Jeszcze kilka lat temu podstawową umiejętnością wpisywaną w CV była znajomość obsługi pakietów biurowych. Dziś, wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, kluczowym atutem na rynku pracy staje się umiejętność tworzenia skutecznych promptów do narzędzi takich jak ChatGPT. Właściwie skonstruowane zapytania pozwalają uzyskać bardziej precyzyjne, efektywne i użyteczne odpowiedzi, co ma zastosowanie w wielu branżach – od marketingu, przez programowanie, po zarządzanie projektami. W niniejszym poradniku pragnę przedstawić techniki, które pomogą Wam tworzyć skuteczne prompty i maksymalnie wykorzystać możliwości aktualnie dostępnych modeli AI.

Inżynieria promptów to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która odgrywa kluczową rolę w efektywnym wykorzystaniu zaawansowanych modeli językowych, takich jak ChatGPT. Poprzez odpowiednie formułowanie zapytań możemy maksymalnie wykorzystać potencjał tych narzędzi, dostosowując je do naszych indywidualnych potrzeb i oczekiwań.

Kluczowe elementy skutecznego promptu

1. Rola – określ, w jakiej roli ma wystąpić model, np.:
   „Jesteś doświadczonym przewodnikiem turystycznym specjalizującym się w Japonii. Przygotuj plan podróży.”
2. Kontekst – dodaj niezbędne informacje, aby model lepiej zrozumiał Twoje zapytanie:
   „Planuję 7-dniową podróż do Japonii dla rodziny z dwójką dzieci. Chciałbym uwzględnić atrakcje kulturalne, historyczne i rozrywkowe.”
3. Konkretne zadanie – sformułuj precyzyjne polecenie:
   „Stwórz szczegółowy plan podróży na każdy dzień, uwzględniając miejsca do zwiedzania i restauracje.”
4. Format odpowiedzi – określ, w jaki sposób model ma przedstawić wyniki:
   „Przygotuj plan w formie tabeli z podziałem na dni, dodaj opisy miejsc i wskazówki dotyczące transportu.”

Zaawansowane techniki promptowania

1. Zero-Shot Prompting – model otrzymuje zadanie bez żadnych przykładów:
   „Podaj najlepsze atrakcje w Tokio dla rodzin z dziećmi.”
2. Few-Shot Prompting – podaj przykłady, aby ukierunkować model:
   „Oto dwa przykłady atrakcji w Kioto: Fushimi Inari i Kiyomizu-dera. Podaj kolejne dwie.”
3. Chain-of-Thought Prompting – wymuś krokowe rozumowanie:
   „Zaplanowałem lot do Tokio, a następnie podróż do Osaki i Kioto. Jak najlepiej rozłożyć czas pomiędzy te miasta?”

Czego unikać?

1. Nieprecyzyjnych pytań – ogólnikowe pytania generują równie ogólne odpowiedzi, które mogą nie być użyteczne. Mało precyzyjne „Opowiedz mi o Japonii.” lepiej zastąpić „Wymień najpopularniejsze zabytki w Kioto i podaj krótkie opisy każdego z nich.”
2. Zbyt skomplikowanych instrukcji – dziel skomplikowane zapytania na mniejsze części. Prompt „Podaj historię Tokio, opisz jego kulturę i podaj listę najlepszych restauracji.” lepiej podzielić na trzy osobne:
   • „Opisz krótko historię Tokio.”
   • „Jakie są najważniejsze aspekty kultury w Tokio?”
   • „Podaj listę 5 najlepszych restauracji w Tokio i ich specjały.”
3. Braku kontekstu – podaj modelowi niezbędne informacje. Jeśli model nie otrzyma odpowiednich informacji, może wygenerować odpowiedzi, które nie spełniają Twoich oczekiwań. Zamiast frazy „Gdzie warto pojechać na wakacje?” proponuję użyć „Szukam miejsca na wakacje w Azji dla dwóch osób. Preferuję kulturę i historię. Jakie kraje polecasz?”.

Przykład dobrego promptu

Załóżmy, że chcemy, aby ChatGPT wygenerował plan podróży. Możemy sformułować prompt w następujący sposób:

„Jesteś doświadczonym przewodnikiem turystycznym. Przygotuj 7-dniowy plan podróży po Japonii dla rodziny z dwójką dzieci w wieku szkolnym. Uwzględnij atrakcje edukacyjne i rozrywkowe, a także propozycje miejsc na posiłki. Przedstaw plan w formie tabeli z podziałem na dni.”

W początkowych zmaganiach przy tworzeniu promptów znakomitą pomocą może być strona prompts.chat, gdzie znajdziemy ogromny zbór gotowych promptów do najpopularniejszych modeli AI.

Wyzwania i przyszłość AI

Mimo że inżynieria promptów oferuje potężne narzędzia do interakcji z modelami AI, istnieją pewne wyzwania, takie jak ryzyko „halucynacji” modeli, czyli generowania nieprawdziwych lub nonsensownych odpowiedzi. Dlatego ciągłe badania i rozwój w tej dziedzinie są niezbędne, aby poprawić niezawodność i precyzję modeli językowych.

Eksperymentuj z promptami i dostosowuj je, aby uzyskać lepsze wyniki. Im lepiej zrozumiesz mechanizmy działania modelu, tym lepiej będziesz potrafił go wykorzystać!