Nem hívná fel egy pizzériát, és rendelne egy „pizzát”. Ahhoz, hogy megkapja a kívánt vacsorát, megadná a választott tésztát, feltéteket, fűszereket, kísérő italt és mindent, amire allergiás lehet.
A történet tanulsága: minél részletesebb az utasítás, annál jobban megfelel a pizza az Ön ízlésének. Ez vonatkozik az Open AI ChatGPT vagy a Google Gemini generatív AI eszközök használatára is.
Ebben a blogbejegyzésben bemutatjuk, hogyan adhat világos utasításokat és tehet fel konkrét kérdéseket a gen AI eszközöknek – ez a folyamat prompt engineering néven is ismert.
Mi az a prompt engineering?
A prompt engineering az AI-modelleknek, különösen a nyelvi modelleknek adott bemeneti szöveg megtervezésének és finomításának folyamata, amelynek célja a legpontosabb, legrelevánsabb és legkreatívabb válaszok előidézése.
Miért érdemes megtanulnia a prompt engineeringet?
A generatív AI egyre inkább az egyik leghatékonyabb és legbefolyásosabb eszközzé válik számos alkalmazási területen, a tartalomírásától az építészeti modellezésig. A McKinsey megállapítása szerint az Egyesült Államok gazdaságában jelenleg ledolgozott órák akár 30%-a automatizálható lenne 2030-ra a generatív AI-alapú technológiák segítségével.
Ahhoz, hogy a Gen AI-t a legjobban kihasználhassa, el kell sajátítania a prompt engineeringet.
Az interakciók felgyorsítása: A prompt engineering az emberi szándék és a gépi kimenet közötti elsődleges interfészként szolgál. Ahhoz, hogy a gépi tanulási (ML) modell megértse a természetes nyelvű lekérdezést, ismernie kell a prompt engineeringet.
Az AI kreativitásának elősegítése: A generatív AI megkülönböztető tényezője, hogy „generál”, azaz szöveget, képeket vagy adatokat hoz létre a promptokra adott válaszként. Ahhoz, hogy kreatív válaszokat kapjon, egyértelmű promptokat kell megadnia.
Pontos válaszok kiváltása: A generatív mesterséges intelligencia egyik nagy kihívása a hallucináció, azaz az a jelenség, amikor a mesterséges intelligencia modell téves feltételezések vagy benne rejlő elfogultságok alapján helytelen vagy félrevezető információkat állít elő. Ennek kiküszöböléséhez jó prompt engineering készségekre van szükség.
A hozam maximalizálása: A generatív AI nagy nyelvi modellekből áll, amelyek rendkívüli mennyiségű adatot dolgoznak fel. A modell képességeinek maximális kihasználásához – és korlátainak megkerüléséhez – alapvető fontosságú a jó prompt engineering.
A relevancia javítása: Az AI által generált tartalomnak relevánsnak kell lennie a célközönség számára. Például javíthatja az AI által generált közösségi média bejegyzés relevanciáját a közönség számára, ha megadja a demográfiai adataikat, érdeklődési körüket, igényeiket, kihívásaikat stb.
Ahhoz, hogy ezeket az előnyöket kiaknázhassa, meg kell értenie, hogyan használhatja a prompt engineeringet a generatív AI-tól a kívánt eredmények eléréséhez. Kezdjük néhány példával!
Példák a prompt engineeringre
Számos teendő és tilos, bevált gyakorlat és AI prompt sablon áll rendelkezésre, amelyek segítenek a helyes használatban. Mielőtt azonban belemennénk az AI hackekbe, a prompt engineeringhez hasonló gyakorlati készség elsajátításának legjobb módja az, ha megnézzük, hogyan működik a gyakorlatban.
Íme néhány példa a prompt engineeringre különböző munkaterületeken.
Prompt engineering a szoftverfejlesztéshez
Akár programozik, hibákat javít vagy dokumentációt ír, a fejlesztőknek szánt AI-eszközök jelentősen megkönnyíthetik a munkáját. Íme, hogyan.
