Příklady, techniky a praktické aplikace prompt engineeringu

Přece byste nezavolali do pizzerie a neobjednali si jen „pizzu“. Abyste dostali večeři podle svých představ, upřesnili byste, jaký druh těsta, jaké přísady, jaké koření, jaký nápoj k tomu a na co jste případně alergičtí.

Ponaučení z tohoto příběhu zní: Čím podrobnější jsou vaše pokyny, tím více bude pizza odpovídat vašim preferencím. To platí pro používání generativních nástrojů umělé inteligence, jako je ChatGPT od OpenAI nebo Gemini od Googlu.

V tomto blogovém příspěvku vám ukážeme, jak dávat jasné pokyny a klást konkrétní otázky generativním nástrojům umělé inteligence – tento proces se také nazývá prompt engineering.

Co je to prompt engineering?

Prompt engineering je proces navrhování a vylepšování vstupního textu poskytovaného modelům umělé inteligence, zejména jazykovým modelům, s cílem získat co nejpřesnější, nejrelevantnější a nejkreativnější odpovědi.

Proč byste se měli naučit prompt engineering

Generativní umělá inteligence se stává jedním z nejvýkonnějších a nejvlivnějších nástrojů v široké škále aplikací – od tvorby obsahu až po architektonické modelování. Společnost McKinsey zjistila, že až 30 % hodin, které se v současné době odpracují v celé americké ekonomice, by mohlo být do roku 2030 automatizováno pomocí technologií založených na generativní umělé inteligenci.

Abyste mohli co nejlépe využít generativní AI, musíte zvládnout techniku tvorby promptů.

Zrychlení interakcí: Prompt engineering slouží jako primární rozhraní mezi záměrem člověka a výstupem stroje. Aby model strojového učení (ML) porozuměl vašemu dotazu v přirozeném jazyce, musíte znát prompt engineering.

Podpora kreativity AI: Rozlišujícím faktorem generativní AI je to, že „generuje“, tj. vytváří text, obrázky nebo data v reakci na podněty. Chcete-li získat kreativní odpovědi, musíte zadávat jasné podněty.

Získávání přesných odpovědí: Velkou výzvou v oblasti generativní AI jsou halucinace – jev, při kterém model AI generuje nesprávné nebo zavádějící informace na základě chybných předpokladů nebo inherentních zaujatostí. K odstranění tohoto jevu potřebujete dobré dovednosti v oblasti prompt engineeringu.

Maximalizace výnosů: Generativní AI je založena na rozsáhlých jazykových modelech, které zpracovávají mimořádné objemy dat. Pro plné využití schopností modelu – a překonání jeho omezení – je zásadní kvalitní prompt engineering.

Zlepšení relevance: Cokoli, co AI vygeneruje, musí být relevantní pro cílovou skupinu. Relevanci příspěvku na sociálních sítích vygenerovaného AI pro vaši cílovou skupinu můžete například zlepšit tím, že specifikujete její demografické údaje, zájmy, potřeby, výzvy atd.

Abyste mohli těchto výhod využít, musíte pochopit, jak pomocí prompt engineeringu dosáhnout požadovaných výsledků od generativní AI. Začněme několika příklady

Příklady prompt engineeringu

Existuje spousta rad, co dělat a nedělat, osvědčených postupů a šablon AI promptů, které vám pomohou dosáhnout správných výsledků. Než se však pustíme do jakýchkoli AI triků, je třeba si uvědomit, že nejlepší způsob, jak se naučit tak praktickou dovednost, jakou je prompt engineering, je vidět ji v akci.

Zde uvádíme několik příkladů prompt engineeringu z různých oblastí práce.

Prompt engineering ve vývoji softwaru

Ať už programujete, opravujete chyby nebo píšete dokumentaci, nástroje umělé inteligence pro vývojáře vám mohou práci výrazně usnadnit. Zde je návod, jak na to.

Pomoc při revizi kódu

„Vytvořte kontrolní seznam pro revizi kódu aplikace pro robotickou automatizaci procesů (RPA) vytvořené v jazyce Python. Zaměřte se zejména na čitelnost a podnikovou bezpečnost.“

Technická dokumentace

„Napište komplexního průvodce implementací OAuth 2.0 do webové aplikace pomocí Node.js. Uveďte podrobný postup a úryvky kódu pro každou fázi.“

Oprava chyb

„Popište systematický přístup k identifikaci a opravě úniků paměti v aplikaci Java, včetně nástrojů, které je třeba použít, a běžných oblastí, které je třeba zkontrolovat.“ Pokud jste začátečník a připadá vám to příliš složité, máme pro vás pomoc. Využijte ChatGPT prompty od ClickUp pro inženýrství k generování nápadů, plánování procesů a mnohem více.

