Paano Mabisang Makabisado ang Prompt Engineering: Mga Praktikal na Teknik at Gabay sa Mga Tool

Ang Prompt Engineering, bilang isang mahalagang tulay na nag-uugnay sa intensyon ng tao at sa output ng mga modelo ng artificial intelligence, ay nakatanggap ng malaking pansin sa mga nakaraang taon. Gayunpaman, ang mga talakayan tungkol sa kung ito ay "patay na" o "lipas na" ay laganap din. Ang artikulong ito ay naglalayong ayusin ang kasalukuyang mga uso sa larangan ng Prompt Engineering at magbigay ng isang praktikal na gabay sa pagsisimula, na tumutulong sa mga mambabasa na makabisado ang mga pangunahing kasanayan at maunawaan ang mga kaugnay na tool, upang mas mahusay na magamit ang mga malalaking modelo ng wika (LLM).

Ano nga ba ang Prompt Engineering?

Sa madaling salita, ang Prompt Engineering ay isang sining at isang agham. Ito ay nagsasangkot ng pagdidisenyo ng mga epektibong input prompt, na gumagabay sa LLM upang makabuo ng mataas na kalidad at inaasahang mga resulta ng teksto. Ang isang mahusay na Prompt ay maaaring makabuluhang mapabuti ang pagganap ng LLM, habang ang isang hindi magandang Prompt ay maaaring humantong sa modelo na maglabas ng mga error, hindi nauugnay o kahit na nakakapinsalang nilalaman.

Sulit bang Pag-aralan ang Prompt Engineering?

Sa kabila ng mga pananaw tulad ng "AI Agents na lampas sa mga tao" at "Ang Prompt Engineering ay lipas na," mula sa kasalukuyang praktikal na aplikasyon, ang Prompt Engineering ay nananatiling isang mahalagang kasanayan, para sa mga sumusunod na dahilan:

• Pagpapabuti ng kalidad ng output ng modelo: Kahit na ang mga kakayahan ng LLM ay lalong nagiging malakas, ang maingat na disenyo ng Prompt ay maaari pa ring epektibong gabayan ang modelo, na nagpapahintulot dito na mas mahusay na maunawaan ang intensyon ng gumagamit at makabuo ng mas tumpak at may-katuturang mga resulta.
• Pagkontrol sa pag-uugali ng modelo: Maaaring gamitin ang Prompt upang limitahan ang istilo, tema, at saklaw ng output ng modelo, maiwasan ang pagbuo ng hindi naaangkop na nilalaman, at tiyakin na nakakatugon ito sa mga pangangailangan ng mga partikular na sitwasyon ng aplikasyon.
• Pag-customize ng mga solusyon sa AI: Sa pamamagitan ng Prompt Engineering, maaaring i-customize ng mga developer ang mga modelo ng AI para sa mga partikular na gawain at dataset, na nagpapatupad ng mas personalized at mahusay na mga aplikasyon.
• Ang mga bagong modelo ay umaasa pa rin sa epektibong Prompt: Kahit na ang mga advanced na modelo tulad ng Claude, ay nangangailangan pa rin ng epektibong Prompt upang magamit ang kanilang mga kakayahan, lalo na para sa mga kumplikadong gawain, mas kailangan ang mahusay na Prompt upang gabayan.

Mga Praktikal na Teknik sa Prompt Engineering

Narito ang ilang karaniwang ginagamit na mga diskarte sa Prompt Engineering, kasama ang mga tiyak na halimbawa, upang matulungan ang mga mambabasa na mabilis na makapagsimula:

1. Malinaw at Tiyak na Mga Tagubilin (Clear Instructions):

   • Punto: Ang puso ng Prompt ay ang pagbibigay ng malinaw at tiyak na mga tagubilin, na malinaw na nagsasabi sa modelo ng inaasahang resulta ng output. Iwasan ang malabo at hindi malinaw na mga paglalarawan.
   • Halimbawa:
     • Hindi magandang Prompt: "Sumulat ng isang artikulo tungkol sa mga pusa."
     • Mahusay na Prompt: "Sumulat ng isang 300-salitang artikulo na nagpapakilala sa mga lahi, gawi, at pamamaraan ng pag-aalaga ng pusa, at maglakip ng isang cute na larawan ng pusa."

2. Pagganap ng Papel (Role-Playing):

   • Punto: Ang pagpapaganap sa modelo ng isang partikular na papel ay maaaring epektibong gabayan ito upang makabuo ng nilalaman na naaayon sa setting ng papel.
   • Halimbawa: "Ipagpalagay na ikaw ay isang may karanasang tagapayo sa paglalakbay, mangyaring magrekomenda ng isang itineraryo sa paglalakbay sa Thailand na angkop para sa isang paglalakbay ng pamilya, na may badyet na $5000 USD at isang 7-araw na itineraryo."

3. Pag-aaral ng Ilang Halimbawa (Few-shot Learning):

   • Punto: Magbigay ng ilang halimbawa upang hayaan ang modelo na matutunan ang pattern at istilo ng target na gawain.
   • Halimbawa:

     Isalin sa Pranses:
     Ingles: Hello, world!
     Pranses: Bonjour le monde!
     Ingles: Thank you for your help.
     Pranses: Merci pour votre aide.
     Ingles: Good morning.
     Pranses:
     

4. Chain-of-Thought (CoT):* Punto: Gabayan ang modelo na mag-isip nang paunti-unti, hatiin ang komplikadong problema sa maraming simpleng hakbang, at sa huli ay makuha ang sagot.

