Czym jest podpowiedzi sztucznej inteligencji?

Jeśli kiedykolwiek wpisałeś pytanie do chatbota i pomyślałeś: „Hmm, to nie do końca to, czego chciałem” , to właśnie zetknąłeś się ze sztuką podpowiedzi AI. Osiąganie świetnych rezultatów to mniej magia, a bardziej sposób zadawania pytań. Za pomocą kilku prostych wzorców możesz pokierować modelami, aby pisały, rozumowały, podsumowywały, planowały, a nawet krytykowały własną pracę. I tak, drobne zmiany w sformułowaniach mogą wszystko zmienić. 😄

Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 Czym jest etykietowanie danych AI
Wyjaśnia, w jaki sposób oznaczone zestawy danych szkolą dokładne modele uczenia maszynowego.

🔗 Czym jest etyka sztucznej inteligencji
Obejmuje zasady odpowiedzialnego i uczciwego korzystania ze sztucznej inteligencji.

🔗 Czym jest MCP w sztucznej inteligencji
Przedstawia protokół Model Context Protocol i jego rolę w komunikacji AI.

🔗 Czym jest edge AI
Opisuje uruchamianie obliczeń AI bezpośrednio na lokalnych urządzeniach brzegowych.

Czym jest podpowiedzi AI? 🤖

Podpowiedzi AI to praktyka tworzenia danych wejściowych, które kierują modelem generatywnym w kierunku generowania oczekiwanego wyniku. Może to oznaczać jasne instrukcje, przykłady, ograniczenia, role, a nawet format docelowy. Innymi słowy, projektujesz konwersację tak, aby model miał szansę dostarczyć dokładnie to, czego potrzebujesz. Autorytatywne poradniki opisują inżynierię podpowiedzi jako projektowanie i udoskonalanie podpowiedzi w celu sterowania dużymi modelami językowymi, kładąc nacisk na przejrzystość, strukturę i iteracyjne udoskonalanie. [1]

Bądźmy szczerzy – często traktujemy sztuczną inteligencję jak pole wyszukiwania. Ale te modele działają najlepiej, gdy określisz im zadanie, odbiorców, styl i kryteria akceptacji. To właśnie jest podpowiadanie sztucznej inteligencji w pigułce.

Co sprawia, że ​​podpowiedzi AI są dobre?

• Jasność jest ważniejsza od sprytu – proste, jasne instrukcje redukują niejednoznaczność. [2]

• Kontekst jest najważniejszy - podaj tło, cele, odbiorców, ograniczenia, a nawet próbkę tekstu.

• Pokaż, nie tylko mów – kilka przykładów może stanowić punkt odniesienia dla stylu i formatu. [3]

• Struktura jest pomocna — nagłówki, punkty, ponumerowane kroki i schematy wyjściowe kierują modelem.

• Szybko iteruj – dopracuj monit na podstawie otrzymanych wyników, a następnie przetestuj ponownie. [2]

• Oddziel kwestie - najpierw poproś o analizę, a potem o ostateczną odpowiedź.

• Pozwól na szczerość – zachęć modelkę do powiedzenia „nie wiem” lub poproszenia o brakujące informacje, gdy jest to potrzebne. [4]

To nie jest żadna filozofia, ale efekt kumulacyjny jest realny.

Podstawowe elementy podpowiedzi AI 🧩

1. Instrukcja
   Określ zadanie jasno: napisz informację prasową, przeanalizuj umowę, oceń kod.

2. Kontekst
   Weź pod uwagę odbiorców, ton, domenę, cele, ograniczenia i wszelkie wrażliwe kwestie.

3. Przykłady
   Dodaj 1–3 wysokiej jakości próbki, aby nadać kształt stylowi i strukturze.

4. Format wyjściowy:
   Poproś o JSON, tabelę lub plan numerowany. Podaj szczegółowe informacje o polach.

5. Pasek jakości
   Zdefiniuj „gotowe”: kryteria dokładności, cytowania, długość, styl, pułapki, których należy unikać.

6. Wskazówki dotyczące przepływu pracy
   Zaproponuj rozumowanie krok po kroku lub pętlę „szkic, a następnie edycja”.

7. Niezawodne
   pozwolenie na odpowiedź „ nie wiem” lub na zadanie najpierw pytań wyjaśniających. [4]

Mini przed/po
Przed: „Napisz tekst marketingowy do naszej nowej aplikacji”.
Po: „Jesteś starszym copywriterem. Napisz 3 nagłówki landing page'y dla zapracowanych freelancerów, którzy cenią sobie oszczędność czasu. Ton: zwięzły, wiarygodny, bez zbędnego szumu. 5–7 słów. Przygotuj tabelę z nagłówkiem i dlaczego działa . Dodaj jedną alternatywną opcję”.

Główne typy podpowiedzi AI, z których będziesz faktycznie korzystać 🧪

• Bezpośrednie podpowiedzi.
  Pojedyncza instrukcja z minimalnym kontekstem. Szybkie, czasem kruche.

