Anda tidak akan menelepon restoran pizza dan memesan "pizza" Untuk mendapatkan makan malam yang Anda inginkan, Anda akan menentukan pilihan kerak, topping, rempah-rempah, minuman pendamping, dan apa pun yang mungkin membuat Anda alergi.
Moral dari cerita itu adalah: Semakin rinci instruksi Anda, semakin dekat pizza tersebut dengan preferensi Anda. Hal ini berlaku untuk menggunakan alat bantu AI generatif seperti Buka ChatGPT AI atau Gemini Google .
Dalam artikel blog ini, kami menunjukkan kepada Anda cara memberikan instruksi yang jelas dan mengajukan pertanyaan spesifik kepada alat bantu gen AI-sebuah proses yang juga dikenal sebagai rekayasa cepat.
Apa itu Rekayasa Prompt?
Prompt engineering adalah proses mendesain dan menyempurnakan teks input yang diberikan kepada model AI, terutama model bahasa, untuk mendapatkan respons yang paling akurat, relevan, dan kreatif.
Mengapa Anda harus mempelajari prompt engineering
AI generatif berkembang menjadi salah satu alat yang paling kuat dan berdampak besar di berbagai aplikasi-mulai dari penulisan konten hingga pemodelan arsitektur. McKinsey menemukan bahwa hingga 30% jam kerja yang saat ini dilakukan di seluruh ekonomi AS dapat diotomatisasi pada tahun 2030 dengan teknologi berbasis Gen AI.
Untuk memanfaatkan Gen AI dengan sebaik-baiknya, Anda harus menguasai rekayasa yang cepat.
Mempercepat interaksi: Rekayasa yang cepat berfungsi sebagai antarmuka utama antara maksud manusia dan keluaran mesin. Agar model machine learning (ML) dapat memahami kueri bahasa alami Anda, Anda perlu mengetahui prompt engineering.
Memupuk kreativitas AI: Faktor pembeda dari AI Generatif adalah bahwa ia 'menghasilkan', yaitu membuat teks, gambar, atau data sebagai respons terhadap permintaan. Untuk mendapatkan respons kreatif, Anda perlu memasukkan perintah yang jelas.
Memunculkan respons yang akurat: Tantangan besar dalam Gen AI adalah halusinasi-fenomena di mana model AI menghasilkan informasi yang salah atau menyesatkan berdasarkan asumsi yang salah atau bias yang melekat. Untuk menghilangkan hal ini, Anda memerlukan keterampilan teknik prompt yang baik.
Memaksimalkan keuntungan: AI generatif dibuat dari model bahasa yang besar, memproses data dalam jumlah yang luar biasa besar. Untuk memanfaatkan kemampuan terbaik dari sebuah model-dan menghindari keterbatasannya-rekayasa cepat yang baik sangat penting.
Meningkatkan relevansi: Apa pun yang dihasilkan oleh AI harus relevan dengan audiens yang dituju. Misalnya, Anda dapat meningkatkan relevansi postingan media sosial yang dihasilkan oleh AI untuk audiens Anda dengan menentukan demografi, minat, kebutuhan, tantangan, dll.
Untuk mendapatkan manfaat ini, Anda perlu memahami bagaimana Anda dapat menggunakan rekayasa yang tepat untuk mendapatkan hasil yang Anda inginkan dari AI generatif. Mari kita mulai dengan beberapa contoh
Contoh Rekayasa Cepat
Ada banyak hal yang boleh dan tidak boleh dilakukan, praktik terbaik, dan Templat perintah AI tersedia untuk membantu Anda melakukannya dengan benar. Tetapi sebelum kita masuk ke salah satu dari Peretasan AI cara terbaik untuk mempelajari keterampilan sepraktis teknik cepat adalah dengan melihatnya secara langsung.
Berikut adalah beberapa contoh rekayasa cepat di berbagai bidang pekerjaan.
