W tym artykule odpowiem na pytanie, jak pisać prompty AI, aby uzyskiwać trafne odpowiedzi od dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT. Przeanalizujemy 10 kluczowych technik, które pomogą Ci tworzyć precyzyjne i skuteczne prompty. Dzięki tym wskazówkom, poznasz tajniki sztuki promptowania, co pozwoli Ci maksymalnie wykorzystać potencjał narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy jesteś programistą, marketerem, czy też szukasz efektywnych sposobów na interakcję z narzędziami AI, ten artykuł będzie dla Ciebie przydatny.
Czym jest prompt AI?
Prompt AI to krótkie instrukcje lub komendy, które użytkownik przekazuje modelowi językowemu, takim jak ChatGPT, aby otrzymać odpowiedź. Jest to treść, która definiuje, czego dokładnie oczekujemy od AI. Prompty mogą zawierać szczegółowe pytania, opisy scenariuszy, a nawet konkretne słowa kluczowe, które mają zostać uwzględnione w odpowiedzi. W marketingu, prompty umożliwiają tworzenie skutecznych kampanii, generowanie angażujących treści czy dostosowanie przekazu do konkretnej grupy docelowej. Kluczowe jest zrozumienie, że dobrze napisany prompt to fundament interakcji z AI.
Jak pisać prompty AI, które będą skuteczne?
Pisanie skutecznych promptów AI to sztuka, która wymaga uwzględnienia wielu czynników, takich jak jasność, precyzja i dostosowanie do docelowego odbiorcy. Kluczowy jest sposób, w jaki formułujemy treść promptu, ponieważ ma to bezpośredni wpływ na jakość uzyskanej odpowiedzi. Dobre prompty pozwalają wydobyć z AI maksymalny potencjał, generując precyzyjne i trafne odpowiedzi. W branży marketingowej, skuteczne prompty mogą znacząco zwiększyć efektywność działań, umożliwiając tworzenie treści, które lepiej odpowiadają na potrzeby odbiorców.
10 porad jak tworzyć prompty AI
Teraz przeprowadzę Cię przez 10 technik tworzenia promptów, które pomogą Ci pisać bardziej precyzyjne i skuteczne zapytania do AI. Dzięki nim Twoje interakcje z modelami językowymi, takimi jak ChatGPT, staną się bardziej efektywne i dopasowane do Twoich potrzeb.
1) Dodaj szczegółowe, opisowe instrukcje
Kiedy instrukcje są zbyt ogólne, często skutkuje to odpowiedziami, które są długie i niezbyt konkretne, przez co stają się mało użyteczne.
Model AI może dostarczać odpowiedzi, które mogą nie spełniać Twoich oczekiwań, jeśli nie dostarczysz mu jasnych wytycznych. Dobrze skonstruowany prompt może znacząco ułatwić osiągnięcie pożądanych rezultatów. Warto zatem przemyśleć, jak precyzyjna instrukcja może sprawić, że otrzymasz dokładnie taką odpowiedź, jaka jest potrzebna w danej sytuacji.
Szczegółowy i opisowy język jest kluczowy, zwłaszcza gdy AI wspiera projekty związane z tworzeniem oprogramowania. W tym przypadku powinieneś zadbać, aby jasno i dobrze sformułować kluczowe wymagania w instrukcjach, co przełoży się na lepsze wyniki. Nie musisz zapamiętywać wszystkiego – z pomocą mogą przyjść gotowe szablony, z których można wybrać najbardziej odpowiednie elementy. Unikaj jednak oczywistych, zbędnych dodatków („Działaj jak pomocna sztuczna inteligencja”, „odpowiadaj na pytania”) Modele na poziomie SOTA (state-of-the-art) z założenia działają zgodnie z takimi ogólnymi wytycznymi.
Warto też pamiętać, że formułując polecenia w stylu „działać jak”, możemy zdefiniować szeroki zestaw zachowań w kilku słowach. Zamiast wymieniać szczegółowe reakcje, można określić krótki opis, np. „zachowuj się jak pies”, co obejmuje wszystkie związane z tym cechy. Modele AI świetnie radzą sobie z symulowaniem różnorodnych postaci lub funkcji. Mogą działać jak terminal C-Shell, postać literacka czy osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną. Możesz nawet stworzyć historię w promcie, nadając modelowi odpowiednią osobowość, co uczyni interakcję bardziej interesującą.
Warto jednak pamiętać, że niektóre modele językowe mają ograniczenia. Nie mogą one zastąpić wyszukiwarek internetowych, kalkulatorów czy artystów wizualnych, ponieważ brakuje im odpowiednich funkcji przetwarzania danych.
2) Dodaj szczegółowy format pożądanej odpowiedzi modelu
Oprócz samego określenia formatu wyjściowego, pomocne może być dodanie większej ilości szczegółów dotyczących tego, jak odpowiedź ma być sformatowana. Dzięki temu będzie łatwiej analizować lub kopiować jej fragmenty.
Jeśli nie jest potrzebny w pełni sformatowany plik, taki jak JSON czy HTML, wystarczy określić ogólny schemat odpowiedzi. W szczególności, jeśli pracujesz z modelami na placach zabaw lub w interfejsach internetowych, jasny i precyzyjny format odpowiedzi może znacząco ułatwić analizę danych. Jest to szczególnie ważne, gdy modele są wykorzystywane poprzez API, gdzie odpowiedzi muszą być automatycznie przetwarzane i analizowane.
3) Prompt z niewielką ilością przykładów
Zaawansowane modele AI są w stanie odpowiedzieć na proste pytania bez potrzeby uczenia się na przykładach, co jest szczególnie przydatne w przypadku prostych zapytań. Jednak w sytuacjach bardziej złożonych, dodanie kilku przykładów może znacząco poprawić jakość odpowiedzi, zbliżając je do tego, czego oczekujesz.