• Podpowiedzi w kilku ujęciach
  Podaj kilka przykładów, aby nauczyć schematu. Świetne do formatowania i tonu. [3]

• Monitowanie o rolę
  Przypisz osobę, np. starszego redaktora, korepetytora matematyki lub recenzenta ds. bezpieczeństwa, aby kształtować zachowania.

• Podpowiedzi łańcuchowe
  Poproś modelkę o myślenie etapowe: planowanie, szkicowanie, krytyka, poprawianie.

• Zachęcanie do samokrytyki
  Polecenie modelowi oceny własnych wyników w oparciu o kryteria i rozwiązania problemów.

• Podpowiedzi uwzględniające narzędzia
  Gdy model może przeglądać lub uruchamiać kod, określ, kiedy i jak używać tych narzędzi. [1]

• Zachowanie ostrożnościowe
  Wprowadź ograniczenia bezpieczeństwa i zasady ujawniania informacji, aby ograniczyć ryzykowne wyjścia – jak np. tory bumperów w kręgielni: nieco skrzypiące, ale przydatne. [5]

Praktyczne wzory podpowiedzi, które działają 🧯

• Kanapka
  z zadaniami Zacznij od zadania, dodaj kontekst i przykłady w środku, a na koniec powtórz format wyjściowy i pasek jakości.

• Najpierw krytyk, potem twórca
  Najpierw poproś o analizę lub krytykę, a następnie poproś o ostateczny produkt uwzględniający tę krytykę.

• na liście kontrolnej
  Dostarcz listę kontrolną i wymagaj od modelu potwierdzenia każdego pola przed sfinalizowaniem.

• Schema-First
  Podaj schemat JSON i poproś model o jego wypełnienie. Idealne rozwiązanie dla danych strukturalnych.

• Pętla konwersacji:
  Poproś modelkę o zadanie 3 pytań wyjaśniających, a następnie kontynuuj. Niektórzy dostawcy wyraźnie zalecają tego rodzaju uporządkowaną przejrzystość i szczegółowość. [2]

Mała zmiana, duży zwrot akcji. Zobaczysz.

Podpowiedzi AI kontra dostrajanie kontra po prostu przełączanie modeli 🔁

Czasami można poprawić jakość za pomocą lepszego promptu. Innym razem najszybszą drogą jest wybór innego modelu lub dodanie drobnych poprawek do swojej domeny. Dobre poradniki dla dostawców wyjaśniają, kiedy należy polecić inżynierowi zadanie, a kiedy zmienić model lub podejście. W skrócie: użyj promptu, aby określić ramy zadań i zapewnić spójność, a także rozważ dostrojenie pod kątem stylu domeny lub stabilnych wyników na dużą skalę. [4]

Przykładowe monity według domeny 🎯

• Marketing
  Jesteś doświadczonym copywriterem. Napisz 5 tematów wiadomości e-mail do zapracowanych freelancerów, którzy cenią sobie oszczędność czasu. Niech będą zwięzłe, nieprzekraczające 45 znaków i unikaj wykrzykników. Wygeneruj w formie tabeli dwukolumnowej: Temat, Uzasadnienie. Dodaj 1 zaskakującą opcję, która wykracza poza normę.

• Produkt
  Jesteś menedżerem produktu. Przekształć te surowe notatki w zwięzłe sformułowanie problemu, historie użytkowników w modelu Given-When-Then oraz 5-etapowy plan wdrożenia. Zaznacz niejasne założenia.

• Wsparcie.
  Zamień tę wiadomość od sfrustrowanego klienta w uspokajającą odpowiedź, która wyjaśnia rozwiązanie i określa oczekiwania. Zachowaj empatię, unikaj obwiniania i dołącz jeden pomocny link.

• Dane
  Najpierw wypisz założenia statystyczne zastosowane w analizie. Następnie je oceń. Na koniec zaproponuj bezpieczniejszą metodę z ponumerowanym planem i krótkim przykładem pseudokodu.

• Streść
  tę umowę dla osoby niebędącej prawnikiem. Tylko punkty, bez porad prawnych. Wymień wszystkie klauzule dotyczące odszkodowania, rozwiązania umowy lub własności intelektualnej prostym językiem.

To szablony, które można modyfikować, a nie sztywne zasady. To chyba oczywiste, ale jednak.

Tabela porównawcza – opcje podpowiedzi AI i ich zalety 📊

Tak, tabela jest trochę nierówna. W życiu też.

Typowe błędy w podpowiedziach AI i jak je naprawić 🧹

1. Niejasne pytania.
   Jeśli Twój komunikat brzmi jak wzruszenie ramion, wynik też taki będzie. Dodaj odbiorców, cel, długość i format.