Rekayasa cepat untuk pengembangan perangkat lunak
Baik saat Anda memprogram, memperbaiki bug, atau menulis dokumentasi, Alat bantu AI untuk pengembang dapat membuat pekerjaan Anda jauh lebih sederhana. Begini caranya.
Bantuan peninjauan kode
"Buatlah daftar periksa peninjauan kode untuk aplikasi otomatisasi proses robotik (RPA) yang dibangun menggunakan Python. Terutama fokus pada keterbacaan dan keamanan perusahaan."
Dokumentasi teknis
"Tulis panduan komprehensif tentang cara mengimplementasikan OAuth 2.0 dalam aplikasi web menggunakan Node.js. Sertakan petunjuk langkah demi langkah dan potongan kode untuk setiap tahap."
Perbaikan bug
"Jelaskan pendekatan sistematis untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kebocoran memori pada aplikasi Java, termasuk alat yang digunakan dan area umum yang perlu diperiksa." Jika Anda seorang pemula merasa ini terlalu rumit, kami menyediakan bantuan. Gunakan ChatGPT dari ClickUp meminta bantuan untuk rekayasa untuk menghasilkan ide, rencana proses, dan banyak lagi.
200+ petunjuk ChatGPT siap pakai untuk Rekayasa_
Petunjuk Gen AI untuk manajemen produk
Tim pengembangan perangkat lunak yang gesit sering kali kekurangan manajer produk yang dapat memperjelas peta jalan dan mendorong kemajuan. Untuk itu, kami menawarkan solusi yang tepat Alat-alat AI seperti ChatGPT dapat membantu.
Prioritas fitur
"Dengan menggunakan model penilaian RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort), prioritaskan fitur-fitur berikut ini untuk alat bantu manajemen proyek kami yang akan datang: Papan kanban, kolaborasi waktu nyata, pelaporan otomatis, dan integrasi pihak ketiga."
Pembuatan persona pengguna
"Kembangkan persona pengguna yang mendetail untuk aplikasi pelacakan kebugaran yang menargetkan para profesional yang sibuk dan pemula dalam kebugaran pribadi. Sertakan detail demografis, tujuan, tantangan, dan bagaimana mereka menggunakan aplikasi."
Pengembangan peta jalan produk
"Buatlah garis besar peta jalan produk selama 6 bulan untuk perluasan platform e-commerce, dengan fokus pada pengintegrasian AI untuk pengalaman belanja yang dipersonalisasi. Jelaskan secara rinci fase-fase, pencapaian utama, dan hasil yang diharapkan." Atau pilih salah satu dari 130+ ClickUp ChatGPT meminta untuk manajemen produk dan segera mulai.
130+ Permintaan ChatGPT untuk manajemen produk menggunakan ClickUp
Contoh rekayasa yang cepat dalam manajemen proyek
Anda dapat meminta Gen AI untuk membuat rencana proyek, yang dapat Anda sesuaikan. Atau hanya meminta bantuan untuk mengoptimalkan beberapa bagiannya. Kita akan melihat keduanya di bawah ini.
Pembuatan rencana proyek
"Buatlah rencana proyek yang terperinci untuk meluncurkan pasar online baru, termasuk fase-fase seperti riset pasar, desain dan pengembangan, pengujian, dan strategi peluncuran. Tentukan aktivitas utama, sumber daya yang dibutuhkan, dan jadwal untuk setiap fase."
Optimalisasi sumber daya
"Menganalisis alokasi sumber daya saat ini untuk proyek pengembangan perangkat lunak dan menyarankan pengoptimalan untuk memastikan pengiriman tepat waktu tanpa mengorbankan kualitas. Pertimbangkan faktor-faktor seperti keahlian, distribusi beban kerja, dan tugas-tugas jalur kritis. "190+ ChatGPT meminta manajemen proyek dikuratori secara eksklusif untuk Anda oleh ClickUp.
clickUp Brain untuk jawaban instan dan akurat berdasarkan konteks dari pekerjaan apa pun yang ada di dalam dan terhubung dengan ClickUp_
Perintah pembuatan konten
The alat pembuatan konten AI terbaik dapat membantu meningkatkan hasil pemasaran Anda secara signifikan. Coba yang berikut ini untuk membuktikannya sendiri.