Kódfelülvizsgálati segítség
„Készítsen kódellenőrzési ellenőrzőlistát egy Python nyelven írt robotikus folyamatautomatizálási (RPA) alkalmazáshoz. Különös figyelmet fordítson az olvashatóságra és a vállalati biztonságra.”
Műszaki dokumentáció
„Írjon átfogó útmutatót az OAuth 2.0 Node.js használatával történő webalkalmazásba való implementálásáról. Tartalmazza az egyes szakaszokhoz tartozó lépésről lépésre szóló utasításokat és kódrészleteket.”
Hibajavítás
„Írjon le egy szisztematikus megközelítést a Java alkalmazások memóriaszivárgásainak azonosítására és kijavítására, beleértve a használható eszközöket és a gyakran ellenőrzendő területeket.” Ha kezdőként ezt kissé bonyolultnak találja, segítséget nyújtunk. Használja a ClickUp ChatGPT promptjait a mérnöki munkához, hogy ötleteket, feldolgozási terveket és még sok mást generáljon.
Gen AI promptok termékmenedzsmenthez
Az agilis szoftverfejlesztő csapatoknál gyakran hiányoznak olyan termékmenedzserek, akik tisztázzák a fejlesztési tervet és előmozdítják a haladást. Az AI-eszközök, mint például a ChatGPT, segítséget nyújthatnak ebben.
Funkciók prioritásainak meghatározása
„A RICE pontozási modell (Reach, Impact, Confidence, Effort) segítségével rangsorolja a következő funkciókat a közelgő projektmenedzsment eszközünkhöz: Kanban táblák, valós idejű együttműködés, automatizált jelentések és harmadik féltől származó integrációk.”
Felhasználói személyiség létrehozása
„Készítsen részletes felhasználói profilt egy fitnesz-nyomkövető alkalmazáshoz, amelynek célközönsége a személyes fitnesz terén kezdő, elfoglalt szakemberek. Tartalmazza a demográfiai adatokat, a célokat, a kihívásokat és azt, hogy hogyan használhatják az alkalmazást. ”
Termékfejlesztési ütemterv kidolgozása
„Vázolja fel egy e-kereskedelmi platform bővítésének 6 hónapos terméktervét, különös tekintettel az AI integrálására a személyre szabott vásárlási élmény érdekében. Részletezze a fázisokat, a legfontosabb mérföldköveket és a várt eredményeket.” Vagy válasszon a termékmenedzsmenthez rendelkezésre álló több mint 130 ClickUp ChatGPT prompt közül, és kezdje el azonnal.
📮 ClickUp Insight: A válaszadók 37%-a használ mesterséges intelligenciát tartalomkészítéshez, beleértve az írást, a szerkesztést és az e-maileket. Ez a folyamat azonban általában különböző eszközök, például tartalomgeneráló eszközök és a munkaterület közötti váltást igényel. A ClickUp segítségével mesterséges intelligenciával támogatott írási segítséget kaphat a munkaterület egészén, beleértve az e-maileket, megjegyzéseket, csevegéseket, dokumentumokat és egyebeket, miközben megőrzi a munkaterület egészének kontextusát.
Prompt engineering példák a projektmenedzsmentben
Megkérheti a Gen AI-t, hogy készítsen egy projekttervet, amelyet Ön testreszabhat. Vagy csak segítséget kérhet annak egyes részeinek optimalizálásához. Mindkettőt alább bemutatjuk.
Projektterv készítése
„Készítsen részletes projekttervet egy új online piactér elindításához, beleértve olyan fázisokat, mint a piackutatás, a tervezés és fejlesztés, a tesztelés és az élesítés stratégiája. Határozza meg a kulcsfontosságú tevékenységeket, a szükséges erőforrásokat és az egyes fázisok ütemtervét.”
