Prompt Engineering w praktyce: 7 trików, które podniosą jakość generowanych treści

W dzisiejszym świecie, gdzie sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w tworzeniu treści, prompt engineering staje się kluczowym narzędziem dla każdego, kto pragnie uzyskać z modeli językowych wysokiej jakości odpowiedzi. Ale co to dokładnie oznacza? W tym artykule przedstawimy kilka praktycznych trików, które pomogą ci podnieść jakość generowanych treści, niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy doświadczonym użytkownikiem tych technologii.

Spis treści:

1.    Czym jest Prompt Engineering?

2.    Prompty do ChatGPT i innych modeli: precyzyjne pytania

3.    Jak tworzyć prompty? Pamiętaj o kontekście

4.    Prompt Enginnering: instrukcja dla modelu krok po kroku

5.    Prompt Engineer stawia na logiczne myślenie i weryfikację

6.    Prompty do generatywnej sztucznej inteligencji: źródła zewnętrzne

7.    Inżynieria promptów korzysta ze wsparcia odpowiednich narzędzi

8.    Prompt Engineering – podsumowanie

Czym jest Prompt Engineering?

Prompt engineering to proces projektowania, testowania i optymalizacji zapytań (promptów) skierowanych do modeli językowych, takich jak ChatGPT, Gemini, Claude czy Perplexity. Celem jest uzyskanie bardziej precyzyjnych, użytecznych i adekwatnych odpowiedzi.

Zawód Prompt Engineer staje się coraz bardziej pożądany, ponieważ umiejętność tworzenia skutecznych promptów może znacząco wpłynąć na jakość generowanych treści. Można to porównać do precyzyjnego strojenia instrumentu muzycznego – im lepiej znasz jego możliwości i wiesz, jak nim operować, tym piękniejszą melodię uzyskasz.

Prompty do ChatGPT i innych modeli: precyzyjne pytania

Jednym z najważniejszych elementów skutecznej inżynierii promptów jest formułowanie jasnych i precyzyjnych instrukcji. Modele językowe nie interpretują zapytań intuicyjnie. Działają na podstawie wzorców, dlatego precyzja ma tu kluczowe znaczenie.

Zamiast ogólnikowego „Wyjaśnij temat”, lepiej użyć konkretnej instrukcji, takiej jak „Omów kluczowe zalety i wady tej technologii, odnosząc się do trzech konkretnych przykładów”.

Określaj też poziom szczegółowości (np. „Podaj skrótową odpowiedź w dwóch zdaniach” lub „Przygotuj ekspercką analizę”) oraz oczekiwany format (np. „Napisz w formie artykułu” lub „Stwórz listę punktowaną”).

Jak tworzyć prompty? Pamiętaj o kontekście

Kontekst jest kluczowy dla uzyskania trafnych odpowiedzi. Wyobraź sobie, że rozmawiasz z kimś, kto nie zna tła twojej historii. Jak ma ci pomóc? Podobnie jest z modelami AI.

Dostarczanie informacji kontekstowych, takich jak przykłady oczekiwanego stylu odpowiedzi, czy sugerowanie ról (np. „Odpowiadaj jako analityk finansowy” lub „Przyjmij perspektywę nauczyciela matematyki”), znacząco podnosi jakość dialogu.

Pomocne jest również używanie delimiterów (czyli znaków, które oddzielają różne fragmenty tekstu lub danych), takich jak cytaty w potrójnych cudzysłowach, które wyraźnie oddzielają różne sekcje tekstu, ułatwiając modelowi zrozumienie struktury promptu.

Prompt Enginnering: instrukcja dla modelu krok po kroku

Złożone zadania mogą przytłoczyć model, prowadząc do błędnych lub niekompletnych odpowiedzi. Rozbijanie ich na mniejsze, etapowe komponenty to sprawdzona strategia. Zamiast pytać o wszystko naraz, prowadź model przez proces, formułując zapytania etapowo.

Przykład

Poproś o streszczenie tekstu, następnie o przedstawienie kluczowych argumentów, a na końcu o wyciągnięcie wniosków. Pamiętaj też, by podsumowywać wcześniejsze odpowiedzi, aby model nie tracił kontekstu w dłuższych konwersacjach.

Prompt Engineer stawia na logiczne myślenie i weryfikację

Aby modele mogły skutecznie odpowiadać na pytania wymagające logicznego myślenia, warto zachęcać je do wyjaśniania toku rozumowania. Instrukcja typu „Przedstaw krok po kroku, jak doszedłeś do tego wyniku” wymusza na modelu bardziej metodyczne podejście.

Poza tym zawsze warto sprawdzać, czy odpowiedź uwzględnia wszystkie istotne elementy. Poproszenie o „upewnienie się, że odpowiedź zawiera wszystkie kluczowe kwestie” pomoże ci ustrzec się przed pominięciami.