Kampanye media sosial
"Rancang kampanye media sosial untuk peluncuran sampo ramah lingkungan yang akan datang. Sertakan 3 postingan Instagram yang berbeda dan 3 postingan Twitter yang berbeda. Tambahkan tagar yang relevan untuk setiap platform."
Konten buletin email
"Buat konten yang menarik untuk buletin bulanan untuk startup teknologi yang mencakup pembaruan produk, sorotan terhadap anggota tim, acara yang akan datang, dan ajakan bertindak yang mendorong pembaca untuk mencoba fitur baru."
Anda juga bisa memberikan detail lebih lanjut tentang pembaruan produk atau anggota tim untuk mendapatkan hasil yang tepat. Contoh di bawah ini.
"Buatlah sorotan pada anggota tim. Namanya Jake, dia adalah pengembang yang luar biasa. Dia menyelesaikan satu tahun bulan ini. Selama ini, dia telah membantu memecahkan beberapa masalah klien terbesar. Seorang klien pernah berkata, "Tanpa Jake, kami akan terjebak dalam kebingungan. Dia melakukan pekerjaan yang hebat dengan membantu kami mendapatkan dua keuntungan sekaligus."
Hasilkan catatan rapat yang akurat dengan mudah menggunakan ClickUp brain
Gunakan ClickUp Brain sebagai asisten penulisan Anda, melakukan pemeriksaan ejaan, meringkas dokumen yang lebih panjang, membuat tabel, templat, transkrip, dan banyak lagi.
Ingatlah bahwa sebagian besar bisnis belum menyukai konten yang dihasilkan oleh AI, yang telah memunculkan beberapa Alat deteksi AI . Cara terbaik untuk menggunakan Gen AI untuk konten adalah sebagai alat bantu curah pendapat atau titik awal yang menghilangkan masalah halaman kosong.
Rekayasa yang cepat dalam aplikasi chatbot
Secara teknis, ChatGPT atau Google Gemini adalah chatbot yang sedang kita ajak bicara. Ia memahami masukan kita dan menghasilkan tanggapan. Ini dilatih pada model bahasa yang besar dengan sejumlah besar data.
Anda dapat mengambil model-model ini dan melatihnya lebih lanjut dengan informasi eksklusif atau spesifik industri untuk memungkinkan percakapan yang bernuansa, sadar konteks, dan dipersonalisasi dengan pengguna. Dalam kasus ini, pelanggan mungkin hanya mengajukan pertanyaan seperti, "berapa harga tas ransel ini?"
Namun, chatbot layanan pelanggan yang baik dapat memanfaatkan data organisasi seputar riwayat belanja, lokasi, preferensi, keluhan di masa lalu, dll., untuk memberikan jawaban dan meningkatkan produk, yang secara signifikan meningkatkan pengalaman pengguna.
Rekayasa yang cepat untuk pemrograman komputer dan sistem kontrol versi
Rekayasa yang cepat dapat membantu pengembang untuk menghasilkan potongan kode tertentu dalam berbagai bahasa pemrograman.
"Tulislah fungsi Python untuk menghubungkan ke database SQL dan melakukan kueri SELECT berdasarkan parameter yang diteruskan ke fungsi tersebut."
Mengintegrasikan AI dalam alur kerja kontrol versi memberikan rekomendasi untuk tinjauan kode berdasarkan riwayat komit, menyarankan area basis kode yang mungkin memerlukan pemfaktoran ulang, dan mengotomatiskan tugas-tugas kontrol versi rutin, sehingga meningkatkan kualitas kode dan produktivitas tim.