Erőforrás-optimalizálás
„Elemezze a szoftverfejlesztési projekt jelenlegi erőforrás-elosztását, és javasoljon optimalizálásokat a minőség romlása nélküli, időbeni teljesítés biztosítása érdekében. Vegye figyelembe olyan tényezőket, mint a készségek, a munkaterhelés elosztása és a kritikus útvonal feladatok.”
Több mint 190 ChatGPT prompt projektmenedzsmenthez, amelyet a ClickUp kizárólag Önnek állított össze.
További információk a ClickUp Brainről itt találhatók:
Tartalomkészítési promptok
A legjobb AI-tartalomkészítő eszközök jelentősen javíthatják marketingeredményeit. Próbálja ki az alábbiakat, és győződjön meg róla saját maga!
Közösségi média kampány
„Tervezzen meg egy közösségi média kampányt egy hamarosan piacra kerülő környezetbarát samponhoz. Tartalmazza 3 különböző Instagram-bejegyzést és 3 különböző Twitter-bejegyzést. Adjon hozzá releváns hashtageket minden platformhoz.”
E-mail hírlevél tartalma
„Készítsen vonzó tartalmat egy technológiai startup havi hírleveléhez, amely tartalmazza a termék frissítéseit, egy csapat tagjának bemutatását, a közelgő eseményeket és egy cselekvésre ösztönző felhívást, amely arra buzdítja az olvasókat, hogy próbálják ki az új funkciót.”
A pontos eredmények érdekében további részleteket is megadhat a termékfrissítésről vagy egy csapattagról. Példa alább.
„Vessünk egy pillantást egy csapat tagjára. A neve Jake, és ő egy fantasztikus fejlesztő. Ebben a hónapban tölti be egy évét a cégnél. Ez idő alatt segített megoldani néhány legnagyobb ügyfélproblémát. Egy ügyfél egyszer azt mondta: „Jake nélkül egy ördögi körben ragadtunk volna. Nagyszerű munkát végzett, segített nekünk két legyet ütni egy csapásra.”
Használja a ClickUp Brain-t írási asszisztensként, végezzen helyesírás-ellenőrzést, foglalja össze a hosszabb dokumentumokat, hozzon létre táblázatokat, sablonokat, átiratokat és még sok mást.
Ne feledje, hogy a legtöbb vállalkozás még nem kedveli az AI által generált tartalmakat, ami több AI-felismerő eszköz megjelenéséhez vezetett. A Gen AI tartalomhoz való felhasználásának legjobb módja az agytröszt eszközként vagy kiindulási pontként való használata, amely megszünteti a „üres lap problémáját”.
Prompt engineering chatbot alkalmazásokban
Technikai szempontból a ChatGPT vagy a Google Gemini egy chatbot, amellyel beszélgetünk. Megérti a bevitelünket és válaszokat ad. Nagy nyelvi modelleken, rengeteg adattal van betanítva.
Ezeket a modelleket felhasználhatja és tovább képezheti saját vagy iparág-specifikus információkkal, hogy árnyalt, kontextusérzékeny, személyre szabott beszélgetéseket folytathasson a felhasználóval. Ebben az esetben az ügyfél egyszerűen csak olyan kérdéseket tehet fel, mint például: „Mennyibe kerül ez a hátizsák?”
Egy jó ügyfélszolgálati chatbot azonban felhasználhatja a vásárlási előzményekkel, helyszínnel, preferenciákkal, korábbi panaszokkal stb. kapcsolatos szervezeti adatokat, hogy válaszokat adjon és termékeket értékesítsen, jelentősen javítva ezzel a felhasználói élményt.
Prompt engineering számítógépes programozáshoz és verziókezelő rendszerekhez
A prompt engineering segítségével a fejlesztők különböző programozási nyelveken konkrét kódrészleteket generálhatnak.
„Írjon egy Python függvényt, amely csatlakozik egy SQL adatbázishoz, és a függvénynek átadott paraméterek alapján SELECT lekérdezést hajt végre.”