Podněty pro generativní AI v oblasti produktového managementu

Agilním týmům zabývajícím se vývojem softwaru často chybí produktoví manažeři, kteří by dokázali vyjasnit plán vývoje a řídit postup prací. Pomocí mohou být nástroje umělé inteligence, jako je ChatGPT.

Prioritizace vlastností

„Pomocí hodnotícího modelu RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) stanovte priority následujících funkcí pro náš připravovaný nástroj pro řízení projektů: Kanbanové tabule, spolupráce v reálném čase, automatizované reportování a integrace s nástroji třetích stran.“

Vytváření uživatelských person

„Vytvořte podrobný profil uživatele pro aplikaci na sledování fitness zaměřenou na zaneprázdněné profesionály, kteří s osobním fitness teprve začínají. Uveďte demografické údaje, cíle, výzvy a způsoby, jak by mohli aplikaci využívat.“

Vypracování produktového plánu

„Nastínte šestiměsíční produktový plán pro rozšíření e-commerce platformy se zaměřením na integraci umělé inteligence pro personalizované nákupní zážitky. Podrobně popište jednotlivé fáze, klíčové milníky a očekávané výsledky.“ Nebo si vyberte z více než 130 podnětů ClickUp ChatGPT pro produktový management a začněte hned.

Příklady prompt engineeringu v projektovém řízení

Můžete požádat Gen AI o vytvoření projektového plánu, který si poté můžete přizpůsobit. Nebo si nechte pomoci s optimalizací jeho jednotlivých částí. Obojí si ukážeme níže.

Vytvoření projektového plánu

„Vypracujte podrobný projektový plán pro spuštění nového online tržiště, včetně fází, jako je průzkum trhu, návrh a vývoj, testování a strategie uvedení do provozu. Uveďte klíčové činnosti, potřebné zdroje a časový harmonogram pro každou fázi.“

Optimalizace zdrojů

„Analyzujte současné rozdělení zdrojů v rámci projektu vývoje softwaru a navrhněte optimalizace, které zajistí včasné dodání bez snížení kvality. Zohledněte faktory, jako jsou dovednosti, rozložení pracovní zátěže a úkoly na kritické cestě.“

Více než 190 podnětů pro ChatGPT v oblasti projektového řízení, které pro vás exkluzivně připravila společnost ClickUp.

Více informací o ClickUp Brain najdete zde:

Podněty pro tvorbu obsahu

Nejlepší nástroje pro tvorbu obsahu pomocí AI vám mohou výrazně pomoci zlepšit vaše marketingové výsledky. Vyzkoušejte následující postupy a přesvědčte se sami.

Kampaň na sociálních médiích

„Navrhněte kampaň na sociálních médiích pro nadcházející uvedení ekologického šamponu na trh. Zahrňte 3 různé příspěvky na Instagramu a 3 různé příspěvky na Twitteru. K každé platformě přidejte relevantní hashtagy.“

Obsah e-mailového zpravodaje

„Vytvořte poutavý obsah pro měsíční zpravodaj technologického startupu, který bude obsahovat novinky o produktu, představení člena týmu, nadcházející události a výzvu k akci, která čtenáře povzbudí k vyzkoušení nové funkce.“

Můžete také uvést více podrobností o aktualizaci produktu nebo o členovi týmu, abyste získali přesnější výsledky. Příklad najdete níže.

„Zaměřte se na jednoho člena týmu. Jmenuje se Jake a je to skvělý vývojář. Tento měsíc uplyne rok od jeho nástupu. Za tu dobu pomohl vyřešit některé z nejzávažnějších problémů klientů. Jeden z klientů jednou řekl: „Bez Jakea bychom uvízli v bludném kruhu nejasností. Odvedl skvělou práci a pomohl nám zabít dvě mouchy jednou ranou.“

Využijte ClickUp Brain jako svého pomocníka při psaní, provádějte kontrolu pravopisu, vytvářejte souhrny delších dokumentů, tabulky, šablony, přepisy a mnoho dalšího.