Mendorong teknologi kreatif AI
Rekayasa yang cepat, terutama dengan model seperti DALL-E, melepaskan kemampuan yang belum pernah ada sebelumnya dalam menghasilkan visual yang imajinatif dan rumit dari deskripsi tekstual.
Misalnya, pengembang game dapat menggunakan prompt seperti "Hasilkan gambar jalan raya, dengan toko-toko mode berjajar di kedua sisinya, pada saat senja, dengan gaya arsitektur modern dan warna-warna yang keren." Hasilnya memungkinkan visualisasi lingkungan game yang cepat tanpa memerlukan gambar manual yang ekstensif.
Gambar yang dibuat oleh DALL-E untuk perintah di atas
Rekayasa prompt untuk analisis basis data
Biasanya, mengekstrak informasi dari database membutuhkan seseorang dengan pengetahuan SQL untuk menulis kueri bahasa pemrograman yang kompleks. AI Generatif telah mengubah hal ini, sehingga Anda dapat menulis kueri dalam bahasa alami untuk mengambil data dari sumber data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur.
Pemrosesan data
"Jadilah ilmuwan data dan tulis kode untuk membersihkan dan memproses data saya untuk dianalisis. Kumpulan data saya berisi informasi belanja semua pelanggan selama 30 hari terakhir."
Di sini, Anda dapat meminta Gen AI untuk melakukan tugas pembersihan tertentu seperti menghilangkan baris kosong, menghapus baris dengan nilai keranjang kurang dari $ 50, dan sebagainya.
Visualisasi data
"Tulis kode dalam Python untuk memvisualisasikan kumpulan data saya. Dataset saya berisi informasi belanja semua pelanggan yang berusia di atas 50 tahun dalam 30 hari terakhir."
Berikan spesifikasi tambahan untuk visualisasi dan penyempurnaan, seperti "tunjukkan tren belanja," atau "atur berdasarkan kategori."
Analisis sentimen dengan petunjuk Gen AI
Analisis sentimen sangat populer dalam konten buatan pengguna online, terutama dari postingan media sosial. Permintaan Anda untuk memahami sentimen pelanggan tentang produk Anda dapat berupa sebagai berikut.
"Berdasarkan dataset saya yang berisi postingan media sosial yang menyebutkan [merek], klasifikasikan sebagai positif, negatif, atau netral. Identifikasi fitur/aspek spesifik yang terkait dengan setiap sentimen."
Jika Anda telah mempelajari dasar-dasar cara kerja teknik cepat, sekarang saatnya untuk melihat aplikasi dan implikasinya yang lebih besar.
Peran Prompt Engineering dalam Sektor Berbasis Data
Dari contoh-contoh di atas, Anda dapat melihat bahwa Anda dapat melakukan analisis data dasar atau analisis sentimen di semua industri. Namun, AI generatif dan rekayasa cepat memberikan nilai khusus dalam sektor dan aplikasi berbasis data. Inilah caranya.
Pendidikan
Rekayasa cepat yang baik membantu para pendidik membuat konten yang akurat, relevan, menarik, dan dipersonalisasi dalam skala besar. Beberapa kasus penggunaan yang paling berpotensi tinggi untuk Gen AI dalam pendidikan adalah:
Pengalaman belajar yang dipersonalisasi: Membuat pelajaran dan rencana berdasarkan preferensi, kemampuan, dan minat masing-masing siswa dengan waktu yang lebih singkat.
Pembuatan konten secara otomatis: Pembuatan materi pendukung yang cepat, seperti ringkasan, kuis, dan pertanyaan pemahaman bacaan.
Pembelajaran dan praktik bahasa: Membuat skenario latihan percakapan, latihan tata bahasa, dan latihan kosakata yang sesuai dengan level pelajar saat ini.
Bimbingan dan dukungan: Bimbingan belajar yang didukung oleh AI untuk menjawab pertanyaan atau area kesulitan siswa tertentu, memberikan penjelasan, sumber daya, dan soal latihan.