Az AI integrálása a verziókezelési munkafolyamatokba ajánlásokat ad a kódfelülvizsgálathoz a commit történet alapján, javaslatokat tesz a kódbázis azon területeire, amelyek refaktorálást igényelhetnek, és automatizálja a rutin verziókezelési feladatokat, javítva a kód minőségét és a csapat termelékenységét.
Az AI kreatív technológiák ösztönzése
A prompt engineering, különösen olyan modellekkel, mint a DALL-E, soha nem látott lehetőségeket kínál a szöveges leírásokból képzeletbeli és bonyolult vizuális elemek létrehozásában.
Például egy játékfejlesztő használhat egy olyan promptot, mint „Generálj egy képet egy főutcáról, amelynek mindkét oldalán divatboltok sorakoznak, alkonyatkor, modern építészeti stílusban és hűvös színekkel”. Az eredmények lehetővé teszik a játék környezeteinek gyors vizualizálását anélkül, hogy kiterjedt kézi rajzolásra lenne szükség.
Prompt engineering adatbázis-elemzéshez
Általában az adatbázisokból való információk kinyeréséhez SQL-ismeretekkel rendelkező személyre van szükség, aki komplex programozási nyelvi lekérdezéseket ír. A generatív AI megváltoztatta ezt, lehetővé téve, hogy természetes nyelven írjon lekérdezéseket, hogy strukturálatlan vagy félig strukturált adatforrásokból szerezzen be adatokat.
Adatfeldolgozás
„Legyen adat tudós, és írjon kódot az adataim tisztításához és előfeldolgozásához az elemzéshez. Az adatkészletem az elmúlt 30 nap összes vásárlói adatait tartalmazza.”
Itt megkérheti a Gen AI-t, hogy végezzen el bizonyos tisztítási feladatokat, például törölje az üres sorokat, távolítsa el az 50 dollár alatti kosárértékű sorokat stb.
Adatvizualizáció
„Írjon Python kódot az adatkészletem vizualizálásához. Az adatkészletem az elmúlt 30 napban az 50 év feletti összes vásárló vásárlási adatait tartalmazza.”
Adjon meg további specifikációkat a vizualizáláshoz és a finomhangoláshoz, például „mutasd meg a vásárlási trendeket” vagy „kategóriák szerint rendezd”.
Érzelemelemzés Gen AI promptokkal
A hangulatelemzés rendkívül népszerű az online felhasználók által generált tartalmakban, különösen a közösségi médiában. A termékével kapcsolatos vásárlói hangulat megértéséhez a következő promptot használhatja.
„A [márka] említésével kapcsolatos közösségi média bejegyzéseket tartalmazó adatkészletem alapján osztályozza azokat pozitív, negatív vagy semleges kategóriákba. Azonosítsa az egyes érzelmekhez kapcsolódó konkrét jellemzőket/aspektusokat.”
Ha már megismerte a prompt engineering működésének alapjait, itt az ideje, hogy megismerje annak szélesebb körű alkalmazásait és következményeit.
A prompt engineering szerepe az adatközpontú szektorokban
A fenti példákból látható, hogy alapvető adatelemzést vagy érzelemelemzést végezhet minden iparágban. A generatív AI és a prompt engineering azonban különleges értéket képvisel az adatközpontú szektorokban és alkalmazásokban. Íme, hogyan.
Oktatás
A jó prompt engineering segít az oktatóknak pontos, releváns, vonzó és személyre szabott tartalmakat létrehozni nagy léptékben. A Gen AI legígéretesebb felhasználási esetei az oktatásban a következők:
Személyre szabott tanulási élmény: Az egyes diákok preferenciái, tudásszintje és érdeklődési köre alapján órákat és terveket készíthet a szokásosnál sokkal rövidebb idő alatt.
Automatizált tartalomkészítés: Támogató anyagok, például összefoglalók, kvízek és olvasásértési kérdések gyors generálása.
Nyelvtanulás és gyakorlás: Beszélgetési gyakorlási helyzetek, nyelvtani gyakorlatok és szókincsgyakorlatok generálása a tanuló aktuális szintjéhez igazodva.
