) и изградите интелигентније апликације. Чак и ако се могућности вештачке интелигенције константно повећавају, савладавање основних принципа Prompt Engineering-а је и даље веома важно, јер вам омогућава да боље комуницирате са вештачком интелигенцијом и добијете задовољавајуће резултате. А процена ефекта Prompt-а вам може помоћи да оптимизујете квалитет Prompt-а и постигнете ефикаснију примену.