Penelitian dan pengembangan
Dengan membuat petunjuk yang tepat dan relevan secara kontekstual, para peneliti memanfaatkan model AI untuk menyaring data yang sangat banyak, menghasilkan hipotesis baru, dan bahkan mensimulasikan hasil eksperimen.
Prompt engineers dapat membantu para peneliti merancang input yang tepat untuk mendapatkan hasil yang akurat dalam skala besar. Beberapa skenario di mana hal ini dapat menjadi sangat berharga adalah:
Tinjauan literatur: Melakukan tinjauan literatur yang komprehensif, mengidentifikasi studi yang relevan, temuan utama, dan kesenjangan dalam basis pengetahuan saat ini.
Penambangan data: Mengungkap pola, korelasi, dan anomali dalam kumpulan data yang besar.
Pembuatan hipotesis: Menghasilkan beberapa hipotesis dalam area penelitian yang sama untuk mengeksplorasi berbagai jalur.
Simulasi eksperimen: Mensimulasikan eksperimen atau hasil model, mengurangi kebutuhan eksperimen fisik yang mahal dan memakan waktu.
Kesehatan
Rekayasa yang cepat meningkatkan kemampuan model AI untuk menafsirkan data medis yang kompleks, memberikan dukungan diagnostik, mempersonalisasi perawatan pasien, dan memfasilitasi penelitian dan pelatihan.
Prompt engineers dapat membantu para profesional medis mendapatkan wawasan yang lebih baik dari data mereka dalam skenario berikut.
- Bantuan diagnostik berdasarkan tes, hasil laboratorium, laporan, dan pencitraan medis
- Rencana perawatan yang dipersonalisasi: Menganalisis riwayat medis pasien, data genetik, dan status kesehatan saat ini untuk menyarankan rencana perawatan yang disesuaikan, seperti memprediksi penolakan transplantasi organ
- Penemuan obat: Memilah-milah basis data yang luas dari makalah akademis dan data uji klinis untuk mengidentifikasi kandidat obat potensial untuk penyakit tertentu, sepertiMIT lakukan dengan antibiotik ## Kasus Penggunaan Praktis dari Rekayasa Cepat
Pada intinya, AI generatif dapat membuat konten dalam tiga bentuk: Teks, gambar, dan audio/video. Beberapa yang paling efektif Kasus penggunaan AI di ketiga bentuk ini adalah sebagai berikut.
Rekayasa cepat dalam pembuatan teks
Ini adalah kasus penggunaan yang paling populer untuk AI generatif saat ini. Mulai dari jurnalis dan pemasar hingga pengembang yang pemalu, pengguna di seluruh spektrum menggunakan Generator teks AI untuk kebutuhan mereka.
Kasus penggunaan yang populer adalah:
- Konten pemasaran, seperti blog dan whitepaper
- Konten media sosial, seperti pembaruan Instagram atau Twitter
- Dokumentasi teknis
- Pidato dan presentasi
- Judul alternatif yang menarik perhatian untuk artikel
- Ringkasan dan uraian singkat agar lebih mudah dibaca
Ada juga Alat bantu AI untuk catatan rapat yang dapat mentranskrip panggilan video menjadi catatan teks atau meringkas catatan teks untuk mengidentifikasi poin-poin penting, item tindakan, dll.
Rekayasa yang cepat dalam pembuatan gambar
Meskipun masih belum banyak digunakan seperti teks, pembuatan gambar memberikan peluang yang luar biasa untuk kreativitas. Kasus penggunaan yang populer meliputi:
- Seni digital
- Desain grafis untuk pemasaran/media sosial
- Desain konsep untuk acara dan konferensi
- Desain interior dan pembuatan prototipe arsitektur
- Sampul majalah dan visual lainnya
Rekayasa yang cepat dalam pembuatan audio dan video
Pembuatan audio dan video melalui rekayasa cepat memiliki aplikasi hiburan, pendidikan, dan bantuan virtual yang signifikan. Beberapa kasus penggunaan praktis untuk alat pembuatan konten AI meliputi:
- Trek musik khusus atau efek suara untuk permainan video dan proyek multimedia
- Musik yang memenuhi persyaratan tematik dan emosional proyek
- Panggilan hewan/burung langka
- Video promosi/animasi pendek dengan suara
- Cuplikan film
- Prototipe audio dan video
Dampak dari AI generatif sangat luar biasa-mempengaruhi setiap sektor, industri, geografi, dan jenis bisnis. Selama dekade berikutnya, rekayasa yang cepat dapat menentukan kemampuan seseorang untuk belajar dan memahami berbagai hal, seperti halnya 'Googling' saat ini.