Tanítás és támogatás: AI-alapú tanítás, amely a diákok konkrét kérdéseire vagy nehézségi területeire reagál, magyarázatokat, forrásokat és gyakorlati feladatokat kínálva.
Kutatás és fejlesztés
Pontos és kontextusban releváns promptok kidolgozásával a kutatók az AI modelleket felhasználva hatalmas adatmennyiségeket szűrnek át, új hipotéziseket generálnak, sőt kísérleti eredményeket is szimulálnak.
A prompt mérnökök segíthetnek a kutatóknak a megfelelő bemeneti adatok megtervezésében, hogy pontos eredményeket kapjanak nagy léptékben. Néhány olyan eset, amikor ez értékes lehet:
Irodalomáttekintés: Átfogó irodalomáttekintés elvégzése, a releváns tanulmányok, a legfontosabb eredmények és a jelenlegi tudásbázis hiányosságainak azonosítása.
Adatbányászat: Minták, összefüggések és anomáliák feltárása nagy adathalmazokban.
Hipotézisalkotás: Több hipotézis létrehozása ugyanazon a kutatási területen, hogy több utat is feltárhassunk.
Kísérletek szimulálása: Kísérletek vagy modell eredmények szimulálása, csökkentve a költséges és időigényes fizikai kísérletek szükségességét.
Egészségügy
A prompt engineering javítja az AI-modellek képességét a komplex orvosi adatok értelmezésében, a diagnosztikai támogatásban, a betegellátás személyre szabásában, valamint a kutatás és képzés elősegítésében.
A prompt mérnökök a következő esetekben segíthetnek az orvosoknak abban, hogy jobb betekintést nyerjenek adataikba.
- Diagnosztikai segítség tesztek, laboreredmények, jelentések és orvosi képalkotás alapján
- Személyre szabott kezelési tervek: A betegek kórtörténetének, genetikai adatainak és aktuális egészségi állapotának elemzése személyre szabott kezelési tervek javaslatához, például a szervátültetés utáni kilökődés előrejelzéséhez.
- Gyógyszerkutatás: Kiterjedt tudományos cikkek és klinikai vizsgálati adatok adatbázisainak átvizsgálása annak érdekében, hogy azonosítsák a potenciális gyógyszerjelölteket bizonyos betegségek kezelésére, ahogyan azt az MIT tette az antibiotikumok esetében.
A prompt engineering gyakorlati alkalmazási esetei
Alapvetően a generatív AI három formában képes tartalmat létrehozni: szöveg, kép és audio/videó. A három forma leghatékonyabb AI-alkalmazási esetei a következők.
Prompt engineering a szöveggenerálásban
Ez a generatív AI legnépszerűbb felhasználási esete manapság. Az újságíróktól és marketingesektől a félénk fejlesztőkig, a felhasználók széles spektruma használja az AI szöveggenerátorokat saját igényeikhez.
Népszerű felhasználási példák:
- Marketingtartalmak, például blogok és fehér könyvek
- Közösségi média tartalmak, például Instagram- vagy Twitter-frissítések
- Műszaki dokumentáció
- Beszédek és prezentációk
- Alternatív/figyelemfelkeltő cikkcímek
- Összefoglalók és rövid leírások az olvasás megkönnyítése érdekében
Vannak olyan AI-eszközök is, amelyek videohívásokat szöveges jegyzetekké alakítanak át, vagy szöveges jegyzeteket foglalnak össze a legfontosabb pontok, teendők stb. azonosítása érdekében.