Mějte na paměti, že většina firem zatím obsah generovaný umělou inteligencí příliš neupřednostňuje, což vedlo k vzniku několika nástrojů na detekci AI. Nejlepší způsob, jak využít generativní AI pro tvorbu obsahu, je jako nástroj pro brainstorming nebo jako výchozí bod, který eliminuje problém „prázdné stránky“.

Prompt engineering v aplikacích chatbotů

Z technického hlediska je ChatGPT nebo Google Gemini chatbot, se kterým komunikujeme. Rozumí našim zadáním a generuje odpovědi. Je trénován na rozsáhlých jazykových modelech s obrovským množstvím dat.

Tyto modely můžete využít a dále je trénovat pomocí vlastních nebo odvětvově specifických informací, abyste umožnili nuancované, kontextově citlivé a personalizované konverzace s uživatelem. V tomto případě by zákazník mohl klást například otázky typu: „Kolik stojí tento batoh?“

Dobrý chatbot pro zákaznický servis však může čerpat z firemních dat týkajících se nákupní historie, polohy, preferencí, dřívějších stížností atd., aby poskytoval odpovědi a nabízel doplňkové produkty, čímž výrazně zlepšuje uživatelský zážitek.

Prompt engineering pro programování a systémy správy verzí

Prompt engineering může vývojářům pomoci generovat konkrétní úryvky kódu v různých programovacích jazycích.

„Napište funkci v jazyce Python, která se připojí k databázi SQL a provede dotaz SELECT na základě parametrů předaných této funkci.“

Integrace umělé inteligence do pracovních postupů správy verzí poskytuje doporučení pro revizi kódu na základě historie commitů, navrhuje oblasti kódové základny, které mohou vyžadovat refaktoring, a automatizuje rutinní úkoly správy verzí, čímž zlepšuje kvalitu kódu a produktivitu týmu.

Podněcování kreativních technologií umělé inteligence

Prompt engineering, zejména u modelů jako DALL-E, odkrývá bezprecedentní možnosti při generování nápaditých a propracovaných vizuálních výstupů na základě textových popisů.

Například vývojář her by mohl použít prompt typu: „Vygeneruj obrázek hlavní ulice, lemované po obou stranách módními obchody, za soumraku, v moderním architektonickém stylu a v chladných barvách.“ Výsledky umožňují rychlou vizualizaci herních prostředí, aniž by bylo nutné provádět rozsáhlé ruční kreslení.

Prompt engineering pro analýzu databází

Získávání informací z databází obvykle vyžaduje, aby někdo se znalostmi jazyka SQL psal složité dotazy v programovacím jazyce. Generativní AI to změnila a umožňuje vám psát dotazy v přirozeném jazyce a získávat tak data ze nestrukturovaných nebo polostrukturovaných zdrojů.

Zpracování dat

„Staň se datovým vědcem a napiš kód, který vyčistí a předzpracuje moje data pro analýzu. Můj datový soubor obsahuje informace o nákupech všech zákazníků za posledních 30 dní.“

Zde můžete požádat Gen AI, aby provedla konkrétní úlohy čištění dat, jako je odstranění prázdných řádků, odstranění řádků s hodnotou košíku nižší než 50 $ a podobně.

Vizualizace dat

„Napište kód v jazyce Python pro vizualizaci mého datového souboru. Můj datový soubor obsahuje informace o nákupech všech zákazníků starších 50 let za posledních 30 dní.“

Uveďte další specifikace pro vizualizaci a doladění, například „ukáž mi nákupní trendy“ nebo „seřaď podle kategorií“.

Analýza sentimentu pomocí podnětů pro generativní AI

Analýza sentimentu je nesmírně populární v online obsahu vytvářeném uživateli, zejména v příspěvcích na sociálních sítích. Váš prompt pro pochopení názoru zákazníků na váš produkt může vypadat následovně.

„Na základě mého datového souboru obsahujícího příspěvky na sociálních médiích, v nichž se zmiňuje [značka], je klasifikujte jako pozitivní, negativní nebo neutrální. Identifikujte konkrétní rysy/aspekty spojené s každým sentimentem.“

Pokud jste se seznámili se základy fungování prompt engineeringu, je na čase podívat se na jeho širší uplatnění a dopady.

Úloha prompt engineeringu v odvětvích založených na datech

Z výše uvedených příkladů je patrné, že lze provádět základní analýzu dat nebo analýzu sentimentu napříč všemi odvětvími. Generativní AI a prompt engineering však přinášejí mimořádnou hodnotu zejména v odvětvích a aplikacích založených na datech. Zde je vysvětlení, jak k tomu dochází.