Meskipun AI generatif berkembang dengan cepat, berikut ini adalah beberapa metode dasar yang dapat Anda gunakan untuk memulai prompt engineering.
Metode Prompting
Sebelum kita membahas istilah teknis, ingatlah bahwa keuntungan utama dari AI generatif adalah Anda dapat memberikan masukan dalam bahasa alami. Jadi, silakan berbicara dengan ChatGPT atau Google Gemini atau Microsoft Copilot seperti yang biasa Anda lakukan.
Amati respons dan sempurnakan masukan Anda sambil berjalan. Berikut adalah beberapa konsep yang dapat membantu Anda.
Pembelajaran tanpa bidikan
Memberikan tugas kepada AI tanpa contoh atau konteks sebelumnya disebut dengan zero-shot prompting. Hal ini ditandai dengan hal-hal berikut.
- Permintaan cukup jelas
- Model dapat memahami dan melaksanakan permintaan hanya berdasarkan pelatihan sebelumnya
- Paling baik sebagai petunjuk awal bagi pengguna baru untuk memahami model bahasa yang besar
Contoh prompt: "Identifikasi bahasa pemrograman utama yang digunakan dalam cuplikan kode berikut ini: print('Hello, World!')."
Pembelajaran dengan beberapa kali pengambilan gambar
Memberikan model AI beberapa contoh tugas yang sedang dikerjakan sebelum memberikan tugas yang sebenarnya disebut dengan prompt few-shot.
- Petunjuk bersifat preskriptif
- Membantu model memahami konteks dan format keluaran yang diharapkan
- Paling baik untuk tugas-tugas yang kompleks di mana pemotretan nol mungkin tidak memberikan panduan yang cukup
Contoh prompt: "Diberikan pasangan input dan output: Masukan: 5 * 5, Keluaran: 25; Masukan: 8 + 2, Keluaran: 10; hitunglah output untuk Input: 7 - 4."
Rangkaian perintah untuk berpikir
Meminta model untuk menghasilkan langkah-langkah perantara atau jalur penalaran yang mengarah ke jawaban akhir atau keluaran yang diinginkan disebut permintaan rantai pemikiran (COT).
- Meminta mengambil satu langkah pada satu waktu
- Menuntun model hingga ke hasil akhir
- Paling baik untuk tugas pemecahan masalah yang kompleks di mana Anda ingin model "menunjukkan hasil kerjanya"
Contoh prompt: "Untuk membalikkan string 'halo' yang diberikan, pertama, pisahkan string menjadi beberapa karakter. Kedua, balikkan urutan karakter-karakter ini. Terakhir, gabungkan karakter-karakter ini kembali menjadi sebuah string. Apa hasil akhirnya?"
Teknik Perintah Tingkat Lanjut
Mari kita bahas beberapa teknik rekayasa prompt yang lebih kompleks dan canggih.
Zero-shot CoT
Zero-shot chain-of-thought (COT) menggabungkan dua metode untuk mengatasi masalah yang kompleks tanpa contoh sebelumnya dalam data pelatihan.
Bayangkan menggunakan model AI generatif untuk men-debug kode perangkat lunak yang belum pernah ditemui sebelumnya.