2. Brak przykładów
   Jeśli chcesz uzyskać bardzo konkretny styl, podaj przykład. Nawet malutki. [3]

3. Przeciążanie monitu.
   Długie monity bez struktury dezorientują modele. Używaj sekcji i punktów wypunktowania.

4. Pomijanie oceny
   Zawsze sprawdzaj, czy nie ma twierdzeń opartych na faktach, stronniczości i pominięć. W stosownych przypadkach zachęcaj do cytowania. [2]

5. Ignorowanie bezpieczeństwa.
   Zachowaj ostrożność w przypadku instrukcji, które mogą pobierać niezaufane treści. Ataki typu prompt injection i powiązane z nimi stanowią realne ryzyko podczas przeglądania stron zewnętrznych lub pobierania z nich treści. Zaprojektuj zabezpieczenia i przetestuj je. [5]

Ocena jakości terminowości bez zgadywania 📏

• Określ sukces już na początku.
  Dokładność, kompletność, ton, zgodność z formatem i czas potrzebny do uzyskania użytecznego wyniku.

• Użyj list kontrolnych lub rubryk.
  Poproś model o dokonanie samodzielnej oceny według kryteriów przed oddaniem ostatecznej wersji.

• Usuń i porównaj.
  Zmień jeden element monitu na raz i zmierz różnicę.

• Wypróbuj inny model lub temperaturę.
  Czasami najszybszym rozwiązaniem jest zmiana modelu lub dostosowanie parametrów. [4]

• Śledź wzorce błędów.
  Halucynacje, rozrost zakresu, niewłaściwi odbiorcy. Twórz kontrpodpowiedzi, które wyraźnie je blokują.

Bezpieczeństwo, etyka i przejrzystość w podpowiedziach AI 🛡️

Dobre podpowiedzi obejmują ograniczenia, które zmniejszają ryzyko. W przypadku tematów wrażliwych należy prosić o cytowanie wiarygodnych źródeł. W przypadku wszystkiego, co dotyczy polityki lub zgodności, należy wymagać od modelu cytowania lub odroczenia. Ugruntowane wytyczne konsekwentnie promują jasne, szczegółowe instrukcje, ustrukturyzowane wyniki i iteracyjne udoskonalanie jako bezpieczniejsze ustawienia domyślne. [1]

Ponadto, integrując przeglądanie lub treści zewnętrzne, traktuj nieznane strony internetowe jako niewiarygodne. Ukryta lub konfrontacyjna treść może skłaniać modele do fałszywych stwierdzeń. Twórz monity i testy odporne na te sztuczki i utrzymuj kontakt z człowiekiem w celu uzyskania odpowiedzi o wysokim ryzyku. [5]

Szybka lista kontrolna dla skutecznego podpowiadania AI ✅🧠

• Sformułuj zadanie w jednym zdaniu.

• Dodaj odbiorców, ton i ograniczenia.

• Podaj 1–3 krótkie przykłady.

• Określ format lub schemat wyjściowy.

• Najpierw zapytaj o kroki, a potem o ostateczną odpowiedź.

• Wymaga krótkiej samokrytyki i poprawek.

• Jeśli zajdzie taka potrzeba, niech zadaje pytania wyjaśniające.

• Powtarzaj czynność w oparciu o widoczne luki… a następnie zapisz zwycięski komunikat.

Gdzie dowiedzieć się więcej, nie tonąc w żargonie 🌊

Autorytatywne zasoby dostawców przebijają się przez szum informacyjny. OpenAI i Microsoft udostępniają praktyczne przewodniki dotyczące podpowiedzi z przykładami i wskazówkami dotyczącymi scenariuszy. Anthropic wyjaśnia, kiedy podpowiedzi są właściwym narzędziem, a kiedy warto spróbować czegoś innego. Przejrzyj je, jeśli chcesz uzyskać drugą opinię, która nie ogranicza się tylko do wibracji. [1][2][3][4]

Za długie, nie przeczytałem i ostatnie przemyślenia 🧡

Podpowiedzi AI to sposób na przekształcenie inteligentnej, ale dosłownej maszyny w pomocnego współpracownika. Powiedz jej, co ma robić, pokaż schemat, zablokuj format i ustaw poprzeczkę jakości. Trochę iteracji. To wszystko. Reszta to kwestia praktyki i smaku, z odrobiną uporu. Czasami będziesz przekombinowany, czasami niedoprecyzujesz, a czasami wymyślisz dziwną metaforę o torach kręglowych, która prawie działa. Kontynuuj. Różnica między przeciętnymi a doskonałymi wynikami to zazwyczaj tylko jedna lepsza podpowiedź.

Odniesienia

1. OpenAI – Szybki przewodnik inżynierski: przeczytaj więcej

2. Centrum pomocy OpenAI – Najlepsze praktyki inżynieryjne dotyczące ChatGPT: dowiedz się więcej

3. Microsoft Learn – Techniki inżynierii natychmiastowej (Azure OpenAI): dowiedz się więcej

4. Anthropic Docs – Szybki przegląd inżynierii: dowiedz się więcej

5. OWASP GenAI - LLM01: Wstrzykiwanie komunikatów: dowiedz się więcej

Znajdź najnowszą sztuczną inteligencję w oficjalnym sklepie z asystentami AI

O nas