Vzdělávání

Dobré prompt engineering pomáhá pedagogům vytvářet přesný, relevantní, poutavý a personalizovaný obsah ve velkém měřítku. Mezi nejslibnější příklady využití generativní AI ve vzdělávání patří:

Personalizované vzdělávací zážitky: Vytváření lekcí a plánů na základě preferencí, znalostí a zájmů každého jednotlivého studenta za zlomek času.

Automatizovaná tvorba obsahu: Rychlé generování podpůrných materiálů, jako jsou shrnutí, kvízy a otázky na porozumění textu.

Výuka a procvičování jazyků: Generování scénářů pro konverzační cvičení, gramatických cvičení a cvičení na slovní zásobu přizpůsobených aktuální úrovni studenta.

Doučování a podpora: Doučování založené na umělé inteligenci, které se zaměřuje na konkrétní dotazy studentů nebo oblasti, ve kterých mají potíže, a nabízí vysvětlení, zdroje a cvičné úlohy.

Výzkum a vývoj

Díky vytváření přesných a kontextově relevantních podnětů využívají výzkumníci modely umělé inteligence k prohledávání obrovských objemů dat, generování nových hypotéz a dokonce i k simulaci výsledků experimentů.

Prompt inženýři mohou výzkumníkům pomoci navrhnout správný vstup, aby bylo možné získat přesné výsledky ve velkém měřítku. Mezi scénáře, ve kterých to může být užitečné, patří:

Přehled literatury: Provádění komplexních přehledů literatury, identifikace relevantních studií, klíčových zjištění a mezer ve stávající znalostní bázi.

Těžba dat: Odhalování vzorců, korelací a anomálií ve velkých datových souborech.

Tvorba hypotéz: Vytváření více hypotéz v rámci stejné oblasti výzkumu za účelem prozkoumání více cest.

Simulace experimentů: Simulace experimentů nebo výsledků modelů, čímž se snižuje potřeba nákladných a časově náročných fyzických experimentů.

Zdravotnictví

Prompt engineering zlepšuje schopnost modelů umělé inteligence interpretovat komplexní lékařská data, poskytovat diagnostickou podporu, personalizovat péči o pacienty a usnadňovat výzkum a školení.

Prompt inženýři mohou pomoci zdravotnickým odborníkům získat lepší přehled o jejich datech v následujících scénářích.

Praktické příklady využití prompt engineeringu

Generativní AI v zásadě dokáže vytvářet obsah ve třech formách: text, obrázek a audio/video. Mezi nejúčinnější příklady využití AI v těchto třech formách patří následující.

Prompt engineering při generování textu

Jedná se o nejoblíbenější způsob využití generativní AI v současnosti. Od novinářů a marketérů až po plaché vývojáře – uživatelé napříč celým spektrem využívají generátory textu založené na AI pro své potřeby.

Mezi oblíbené příklady použití patří:

K dispozici jsou také nástroje umělé inteligence pro zápisy z jednání, které dokážou přepsat videohovory do textových poznámek nebo shrnout textové poznámky za účelem identifikace klíčových bodů, úkolů k provedení atd.

Prompt engineering při generování obrázků

Ačkoli generování obrázků zatím není tak rozšířené jako generování textu, skýtá neuvěřitelné možnosti pro kreativitu. Mezi oblíbené příklady použití patří:

Prompt engineering při generování zvuku a videa

Generování zvuku a videa pomocí prompt engineeringu má významné uplatnění v oblasti zábavy, vzdělávání a virtuální asistence. Mezi praktické příklady využití nástrojů pro tvorbu obsahu pomocí AI patří:

Dopad generativní umělé inteligence je mimořádný – ovlivňuje všechna odvětví, průmyslové obory, geografické oblasti i typy podnikání. V příštím desetiletí by prompt engineering mohl určovat schopnost člověka učit se a porozumět věcem, podobně jako je tomu dnes u „googlování“.

I když se generativní AI rychle vyvíjí, zde je několik základních metod, které můžete použít, abyste se s prompt engineeringem seznámili.

Metody tvorby promptů

Než se pustíme do technických pojmů, mějte na paměti, že hlavní výhodou generativní AI je to, že můžete zadávat vstupy v přirozeném jazyce. Tak se nebojte a mluvte s ChatGPT, Google Gemini nebo Microsoft Copilot tak, jak byste mluvili přirozeně.