Prompt engineering a képalkotásban
Bár még mindig nem olyan elterjedt, mint a szöveg, a képalkotás hihetetlen lehetőségeket kínál a kreativitás számára. Népszerű felhasználási példák:
- Digitális művészet
- Grafikai tervezés marketing/közösségi média céljára
- Koncepciótervezés rendezvények és konferenciák számára
- Belsőépítészet és építészeti prototípusok
- Magazinborító és egyéb vizuális elemek
Prompt engineering az audio- és videógenerálás területén
A prompt engineering segítségével létrehozott audio- és videotartalmak jelentős szórakoztató, oktatási és virtuális asszisztensi alkalmazásokban használhatók. Az AI-tartalom-készítő eszközök néhány gyakorlati alkalmazási példája:
- Egyedi zeneszámok vagy hanghatások videojátékokhoz és multimédiás projektekhez
- A projekt tematikus és érzelmi követelményeinek megfelelő zene
- Ritka állatok/madarak hangjai
- Rövid promóciós/animációs videók hanggal
- Filmelőzetesek
- Audio- és videó prototípusok
A generatív AI hatása rendkívüli – minden szektorra, iparágra, földrajzi területre és üzleti típusra hatással van. Az elkövetkező évtizedben a prompt engineering meghatározhatja az ember tanulási és megértési képességét, hasonlóan ahhoz, ahogy ma a „googling” teszi.
Még ha a generatív AI gyorsan fejlődik is, íme néhány alapvető módszer, amelyeket felhasználhat a prompt engineering megkezdéséhez.
Prompting módszerek
Mielőtt belemennénk a technikai részletekbe, ne feledje, hogy a generatív AI fő előnye, hogy természetes nyelven adhatja meg az adatokat. Tehát nyugodtan beszéljen a ChatGPT-hez, a Google Geminihez vagy a Microsoft Copilothoz, ahogyan természetesen tenné.
Figyelje meg a válaszokat, és finomítsa a bevitelét a folyamat során. Íme néhány koncepció, amely segíthet Önnek a folyamat során.
Zero-shot tanulás
Az AI-nak előzetes példák vagy kontextus nélkül feladatot adni zero-shot promptingnek nevezik. A következő jellemzőkkel rendelkezik.
- A promptok önmagukért beszélnek.
- A modell kizárólag az előzetes képzés alapján képes megérteni és végrehajtani a kérést.
- A legjobb kezdeti prompt új felhasználók számára a nagy nyelvi modellek megértéséhez.
Példa promptra: „Azonosítsa a következő kódrészletben használt elsődleges programozási nyelvet: print(‘Hello, World!’). ”
Kevés példával történő tanulás
Az AI-modellnek a tényleges feladat bemutatása előtt néhány példát adni a feladatra few-shot promptingnek nevezik.
- A promptok előíró jellegűek
- Segít a modellnek megérteni a kontextust és a kimenet várható formátumát.
- Legalkalmasabb komplex feladatokhoz, ahol a zero-shot nem biztosít elegendő útmutatást.
Példa promptra: „Adott a bemeneti és kimeneti párok: Bemenet: 5 * 5, Kimenet: 25; Bemenet: 8 + 2, Kimenet: 10; számítsa ki a kimenetet a Bemenet: 7 – 4 esetében.”
Gondolatlánc-prompting
A modell arra való ösztönzése, hogy a végső válaszhoz vagy a kívánt eredményhez vezető közbenső lépéseket vagy érvelési útvonalakat generáljon, úgynevezett gondolatlánc-ösztönzésnek (COT) nevezik.
- A promptok egy lépésenként haladnak
- Vezesse végig a modellt a végső eredményig
- Legalkalmasabb komplex problémamegoldási feladatokhoz, ahol azt szeretné, hogy a modell „megmutassa a munkáját”.
Példa promptra: „Egy adott karakterlánc, például „hello” visszafordításához először ossza szét a karakterláncot egyes karakterekre. Másodszor, fordítsa meg ezeknek a karaktereknek a sorrendjét. Végül, egyesítse ezeket a karaktereket újra egy karakterlánccá. Mi a végső eredmény?”
Fejlett prompting technikák
Vessünk egy pillantást néhány összetettebb és fejlettebb prompt engineering technikára.
Zero-shot CoT
A zero-shot chain-of-thought (COT) a két módszert ötvözi, hogy komplex problémákat oldjon meg a képzési adatokban szereplő korábbi példák nélkül.
Képzelje el, hogy egy generatív AI modellt használ egy olyan szoftverkód hibakereséséhez, amellyel még soha nem találkozott.