Wyobraź sobie, że wyjaśniasz zadanie i podajesz kilka przykładów: „Jeśli zapytam o X, odpowiedź powinna być Y”. Przykłady te powinny być konkretne i jasno pokazujące, jak model powinien reagować. To podejście pomaga modelowi lepiej zrozumieć kontekst i oczekiwania, co z kolei prowadzi do bardziej precyzyjnych odpowiedzi.
4) Dodaj przypadki skrajne z kilkoma przykładami
Jeśli tworzysz asystenta AI, warto zadbać o to, by model potrafił rozpoznać i odpowiednio zareagować na pytania, które są poza zakresem jego kompetencji. Może to być kluczowe dla utrzymania jakości usług i wizerunku marki.
Zamiast przedstawiać wiele podobnych przykładów, lepiej skupić się na różnorodnych kategoriach pytań. Przykładowo, dla aystenta AI pomocy technicznej mogą to być:
Przypadki standardowe:
- Pomoc w operacjach (instrukcje krok po kroku)
- Pomoc w przypadku awarii
- Pytania dotyczące cech produktu
Przypadki skrajne:
- Pytania niezwiązane z tematem
- Pytania, na które model nie ma odpowiedzi
- Pytania wymagające dodatkowych informacji
- Przypadki nękania lub toksycznego języka
Obsługa takich sytuacji jest kluczowa w profesjonalnych zastosowaniach biznesowych, ponieważ w przeciwnym razie model może generować nieodpowiednie lub szkodliwe odpowiedzi.
5) Myślenie krok po kroku
Modele językowe nie „myślą” w tradycyjnym sensie, lecz generują odpowiedzi na podstawie ciągu tokenów, które mają największe prawdopodobieństwo wystąpienia.Dlatego, aby uzyskać bardziej precyzyjne i logicznie spójne odpowiedzi, warto stosować technikę myślenia krok po kroku (ang. step-by-step reasoning).
Polega ona na podzieleniu skomplikowanego problemu na mniejsze, bardziej zarządzalne części i prowadzeniu modelu przez każdy z tych kroków oddzielnie. Taki sposób formułowania promptów pomaga modelowi zachować spójność logiczną, a także zmniejsza ryzyko popełnienia błędów wynikających z niejednoznaczności lub złożoności zadania. Na przykład, zamiast zadać modelowi pytanie ostateczne, warto najpierw zapytać o poszczególne aspekty problemu, aby stopniowo zbliżać się do pełnej odpowiedzi. Dzięki temu proces generowania tekstu jest bardziej uporządkowany, co zwiększa prawdopodobieństwo uzyskania pożądanych wyników.
7) Dodaj niestandardowy kontekst danych (RAG)
Dodaj niestandardowy kontekst danych (RAG) W wielu przypadkach biznesowych odpowiedzi oparte jedynie na ogólnym szkoleniu modelu mogą być niewystarczające lub nieaktualne. Dlatego ważne jest, aby odpowiedzi były oparte na konkretnych danych z Twojej organizacji, takich jak bazy danych produktów czy instrukcje.
Można to osiągnąć, tworząc szablon promptu, który płynnie integruje się z odpowiednimi danymi, czyli tzw. „kontekstem”. Technika ta, znana jako generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), polega na pobieraniu odpowiednich fragmentów z bazy danych, a następnie generowaniu na ich podstawie odpowiedzi. To podejście pozwala uzyskać bardziej precyzyjne i aktualne informacje.
8) Dołącz historię konwersacji
W przypadku długotrwałych rozmów kontekst jest niezwykle ważny. Często kolejne pytania użytkownika odnoszą się do wcześniejszych wątków, co wymaga od modelu zrozumienia historii konwersacji.
Na przykład, jeśli użytkownik pyta „Tak, proszę!”, model powinien wiedzieć, że odnosi się to do wcześniejszego pytania i odpowiedzieć zgodnie z kontekstem. W wielu przypadkach historia konwersacji może być przekazywana poprzez API, co umożliwia modelowi zrozumienie ciągłości rozmowy i udzielanie bardziej spójnych odpowiedzi.
9. Sformatuj prompt: użyj wyraźnych etykiet nagłówków i ograniczników
Tworząc prompt używaj wyraźnych etykiet nagłówków i ograniczników
Tworząc bardziej złożone prompty, ważne jest, aby jasno rozdzielać różne komponenty, takie jak:
- Instrukcje
- Format odpowiedzi
- Przykłady promptów
- Kontekst danych
- Historia konwersacji
Można to zrobić za pomocą odpowiednich oznaczeń, np. hashtagów („#”). Choć nie wszystkie modele tego wymagają, może to ułatwić analizę zarówno Tobie, jak i innym osobom, które będą pracować nad edycją promptu. Dłuższe fragmenty tekstu można ująć w cudzysłów, co pomoże modelowi odróżnić je od instrukcji i uniknąć potencjalnych problemów z przetwarzaniem.
10. Łączenie wszystkiego w całość
Na koniec, warto połączyć wszystkie omówione elementy w spójną całość. Dobrze skonstruowane prompty mogą być długie i złożone, ale dzięki temu mogą znacząco zmniejszyć liczbę błędnych odpowiedzi. Pamiętaj jednak, że im dłuższy prompt, tym wyższe koszty związane z użyciem API. Ostatnie próby zmniejszenia kosztów tokenów wejściowych w porównaniu do tokenów wyjściowych pokazują, że warto dbać o optymalizację promptu.
Powodzenia w Twojej przygodzie z AI