Sledujte odpovědi a průběžně vylepšujte své vstupy. Zde je několik konceptů, které vám při tom mohou pomoci.

Učení typu „zero-shot“

Zadání úkolu AI bez předchozích příkladů nebo kontextu se nazývá zero-shot prompting. Vyznačuje se následujícími rysy.

Příklad promptu: „Určete primární programovací jazyk použitý v následujícím úryvku kódu: print(‘Hello, World!’).“

Učení s malým počtem příkladů

Poskytnutí několika příkladů daného úkolu modelu AI před předložením samotného úkolu se nazývá „few-shot prompting“.

Příklad promptu: „Vzhledem k následujícím párům vstupu a výstupu: Vstup: 5 * 5, Výstup: 25; Vstup: 8 + 2, Výstup: 10; vypočítejte výstup pro Vstup: 7 – 4.“

Promptování založené na řetězci myšlenek

Vytváření podnětů pro model tak, aby generoval mezikroky nebo cesty uvažování vedoucí k finální odpovědi či požadovanému výstupu, se nazývá podněcování typu „chain-of-thought“ (COT).

Příklad promptu: „Chcete-li obrátit daný řetězec ‚hello‘, nejprve rozdělte řetězec na jednotlivé znaky. Poté obalte pořadí těchto znaků. Nakonec tyto znaky znovu spojte do řetězce. Jaký je konečný výstup?“

Pokročilé techniky tvorby promptů

Pojďme se podívat na několik složitějších a pokročilejších technik prompt engineeringu.

Zero-shot CoT

Metoda „zero-shot chain-of-thought“ (COT) kombinuje tyto dvě metody k řešení složitých problémů bez předchozích příkladů v trénovacích datech.

Představte si, že byste pomocí generativního modelu umělé inteligence ladili část softwarového kódu, se kterou se model dosud nesetkal.

Pomocí metody zero-shot COT by model dokázal vyjádřit své pochopení problému, logicky odvodit příčiny a krok za krokem formulovat možná řešení, a to i přesto, že nebyl na tento konkrétní problém trénován.

Automatický nástroj pro tvorbu promptů (APE)

Co kdyby umělá inteligence mohla sama podněcovat umělou inteligenci k nalezení správných odpovědí? To je právě automatizace prompt engineeringu.

Používání algoritmů a technik k automatickému generování nebo optimalizaci promptů pro interakci s modely umělé inteligence se nazývá APE. V tomto modelu algoritmus analyzuje korpus úspěšných i neúspěšných pokusů o automatizaci podobných úkolů.

Následně do něj začlení klíčová slova, struktury a pokyny, u nichž bylo zjištěno, že s největší pravděpodobností povedou k úspěšnému výstupu. Jak AI generuje skripty, systém APE vyhodnocuje jejich účinnost, na základě získaných poznatků vylepšuje prompt a proces tak iterativně zdokonaluje.

Bez ohledu na to, jakou metodu použijete, na své cestě k efektivnímu prompt engineeringu pravděpodobně narazíte na několik výzev.

Omezení a výzvy prompt engineeringu

Jako nově vznikající obor prochází generativní AI svými vlastními vzestupy i pády. Na druhou stranu uživatelé zkoušejí různé podněty a styly, aby získali výstup, který potřebují. Technologie, která se vyvíjí tak rychlým tempem, s sebou nutně přináší i výzvy.

Některá z největších omezení prompt engineeringu a způsoby, jak je překonat.

Závislost na modelu: Prompt, který dobře funguje s jedním modelem, nemusí přinést stejné výsledky u jiného modelu.

Všímejte si rozdílů v modelu. Postupně provádějte úpravy a optimalizace.

Složitost a specifičnost: Účinné podněty často vyžadují hluboké porozumění jazyku a schopnostem daného modelu.

Najděte rovnováhu mezi příliš vágním a příliš konkrétním zadáním, abyste mohli co nejlépe využít své rozsáhlé jazykové modely.

Zaujatost a citlivost: Modely umělé inteligence mohou přebírat zaujatost ze svých trénovacích dat, kterou můžete prostřednictvím prompt engineeringu nechtěně zesílit. Navíc halucinace, zaujatost, necitlivost atd. mohou vést ke škodlivým, zavádějícím nebo neetickým výstupům.

Vytvářejte systémy pro pečlivé zvažování a etický dohled nad využíváním umělé inteligence.

Škálovatelnost: S rostoucím rozsahem úkolů se ruční úprava promptů pro každý jednotlivý scénář stává nepraktickou.