A zero-shot COT használatával a modell lépésről lépésre megfogalmazná a probléma megértését, logikusan következtetne az okokra és megfogalmazná a lehetséges megoldásokat, annak ellenére, hogy nem kapott képzést erre a konkrét kérdésre.
Automatikus prompt mérnök (APE)
Mi lenne, ha az AI promptokkal segítené az AI-t a helyes válaszok megtalálásában? Nos, ez a prompt engineering automatizálása.
Az algoritmusok és technikák felhasználásával történő automatikus prompt generálás vagy optimalizálás az AI modellekkel való interakcióhoz APE néven ismert. Ebben a modellben az algoritmus elemzi a sikeres és sikertelen kísérletek korpuszát, hogy automatizálja a hasonló feladatokat.
Ezután beépíti azokat a kulcsszavakat, struktúrákat és utasításokat, amelyek a legnagyobb valószínűséggel eredményeznek sikeres kimenetet. Amint az AI generálja a szkripteket, az APE rendszer értékeli azok hatékonyságát, finomítja a promptot a tanultak alapján, és iteratív módon javítja a folyamatot.
Függetlenül attól, hogy milyen módszert alkalmaz, valószínűleg néhány kihívással kell szembenéznie a hatékony prompt engineering felé vezető úton.
A prompt engineering korlátai és kihívásai
Mint feltörekvő terület, a Gen AI is megéli a maga hullámvölgyeit. Másrészt a felhasználók különböző promptokat és stílusokat próbálnak ki, hogy a szükséges eredményeket kapják. Egy ilyen gyorsan fejlődő technológia szükségszerűen kihívásokkal jár.
A prompt engineering legnagyobb korlátai és azok leküzdésének módjai.
Modelltől való függőség: Egy modellnél jól működő prompt egy másik modellnél nem feltétlenül ad ugyanazt az eredményt.
Figyeljen a modellben bekövetkező változásokra. A folyamat során végezzen kiigazításokat és optimalizálásokat.
Összetettség és specifikusság: A hatékony promptok gyakran megkövetelik a modell nyelvének és képességeinek mélyreható megértését.
Találja meg az egyensúlyt a túl homályos és a túl konkrét között, hogy a lehető legtöbbet hozza ki nagy nyelvi modelljeiből.
Előítéletek és érzékenység: Az AI-modellek örökölhetik a képzési adataikból származó előítéleteket, amelyeket a prompt engineering segítségével véletlenül felerősíthet. Ezenkívül a hallucináció, az előítéletek, az érzéketlenség stb. káros, félrevezető vagy etikátlan eredményekhez vezethet.
Készítsen rendszereket az AI használatának gondos mérlegelésére és etikai felügyeletére.
Skálázhatóság: A feladatok körének bővülésével az egyes egyedi esetekre vonatkozó kézi mérnöki promptok használata egyre kevésbé praktikus.
Fontolja meg az automatikus prompt generálást vagy optimalizálást a jövőbeli igényekhez.
Értelmezhetőség: Az értelmezhetőség hiánya megnehezítheti a promptok iteratív fejlesztését vagy a problémák diagnosztizálását.
Használjon gondolatsor-módszereket, és ragaszkodjon ahhoz, hogy az AI logikai érvelését lássa a fontos eredmények esetében.
Túlillesztés és alulillesztés: Túlillesztés akkor fordul elő, amikor a prompt túlzottan konkrét példákra van szabva, ami általános esetekben kevésbé hatékonnyá teszi. Alulillesztés akkor fordul elő, amikor a prompt túl általános, ami általános vagy irreleváns eredményekhez vezet.
Nos, találja meg az egyensúlyt.
Költség- és erőforrás-korlátok: A magas színvonalú prompt engineering, különösen kereskedelmi környezetben, jelentős számítási erőforrásokat és szakértői időt igényelhet.
Összpontosítson a gyakorlati alkalmazásokra és a befektetés megtérülésére.