Dengan menggunakan zero-shot COT, model tersebut akan mengartikulasikan pemahamannya tentang masalah, menyimpulkan penyebabnya secara logis, dan mengartikulasikan solusi potensial, selangkah demi selangkah, meskipun belum pernah dilatih untuk masalah spesifik ini.
Insinyur cepat otomatis (APE)
Bagaimana jika AI dapat meminta AI untuk menemukan jawaban yang tepat? Nah, itulah yang dinamakan rekayasa cepat otomatis.
Menggunakan algoritme dan teknik untuk secara otomatis menghasilkan atau mengoptimalkan prompt untuk berinteraksi dengan model AI disebut APE. Dalam model ini, algoritme menganalisis korpus upaya yang berhasil dan tidak berhasil untuk mengotomatiskan tugas serupa.
Kemudian, algoritme ini menggabungkan kata kunci, struktur, dan instruksi yang diidentifikasi sebagai yang paling mungkin menghasilkan output yang sukses. Saat AI menghasilkan skrip, sistem APE mengevaluasi keefektifannya, menyempurnakan perintah berdasarkan apa yang dipelajarinya, dan secara berulang meningkatkan prosesnya.
Terlepas dari metode yang Anda gunakan, Anda mungkin akan menghadapi beberapa tantangan dalam perjalanan Anda menuju rekayasa prompt yang efektif.
Keterbatasan dan Tantangan dari Prompt Engineering
Sebagai bidang yang baru muncul, Gen AI mengalami pasang surut. Di sisi lain, pengguna mencoba berbagai prompt dan gaya untuk mendapatkan hasil yang mereka butuhkan. Sebuah teknologi yang bergerak begitu cepat pasti memiliki tantangan.
Beberapa keterbatasan terbesar dari rekayasa cepat dan cara untuk mengatasinya.
Ketergantungan model: Sebuah prompt yang bekerja dengan baik pada satu model mungkin tidak memberikan hasil yang sama pada model lainnya.
perhatikan perbedaan-perbedaan dalam model. Lakukan penyesuaian dan pengoptimalan sambil berjalan._
Kompleksitas dan kekhususan: Permintaan yang efektif sering kali memerlukan pemahaman yang mendalam tentang bahasa dan kemampuan model.
temukan keseimbangan antara terlalu samar dan terlalu spesifik untuk memaksimalkan model bahasa Anda yang besar._
Bias dan sensitivitas: Model AI dapat mewarisi bias dari data pelatihan mereka, yang dapat Anda perkuat secara tidak sengaja melalui rekayasa yang cepat. Selain itu, halusinasi, bias, ketidakpekaan, dll., dapat menyebabkan keluaran yang berbahaya, menyesatkan, atau tidak etis.
membangun sistem untuk pertimbangan yang cermat dan pengawasan etis terhadap penggunaan AI
Skalabilitas: Seiring dengan bertambahnya cakupan tugas, permintaan rekayasa manual untuk setiap skenario unik menjadi tidak praktis.
mempertimbangkan pembuatan prompt otomatis atau pengoptimalan untuk kebutuhan di masa mendatang
Kemampuan Interpretasi: Kurangnya kemampuan interpretasi dapat menyulitkan dalam meningkatkan prompt atau mendiagnosis masalah secara berulang.
gunakan metode rantai pemikiran dan bersikeras untuk melihat alasan logis AI untuk keluaran yang penting._
Ketidaksesuaian dan ketidaksesuaian: Overfitting terjadi ketika prompt terlalu disesuaikan dengan contoh-contoh spesifik, sehingga kurang efektif untuk kasus-kasus umum. Kurang pas terjadi ketika perintah terlalu luas, sehingga menghasilkan keluaran yang umum atau tidak relevan.
baiklah, temukan keseimbangannya
Keterbatasan biaya dan sumber daya: Rekayasa prompt berkualitas tinggi, terutama dalam lingkungan komersial, dapat membutuhkan sumber daya komputasi dan waktu ahli yang signifikan.
fokus pada aplikasi praktis dan laba atas investasi
Unggul dalam Rekayasa Cepat Dengan ClickUp
Apa judul lagu Taylor Swift itu? Berapa banyak keju yang harus saya masukkan ke dalam pasta saya? Apakah dataset ini bersih untuk dianalisis? Obat apa yang membuat pasien ini alergi? Tugas apa dari sprint ini yang belum ditugaskan?
