Poradnik jak tworzyć prompty oraz przykłady zapytań

Umiejętność tworzenia skutecznych promptów, czyli poleceń tekstowych dla sztucznej inteligencji, ma kluczowe znaczenie dla uzyskania dokładnych i wartościowych odpowiedzi od modeli językowych, takich jak ChatGPT. To, jak sformułujemy pytanie lub zadanie, wpływa bezpośrednio na jakość wyników. W tym artykule dowiesz się, jak konstruować prompty, aby maksymalnie wykorzystać możliwości AI, z jakich technik warto korzystać oraz jakie błędy unikać, aby uzyskać jak najbardziej trafne i użyteczne odpowiedzi.

19 września 2024

Wstęp do tworzenia promptów z przykładami zapytań

Tworzenie promptów, czyli poleceń dla sztucznej inteligencji, staje się coraz ważniejszą umiejętnością w świecie nowoczesnych technologii. Niezależnie od tego, czy korzystasz z modeli językowych do generowania treści, analizy danych, czy rozwiązywania problemów, odpowiednio sformułowany prompt może znacząco poprawić jakość wyników. Celem tego wprowadzenia jest pokazanie, jak efektywnie tworzyć prompty, aby uzyskiwać precyzyjne, spersonalizowane odpowiedzi od AI. Zrozumienie, jak działa interakcja z modelami, pomoże Ci lepiej wykorzystywać ich potencjał i oszczędzić czas w codziennej pracy.

1. Określanie celu

Podając przykłady w promptach, sztuczna inteligencja lepiej rozumie Twoje oczekiwania, ponieważ łatwiej jej rozpoznać wzorce. Na przykład, zamiast pytać "Jak napisać formalny e-mail?", możesz dodać przykład: "Szanowny Panie, piszę w sprawie..." i poprosić o jego rozbudowanie. Dzięki temu AI szybciej zrozumie, że chodzi Ci o profesjonalny ton. Kontekst w promptach pozwala algorytmowi dopasować odpowiedzi do Twoich potrzeb, zamiast zgadywać, o co dokładnie chodzi. Im bardziej precyzyjny przykład podasz, tym lepsze wyniki otrzymasz. Na kursach takich jak np. Szkolenie AI: Sztuczna inteligencja w biznesie, omawiane są techniki związane z dokładnym określaniem celu.

2. Używanie przykładów kontekstowych

Podawanie przykładów w promptach pomaga sztucznej inteligencji szybciej zrozumieć Twoje intencje. Dzięki temu AI może lepiej dopasować odpowiedzi do Twoich oczekiwań, rozpoznając wzorce na podstawie podanych kontekstów. Na przykład, jeśli podasz przykład e-maila o formalnym tonie, AI łatwiej dostosuje się do Twojego stylu. Kontekst w promptach działa jak wskazówka, która prowadzi algorytm do bardziej trafnych odpowiedzi. Im bardziej szczegółowy przykład, tym bardziej precyzyjne wyniki otrzymasz.. Więcej o tym możesz dowiedzieć się na kursie AI dotyczącym prompt engineering.

3. Specyficzność zapytania

Im bardziej szczegółowy jest Twój prompt, tym lepiej sztuczna inteligencja zrozumie, czego od niej oczekujesz. Ogólnikowe zapytania mogą prowadzić do niejasnych lub mało precyzyjnych odpowiedzi, dlatego warto używać konkretnych formułowań. Na przykład, zamiast zapytać "Napisz artykuł o technologii", lepiej powiedzieć "Napisz 500 słów o wpływie sztucznej inteligencji na edukację". Precyzyjny prompt daje AI wyraźniejsze wskazówki, co skraca czas na dopracowanie odpowiedzi. To pozwala na uzyskanie bardziej trafnych wyników, które lepiej spełnią Twoje oczekiwania. Skupienie się na szczegółach sprawia, że AI działa efektywniej i dostarcza dokładniejszych rezultatów.

4. Minimalizacja niejasności

Unikaj zbyt ogólnych i wieloznacznych pytań, aby uzyskać bardziej trafne odpowiedzi. Formułuj proste, jednoznaczne zdania, które precyzyjnie określają Twoje potrzeby. Na przykład, zamiast pytać „Jak używać AI?”, lepiej zapytać „Jak AI można zastosować w marketingu?”. Dzięki temu sztuczna inteligencja szybciej zrozumie, o co dokładnie Ci chodzi.