Legyen kiváló a prompt engineering terén a ClickUp segítségével
Mi a címe annak a Taylor Swift-dalnak? Mennyi sajtot tegyek a tésztámba? Ez az adatkészlet megfelelő az elemzéshez? Melyik gyógyszerre allergiás ez a beteg? Melyik feladatokat kell még kiosztani ebből a sprintből?
A generatív AI-modellek alkalmazási területe folyamatosan bővül. Ennek eredményeként a prompt engineering egyre inkább elengedhetetlen készséggé válik a különböző iparágak szakemberei számára.
Az LLM nyelvének ismerete határozza meg, hogy mennyire sikeresen tudja kihozni a legjobb eredményeket – ez a készség a „prompt engineering” fogalmában ölt testet.
Kipróbálhatja a prompt engineeringet bármelyik ingyenes LLM-mel, például a ChatGPT-vel, a Google Gemini-vel, a DALL-E-vel stb. Kérje meg, hogy készítsen remixet kedvenc dalaiból a következő születésnapi partijára, vagy nézze meg hitelkártya-kivonatait, hogy lássa a legnagyobb kiadásait.
A ClickUp Brain segítségével gyorsabbá és hatékonyabbá teheti munkáját. A ClickUp integrálja az AI-t a tudásmenedzsment, a projektmenedzsment és az írás platformjába.
Mi több? A ClickUp Brain beépített promptokkal és több száz sablonnal is rendelkezik, hogy biztosan jó irányba induljon el. Nézze meg, mit tehet a generatív AI a projektmenedzsmentjéért. Próbálja ki a ClickUp-ot még ma ingyen!
GYIK a prompt engineeringről
1. Mi az a prompt engineering, példával illusztrálva?
A generatív AI-modellek, például a ChatGPT számára olyan bemeneti adatok kidolgozása, amelyek segítségével azok konkrét vagy kívánt eredményeket hoznak létre, prompt engineeringnek nevezik.
Példa a prompt engineeringre
Amikor egy szoftverfejlesztő egy GPT-4-hez hasonló nyelvi modellt szeretne használni egy Python szkript generálásához egy webes adatgyűjtő programhoz, amely egy adott weboldalról gyűjt híreket.
Prompt: „Készítsen egy Python szkriptet a Beautiful Soup könyvtár segítségével, amely lekérdezi a legfrissebb hírek címlapjait az „example-news-site.com” webhelyről. A szkriptnek kezelnie kell a paginációt, és a címlapokat listában kell tárolnia.”
2. Mi egy prompt példa?
Bármely generatív AI-modellbe bevitt adat promptnak minősül. A jó prompt engineering segítségével jelentősen javíthatja az eredményeket, így azok hasznosabbá, relevánsabbá, pontosabbá és vonzóbbá válnak.
Egy jó példa a promptra: „Készítsen egy 150 szavas termékleírást egy bambuszszálas törülköző szettről, amely hangsúlyozza annak környezetbarát előnyeit, tartósságát és puhaságát. Tartalmazza a cselekvésre ösztönző felhívást, amely ösztönzi a környezet tudatos életmódot és népszerűsíti a márka elkötelezettségét a fenntarthatóság iránt.”
3. Hogyan kezdjem el a prompt engineeringet?
A prompt engineering használatának legjobb módja, ha kipróbálja saját maga. Használja természetes nyelven, és ismerje meg a modellt. Ezzel párhuzamosan a következőket teheti:
- Iratkozzon fel online tanúsító tanfolyamokra
- Olvassa el a használt AI modellre vonatkozó dokumentációt.
- Kövesse a nagy nyelvi modelleket tárgyaló közösségeket és fórumokat.
- Gyakoroljon rendszeresen, és tanuljon minden interakcióból!
- Elemezze a sikeres és sikertelen promptokat, hogy megértse, mi működik jól.
Tartsa magát naprakészen az AI és a természetes nyelvfeldolgozási technológiák fejlődésével, mivel ezek befolyásolhatják a promptok felépítését.