Prompty do generatywnej sztucznej inteligencji: źródła zewnętrzne

Modele językowe generują treści na podstawie danych, na których zostały wytrenowane, ale nie mają dostępu do bieżących informacji ani zewnętrznych baz danych. Dostarczanie materiału referencyjnego (np. „Odpowiedz na podstawie poniższego tekstu”) pozwala tworzyć treści oparte na konkretnych źródłach, a także ogranicza ryzyko generowania błędnych informacji.

Warto również wymagać od modelu cytowania lub odniesień do dostarczonych treści. Dzięki temu masz pewność, że informacja jest oparta na faktach, a nie na „halucynacji” modelu.

Inżynieria promptów korzysta ze wsparcia odpowiednich narzędzi

W przypadkach wymagających skomplikowanych obliczeń czy analizy danych, nie bój się wspomagać modeli narzędziami zewnętrznymi.

Technologie takie jak Retrieval-Augmented Generation (RAG) pozwalają pobierać informacje z baz wiedzy w czasie rzeczywistym. Interpretery kodu umożliwiają przeprowadzanie obliczeń i analizę danych, a funkcje API pozwalają na automatyzację procesów i obsługę dynamicznych zapytań.

To jak udoskonalanie twojej skrzynki z narzędziami. Aby mieć pewność, że dany prompt generuje optymalne wyniki, niezbędne jest systematyczne testowanie i optymalizacja.

Porównuj efekty różnych sformułowań i monitoruj skuteczność promptów na większej próbie zapytań. Wykorzystuj modelowe metody ewaluacji, aby sprawdzić, czy odpowiedzi zawierają określone kluczowe informacje.

Prompt Engineering – podsumowanie

• Inżynieria promptów jest kluczowa: To sztuka formułowania zapytań do modeli AI, która znacząco podnosi jakość generowanych treści.

• Optymalizacja jest prosta: Dzięki praktycznym strategiom, takim jak precyzyjne instrukcje, dostarczanie kontekstu i dzielenie zadań na etapy, możesz łatwo ulepszyć swoje prompty.

• Eksperymentuj i ucz się: Kluczem do sukcesu jest testowanie różnych podejść. Im lepiej opanujesz tę sztukę, tym bardziej wartościowe i precyzyjne będą twoje interakcje z AI.

Jeśli chcesz zgłębić temat sztucznej inteligencji i zdobyć praktyczne umiejętności, warto rozważyć profesjonalne szkolenie. Zapisz się na roczny kurs Sztucznej Inteligencji (AI) w Żaku. Na zajęciach zdobędziesz solidne podstawy, które pozwolą ci profesjonalnie wykorzystywać potencjał AI.

FAQ – najczęściej zadawane pytania

Czym różni się prompt od zwykłego pytania?

Prompt to coś więcej niż pytanie – to instrukcja dla AI. Nie tylko „o co pytasz”, ale też „jakiej formy odpowiedzi oczekujesz”. Dobrze napisany prompt zawiera kontekst, styl, a czasem nawet rolę, jaką model ma przyjąć (np. nauczyciel, ekspert, copywriter).

Czy trzeba znać się na programowaniu, żeby tworzyć dobre prompty?

Nie! Prompt engineering nie wymaga umiejętności kodowania. To bardziej kwestia logicznego myślenia, jasnego formułowania myśli i eksperymentowania z komunikacją.

Dlaczego moje prompty czasem nie działają?

Najczęstsze błędy to: brak kontekstu, zbyt ogólne pytania, zbyt wiele zadań naraz, brak określonego celu. Jeśli model nie wie dokładnie, czego od niego chcesz – zgadnie. A zgadywanie to nie zawsze dobra droga.

Czy mogę wykorzystywać źródła z internetu w promptach?

Tak – i warto to robić. Gdy chcesz, by model pracował na konkretnym tekście, po prostu wklej go do promptu i wyraźnie zaznacz, że ma się do niego odnieść. Przykład: „Odpowiedz na podstawie poniższego artykułu”.

Jak testować prompty, żeby wiedzieć, który jest najlepszy?

Spróbuj kilku wariantów tego samego pytania. Porównaj odpowiedzi i oceń, która z nich najlepiej spełnia twój cel. Możesz też stworzyć prostą checklistę: np. czy AI podało źródła, czy zachowało styl, czy nie pominęło ważnych punktów?

Gdzie mogę nauczyć się tego w praktyce?

W Żaku! Nasz roczny kurs Sztucznej Inteligencji to świetny start, jeśli chcesz nauczyć się tworzyć skuteczne prompty i ogarnąć AI od podstaw. Dowiedz się więcej na stronie kursu AI w Żaku.