Cakupan model AI generatif terus berkembang. Akibatnya, rekayasa cepat muncul sebagai keterampilan yang harus dimiliki oleh para profesional di seluruh industri.
Kemampuan Anda untuk berbicara dalam bahasa LLM menentukan seberapa sukses Anda mendapatkan hasil terbaik-sebuah keterampilan yang dirangkum dalam 'rekayasa cepat'
Anda dapat mencoba kemampuan Anda dalam melakukan rekayasa cepat dengan salah satu LLM gratis seperti ChatGPT, Google Gemini, DALL-E, dll. Cobalah memintanya untuk membuat remix lagu-lagu favorit Anda untuk pesta ulang tahun Anda berikutnya atau melihat laporan kartu kredit Anda untuk memvisualisasikan pengeluaran terbesar Anda.
Jadikan pekerjaan lebih cepat dan efektif dengan ClickUp Brain. ClickUp mengintegrasikan AI ke dalam platform untuk manajemen pengetahuan, manajemen proyek, dan menulis.
Apa lagi? ClickUp Brain juga dilengkapi dengan petunjuk bawaan dan ratusan templat untuk memastikan Anda memulai dengan langkah yang benar, dan lihat apa yang dapat dilakukan AI generatif untuk manajemen proyek Anda. Coba ClickUp secara gratis hari ini !
Pertanyaan Umum Tentang Rekayasa Prompt
1. Apa yang dimaksud dengan rekayasa cepat, dengan contoh?
Membuat input untuk model AI generatif seperti ChatGPT untuk memandu mereka dalam menghasilkan output yang spesifik atau yang diinginkan disebut dengan prompt engineering.
Contoh untuk prompt engineering
Ketika pengembang perangkat lunak ingin menggunakan model bahasa seperti GPT-4 untuk menghasilkan skrip Python untuk pengikis web yang mengumpulkan berita utama dari situs web tertentu.
Prompt: "Buatlah skrip Python menggunakan pustaka Beautiful Soup untuk mengikis judul berita terbaru dari 'example-news-site.com' Skrip harus menangani pagination dan menyimpan berita utama dalam sebuah daftar."
2. Apa yang dimaksud dengan contoh prompt?
Setiap masukan yang Anda berikan pada model AI generatif adalah prompt. Dengan rekayasa prompt yang baik, Anda dapat meningkatkan output secara signifikan, menjadikannya lebih berguna, relevan, akurat, dan menarik.
Contoh prompt yang baik adalah: "Buatlah deskripsi produk sepanjang 150 kata untuk satu set handuk serat bambu yang menekankan manfaat ramah lingkungan, daya tahan, dan kelembutannya. Sertakan ajakan untuk bertindak yang mendorong gaya hidup sadar lingkungan dan mempromosikan komitmen merek terhadap keberlanjutan."
3. Bagaimana cara memulai rekayasa cepat?
Cara terbaik untuk memulai prompt engineering adalah dengan mencobanya sendiri. Berinteraksilah dengan bahasa alami dan pahami modelnya. Secara paralel, Anda bisa:
- Mendaftar untuk kursus sertifikasi online
- Membaca dokumentasi khusus untuk model AI yang Anda gunakan
- Mengikuti komunitas dan forum yang membahas model bahasa yang besar
- Berlatih secara teratur dan belajar dari setiap interaksi
- Menganalisis permintaan yang berhasil dan tidak berhasil untuk memahami apa yang bekerja dengan baik
Tetap mengikuti perkembangan teknologi AI dan pemrosesan bahasa alami, karena hal ini dapat memengaruhi cara penyusunan petunjuk.