5. Zastosowanie zmiennych

Stosowanie zmiennych w promptach pozwala na większą elastyczność i dopasowanie wyników AI do różnych sytuacji. Zamiast tworzyć osobny prompt dla każdego scenariusza, możesz używać zmiennych, które automatycznie dostosowują odpowiedzi. Na przykład, zamiast pisać "Napisz artykuł o marketingu", możesz sformułować prompt jako "Napisz artykuł o [temat]" i podać różne tematy, takie jak marketing, finanse, edukacja. To sprawia, że sztuczna inteligencja będzie w stanie szybko dostosować się do zmieniających się potrzeb. Dzięki temu prompty stają się bardziej uniwersalne i efektywne, ponieważ AI może generować wyniki w oparciu o różnorodne dane wejściowe. Ułatwia to także aktualizację promptów bez konieczności ich ciągłej modyfikacji.

6. Iteracyjne doskonalenie zapytań

Tworzenie promptów to proces iteracyjny, który wymaga eksperymentowania i modyfikowania zapytań. Często dopracowywanie kilku wersji promptu, w zależności od otrzymanych wyników, prowadzi do lepszych odpowiedzi. Na przykład, jeśli pierwsze pytanie "Opisz wpływ technologii" daje zbyt ogólne wyniki, można je zmodyfikować na "Jak technologia AI wpływa na branżę zdrowia?". Każda kolejna wersja pozwala sztucznej inteligencji lepiej zrozumieć Twoje oczekiwania. Przykłady takich technik są szczegółowo omawiane na szkoleniu AI.

7. Ograniczenie nieistotnych informacji

Zbyt duża ilość informacji w promptach może sprawić, że AI będzie miała trudności z wyciągnięciem właściwych wniosków. Aby uzyskać precyzyjne odpowiedzi, warto skupić się na kluczowych elementach i wyeliminować zbędne szczegóły. Na przykład, zamiast pisać „Opisz, jak technologia wpływa na różne sektory, takie jak zdrowie, edukacja, biznes, i wspomnij o jej historii,” lepiej zapytać „Jak AI wpływa na branżę zdrowia?”. To zawęża temat i umożliwia AI udzielenie bardziej trafnej odpowiedzi. Upraszczanie promptów pomaga uzyskać jaśniejsze, bardziej konkretne wyniki.

8. Ustalanie ograniczeń czasowych

Jeśli tworzysz prompty, które mają odnosić się do konkretnych okresów czasu, ważne jest, aby jasno to zaznaczyć. Pytania ogólne mogą prowadzić do nieprecyzyjnych odpowiedzi. Na przykład, zamiast pytać „Jak AI rozwija się w biznesie?”, bardziej szczegółowe zapytanie brzmiałoby: „Jak AI zmieniało się w biznesie w ciągu ostatnich pięciu lat?”. Dzięki temu AI będzie mogła skupić się na konkretnym okresie i dostarczyć bardziej trafnych informacji. Określenie ram czasowych sprawia, że odpowiedzi są lepiej dopasowane do Twoich potrzeb. Dokładność w formułowaniu promptów ułatwia uzyskanie odpowiedzi skoncentrowanych na istotnych dla Ciebie aspektach.

9. Zadawanie pytań otwartych

Otwarte pytania dają sztucznej inteligencji większą swobodę w generowaniu różnorodnych odpowiedzi, co jest idealne, gdy szukasz kreatywnych rozwiązań. Zamiast zadawać zamknięte pytanie, takie jak „Czy AI może poprawić marketing?”, lepiej zapytać „W jaki sposób AI może zrewolucjonizować marketing?”. Dzięki temu AI ma możliwość przedstawienia wielu różnych pomysłów i podejść. Otwarte pytania stymulują model do bardziej twórczego myślenia i dostarczania bardziej rozwiniętych odpowiedzi. To doskonałe narzędzie, gdy potrzebujesz inspiracji lub innowacyjnych rozwiązań.

10. Zadawanie pytań zamkniętych

możliwość odpowiedzi do konkretnych opcji. Takie pytania, jak „Czy AI może pomagać w marketingu?”, dają jasną i zwięzłą odpowiedź, na przykład „Tak” lub „Nie”. W sytuacjach, gdy nie zależy Ci na rozbudowanej odpowiedzi, takie podejście jest szybkie i skuteczne. Pytań zamkniętych warto używać, kiedy chcesz jednoznacznie potwierdzić lub zaprzeczyć danej tezie. Dzięki temu uzyskasz precyzyjne informacje bez zbędnych szczegółów. Przykłady zastosowania tej metody omawiane są na szkoleniu Copilot w Microsoft 365.