Zvažte automatické generování nebo optimalizaci promptů pro budoucí potřeby.

Interpretovatelnost: Nedostatečná interpretovatelnost může ztěžovat iterativní vylepšování promptů nebo diagnostiku problémů.

Používejte metody sledování myšlenkového řetězce a trvejte na tom, abyste viděli logické uvažování AI u důležitých výstupů.

Přepřizpůsobení a nedostatečné přizpůsobení: K přepřizpůsobení dochází, když je prompt příliš přizpůsoben konkrétním příkladům, což snižuje jeho účinnost v obecných případech. K nedostatečnému přizpůsobení dochází, když je prompt příliš obecný, což vede k obecným nebo irelevantním výstupům.

No, je třeba najít rovnováhu.

Omezení nákladů a zdrojů : Kvalitní prompt engineering, zejména v komerčním prostředí, může vyžadovat značné výpočetní zdroje a čas odborníků.

Zaměřte se na praktické aplikace a návratnost investic.

Staňte se mistry v prompt engineeringu s ClickUpem

Jak se jmenuje ta písnička od Taylor Swift? Kolik sýra mám dát do těstovin? Je tento datový soubor vhodný pro analýzu? Na jaký lék je tento pacient alergický? Které úkoly z tohoto sprintu ještě nebyly přiděleny?

Rozsah generativních modelů umělé inteligence se neustále rozšiřuje. V důsledku toho se prompt engineering stává nezbytnou dovedností pro odborníky napříč různými odvětvími.

Vaše schopnost mluvit jazykem LLM určuje, jak úspěšně dosáhnete nejlepších výsledků – tato dovednost se soustřeďuje v pojmu „prompt engineering“.

Prompt engineering si můžete vyzkoušet s jakýmkoli bezplatným velkokapacitním jazykovým modelem (LLM), jako je ChatGPT, Google Gemini, DALL-E atd. Zkuste ho požádat, aby vám vytvořil remix vašich oblíbených písniček na vaši příští narozeninovou oslavu, nebo aby prozkoumal výpisy z vaší kreditní karty a vizualizoval vaše největší výdaje.

Zrychlete a zefektivněte svou práci s ClickUp Brain. ClickUp integruje umělou inteligenci do platformy pro správu znalostí, řízení projektů a psaní.

A co víc? ClickUp Brain navíc obsahuje vestavěné podněty a stovky šablon, které vám pomohou vykročit správnou nohou. Podívejte se, co generativní AI může udělat pro vaše řízení projektů. Vyzkoušejte ClickUp ještě dnes zdarma!

Často kladené otázky o prompt engineeringu

1. Co je to prompt engineering, s příkladem?

Vytváření vstupů pro generativní modely umělé inteligence, jako je ChatGPT, s cílem nasměrovat je k produkci konkrétních nebo požadovaných výstupů se nazývá prompt engineering.

Příklad prompt engineeringu

Když chce softwarový vývojář použít jazykový model, jako je GPT-4, k vygenerování skriptu v jazyce Python pro webový scraper, který sbírá titulky zpráv z konkrétního webu.

Prompt: „Vytvořte skript v jazyce Python s využitím knihovny Beautiful Soup, který bude stahovat nejnovější titulky zpráv z webu ‚example-news-site.com‘. Skript by měl zvládat stránkování a ukládat titulky do seznamu.“

2. Jaký je příklad promptu?

Jakýkoli vstup, který zadáte do generativního modelu umělé inteligence, je prompt. Díky kvalitnímu prompt engineeringu můžete výrazně zlepšit výstupy, které tak budou užitečnější, relevantnější, přesnější a poutavější.

Dobrým příkladem promptu je: „Vygenerujte 150slovný popis produktu pro sadu ručníků z bambusových vláken, který zdůrazní jejich ekologické výhody, odolnost a měkkost. Zahrňte výzvu k akci, která podpoří ekologický životní styl a zdůrazní závazek značky k udržitelnosti.“

3. Jak začít s prompt engineeringem?

Nejlepší způsob, jak s prompt engineeringem začít, je vyzkoušet si ho na vlastní kůži. Komunikujte s ním v přirozeném jazyce a snažte se porozumět modelu. Současně můžete:

Sledujte nejnovější vývoj v oblasti umělé inteligence a technologií zpracování přirozeného jazyka, protože tyto pokroky mohou ovlivnit způsob, jakým by měly být prompty strukturovány.