• Halimbawa: "Si Xiaoming ay may 5 mansanas, kumain siya ng 2, at bumili ng 3 pa, ilan ang mansanas niya ngayon? Pakiusap na mag-isip nang paunti-unti at ibigay ang huling sagot."
• Output ng modelo: "Una, si Xiaoming ay may 5 mansanas, kumain siya ng 2, kaya may natira siyang 5 - 2 = 3 mansanas. Pagkatapos, bumili siya ng 3 mansanas, kaya mayroon siyang 3 + 3 = 6 mansanas ngayon. Kaya, si Xiaoming ay may 6 na mansanas ngayon."

5. Pagbibigay ng Konteksto (Contextualization):

   • Punto: Magbigay ng sapat na impormasyon sa konteksto upang matulungan ang modelo na mas maunawaan ang intensyon ng gumagamit.
   • Halimbawa: "Pakibuod ang pangunahing nilalaman ng ulat ng balita na ito: [Nilalaman ng ulat ng balita]. Mangyaring gamitin ang simpleng wika upang kunin ang mga pangunahing punto ng impormasyon."

6. Paggamit ng mga Keyword (Keywords):

   • Punto: Ang pagdaragdag ng mga pangunahing keyword sa Prompt ay maaaring makatulong sa modelo na mas tumuon sa target na gawain.
   • Halimbawa: "Bumuo ng isang artikulong pang-agham tungkol sa artificial intelligence, na naglalayon sa mga kabataan, na nakatuon sa pagpapakilala ng mga konsepto ng machine learning at deep learning."

7. Pagdaragdag ng mga Kondisyon (Constraints):

   • Punto: Limitahan ang format, haba, estilo, atbp. ng output ng modelo upang matugunan ang mga partikular na pangangailangan.
   • Halimbawa: "Mangyaring ilarawan ang tanawin ng taglagas sa anyo ng isang tula na may tatlong linya."

8. Reverse Prompting (Negative Prompting):

   • Punto: Malinaw na ipaalam sa modelo ang nilalaman o pag-uugali na hindi mo gustong lumitaw.
   • Halimbawa: "Sumulat ng isang artikulo tungkol sa paggalugad sa kalawakan, ngunit huwag isama ang anumang nilalaman tungkol sa mga dayuhan."

Mga Praktikal na Tool na Inirerekomenda

Narito ang ilang mga tool na makakatulong sa iyo na mas mahusay na magsagawa ng Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Ito ang mga pinakasikat na LLM sa kasalukuyan, na maaaring direktang gamitin para sa pagsubok at pag-ulit ng Prompt.
• PromptBench (Microsoft): Isang open-source na framework sa pagtatasa ng Prompt na makakatulong sa iyong suriin ang mga epekto ng iba't ibang paraan ng Prompt Engineering. Maaari nitong suriin ang mga pamamaraan tulad ng CoT, EP, Zero/Few Shot, suportahan ang adversarial prompting at dynamic na pagtatasa, at suportahan ang maraming dataset at modelo.
• Zapier, Make, Notion: Ang mga tool na ito ay maaaring gamitin upang i-automate ang mga workflow ng Prompt engineering, tulad ng awtomatikong pagbuo ng Prompt, pagsubok ng Prompt, pagsusuri ng mga resulta, atbp.
• NirDiamantAI GitHub repo: Isang libreng repositoryo ng mapagkukunan ng tutorial sa Prompt Engineering, na naglalaman ng iba't ibang paksa mula sa simple hanggang sa advanced.

Ang Kinabukasan ng Prompt Engineering

Sa kabila ng mga pananaw na "Ang mga AI Agent ay lumampas sa mga tao" at "Ang Prompt Engineering ay lipas na," ang Prompt Engineering ay patuloy na umuunlad. Ang mga direksyon ng pag-unlad sa hinaharap ay maaaring kabilang ang:

• Awtomatikong Pagbuo ng Prompt: Gumamit ng teknolohiya ng AI upang awtomatikong bumuo ng mas epektibong Prompt, na binabawasan ang manu-manong interbensyon.
• Mga Tool sa Pag-optimize ng Prompt: Bumuo ng mas makapangyarihang mga tool sa pag-optimize ng Prompt upang matulungan ang mga developer na mabilis na mahanap ang pinakamahusay na Prompt.
• Pagsasama sa mga AI Agent: Pagsamahin ang Prompt Engineering sa mga AI Agent upang bumuo ng mas matalinong mga application.
• Paglitaw ng Context Engineering: Bigyang-pansin ang kakayahan ng modelo na maunawaan ang konteksto, at pagbutihin ang pagganap ng modelo sa pamamagitan ng Context Engineering.

BuodAng Prompt Engineering ay isang kasanayan na patuloy na pinag-aaralan at isinasagawa. Sa pamamagitan ng pag-master sa mga teknik at tool na ipinakilala sa artikulong ito, at patuloy na pagtuklas at pagsasanay, mas mahusay mong magagamit ang LLM, at makakabuo ng mas matatalinong aplikasyon. Kahit na patuloy na lumalakas ang kakayahan ng AI, ang pag-master sa mga pangunahing prinsipyo ng Prompt Engineering ay napakahalaga pa rin, dahil mas mapapabuti nito ang iyong pakikipag-usap sa AI, at makakakuha ka ng mas kasiya-siyang resulta. At ang pagtatasa sa epekto ng Prompt ay makakatulong sa iyo na i-optimize ang kalidad ng Prompt, at makamit ang mas mahusay na aplikasyon.