11. Kreatywne zastosowania AI

Wprowadzanie kreatywnych elementów do promptów może pomóc uzyskać bardziej oryginalne i interesujące odpowiedzi od AI. Na przykład, zamiast standardowego pytania „Jak działa AI?”, możesz poprosić o nietypowe porównanie: „Opisz, jak działa AI, używając porównania do orkiestry symfonicznej”. Tego rodzaju zapytania stymulują AI do generowania bardziej obrazowych i kreatywnych odpowiedzi. Dzięki temu zyskujesz nie tylko informację, ale także nową perspektywę na dany temat. Dodając prośby o nietypowe opisy, możesz odkryć świeże spojrzenie na znane zagadnienia. Kreatywne prompty są doskonałym narzędziem do eksplorowania tematów w innowacyjny sposób.Dzięki temu AI może zaoferować innowacyjne odpowiedzi, które mogą zaskoczyć Cię nowymi rozwiązaniami.

12. Używanie struktur logicznych

Tworzenie promptów w oparciu o schematy logiczne, takie jak „jeśli X, to Y”, pomaga uzyskać bardziej precyzyjne i uporządkowane odpowiedzi. AI dobrze radzi sobie z takimi strukturami, co ułatwia modelowi zrozumienie zależności między różnymi elementami. Na przykład, zamiast pytać „Jak AI wpływa na marketing?”, można zadać pytanie w stylu: „Jeśli firma wdroży AI do marketingu, to jakie efekty może zaobserwować w ciągu pierwszego roku?”. Tego rodzaju prompty prowadzą do bardziej szczegółowych i logicznie ułożonych odpowiedzi. Dzięki temu AI dostarcza wyniki, które są bardziej zorganizowane i łatwiejsze do zrozumienia.

13. Testowanie różnych modeli AI

Różne modele AI mogą generować różne odpowiedzi, nawet przy tych samych promptach, dlatego testowanie różnych systemów jest kluczowe. Każdy model ma swoje mocne i słabe strony, które wpływają na sposób, w jaki przetwarza informacje i formułuje wyniki. Na przykład, jeden model może lepiej radzić sobie z kreatywnymi zadaniami, podczas gdy inny z bardziej technicznymi zapytaniami. Dlatego warto porównywać wyniki z różnych systemów AI, aby wybrać ten, który najlepiej odpowiada Twoim potrzebom. To pozwala na uzyskanie bardziej precyzyjnych i dopasowanych do zadania odpowiedzi. Więcej o tym na kursach dotyczących sztucznej inteligencji.

14. Personalizowanie promptów

Jeśli tworzysz treści skierowane do konkretnej grupy odbiorców, warto personalizować swoje zapytania, aby AI mogła dostosować odpowiedzi do ich preferencji. Na przykład, zamiast pytać „Jak napisać artykuł o zdrowiu?”, lepiej zapytać „Jak napisać artykuł o zdrowiu skierowany do młodych rodziców?”. Takie zapytanie zawęża kontekst i pozwala AI wygenerować treść, która lepiej odpowiada oczekiwaniom danej grupy. Personalizacja promptów pomaga uzyskać bardziej trafne i spersonalizowane wyniki. Dzięki temu treści stają się bardziej angażujące i dostosowane do potrzeb odbiorców.

15. Uwzględnianie błędów

Nawet dobrze sformułowane prompty mogą czasami prowadzić do losowych lub niepełnych wyników, dlatego ważne jest, aby nie polegać wyłącznie na pierwszej próbie. Kluczowe jest regularne testowanie i dostosowywanie promptów w oparciu o wcześniejsze odpowiedzi. Na przykład, jeśli AI daje zbyt ogólne wyniki, warto doprecyzować zapytanie lub dodać dodatkowe informacje, aby uzyskać bardziej trafną odpowiedź. Proces iteracyjny pozwala na stopniowe udoskonalanie promptów i zwiększanie precyzji wyników. Poprawki na podstawie wcześniejszych doświadczeń prowadzą do bardziej spójnych i wartościowych rezultatów.

Podsumowanie

W Cognity oferujemy szkolenia z tworzenia promptów, które pomagają w efektywnym korzystaniu ze sztucznej inteligencji. Nasze podejście opiera się na praktycznych przykładach, które pokazują, jak formułować zapytania, aby uzyskać najbardziej trafne odpowiedzi. Uczestnicy naszych szkoleń uczą się, jak dostosowywać prompty do różnych kontekstów i potrzeb, co pozwala im lepiej wykorzystać AI w codziennej pracy. Dzięki naszym kursom poznasz sprawdzone techniki, które ułatwiają osiągnięcie lepszych wyników w interakcjach z modelami AI. Zapraszamy do skorzystania z naszego doświadczenia, a w celu uzyskania więcej informacji prosimy o kontakt pod adresem: **biuro@cognity.pl**.