Prompt / LLM Engineer – zaawansowane techniki promptowania, RAG, łączenie z bazami danych, projektowanie agentów

Kim jest Prompt / LLM Engineer?

Prompt Engineer, znany również jako LLM (Large Language Model) Engineer, to specjalista zajmujący się projektowaniem, optymalizacją i integracją interakcji z dużymi modelami językowymi, takimi jak GPT. Ich głównym zadaniem jest tworzenie skutecznych i precyzyjnych zapytań (promptów), które pozwalają wyciągać z modeli maksymalnie użyteczne, trafne i spójne odpowiedzi.

W odróżnieniu od typowych programistów, Prompt Engineer nie zawsze musi pisać kod w tradycyjnym rozumieniu, lecz operuje na granicy języka naturalnego i technologii sztucznej inteligencji. Kluczowe jest tu głębokie zrozumienie sposobu działania modeli językowych oraz umiejętność eksperymentowania z formą i strukturą zapytań, aby uzyskać pożądane rezultaty w różnych kontekstach biznesowych, edukacyjnych czy badawczych.

Rola LLM Engineera rozszerza się także na integrację modeli z bazami danych, systemami informacyjnymi oraz projektowanie agentów zdolnych do samodzielnego podejmowania decyzji w oparciu o dane wejściowe. To zawód multidyscyplinarny, łączący kompetencje z zakresu językoznawstwa, analizy danych, inżynierii oprogramowania i sztucznej inteligencji.

W praktyce Prompt / LLM Engineer może pracować nad:

• projektowaniem promptów zwiększających dokładność odpowiedzi modelu,
• tworzeniem systemów opartych na technikach łączenia wiedzy z różnych źródeł,
• optymalizacją wydajności i kosztów korzystania z modeli językowych,
• projektowaniem interaktywnych agentów wspierających pracę użytkowników.

W dobie dynamicznego rozwoju AI, kompetencje Prompt / LLM Engineera stają się kluczowe dla firm i organizacji, które chcą efektywnie wykorzystywać możliwości dużych modeli językowych w swoich produktach i usługach.

Zakres obowiązków: Tworzenie zaawansowanych promptów

Jednym z kluczowych zadań Prompt / LLM Engineera jest projektowanie, testowanie i optymalizacja zaawansowanych promptów – czyli zapytań kierowanych do dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT. To właśnie dobrze sformułowane promptowanie decyduje o jakości, trafności i przydatności odpowiedzi generowanych przez model. W Cognity często słyszymy pytania, jak praktycznie podejść do tego zagadnienia – odpowiadamy na nie także na blogu.

W codziennej pracy inżynier promptów nie ogranicza się do prostego zadawania pytań. Jego zadaniem jest precyzyjne kontrolowanie zachowania modelu poprzez:

• Projektowanie promptów jedno- i wieloetapowych – w zależności od złożoności zadania, inżynier może stosować pojedyncze zapytania lub sekwencje zapytań prowadzące model krok po kroku do rozwiązania problemu.
• Użycie kontekstu – uwzględnianie dodatkowych informacji w promptach, takich jak wcześniejsze odpowiedzi, dane użytkownika czy wyniki wcześniejszych zapytań, aby zwiększyć trafność generacji.
• Kontrola tonu i stylu wypowiedzi – dostosowanie formy odpowiedzi modelu do konkretnego zastosowania: technicznego, marketingowego, edukacyjnego czy konwersacyjnego.
• Minimalizacja halucynacji – poprzez odpowiednią konstrukcję promptu, inżynier dąży do ograniczenia nieprawdziwych lub niespójnych informacji generowanych przez model.
• Tworzenie promptów adaptacyjnych – dynamicznych instrukcji, które reagują na zmieniające się dane wejściowe lub kontekst użytkownika.

W praktyce oznacza to nie tylko znajomość języka naturalnego i logiki, ale też umiejętność eksperymentowania, analizowania wyników i iteracyjnego usprawniania promptów. Efektywne promptowanie wymaga wyczucia, doświadczenia oraz zrozumienia, jak modele językowe interpretują i przetwarzają tekst.

Techniki wspomagające: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to technika łącząca zalety generatywnych modeli językowych (LLM) z możliwościami wyszukiwania informacji w zewnętrznych zbiorach danych. Jej głównym celem jest poprawa dokładności i aktualności odpowiedzi generowanych przez model poprzez wzbogacenie ich o informacje pobrane spoza wbudowanej wiedzy modelu.

Standardowe modele językowe opierają się na danych, na których zostały wytrenowane, co oznacza, że ich wiedza jest statyczna i ograniczona do momentu zakończenia treningu. RAG umożliwia dynamiczne pozyskiwanie kontekstu z zewnętrznych źródeł (np. baz wiedzy, dokumentów, baz danych), co pozwala na uzyskanie bardziej precyzyjnych i aktualnych odpowiedzi.

Główne komponenty RAG

• Retriever – komponent odpowiedzialny za przeszukiwanie zewnętrznego źródła wiedzy w odpowiedzi na zadane zapytanie. Może wykorzystywać metody klasyczne (TF-IDF, BM25) lub wektorowe (np. FAISS, Elasticsearch z embeddingami).
• Generator – model językowy, który otrzymuje wyniki wyszukiwania i generuje finalną odpowiedź, uwzględniając dostarczony kontekst.

Zastosowania RAG

Technika ta znajduje zastosowanie w wielu scenariuszach, gdzie wymagane są:

• odpowiedzi oparte na aktualnych lub firmowych danych (np. dokumentacje, bazy wiedzy, e-maile),
• generowanie raportów lub streszczeń z dużych zbiorów informacji,
• weryfikacja informacji z wielu źródeł przed wygenerowaniem odpowiedzi.

Porównanie: LLM bez RAG vs. LLM z RAG

Przykład uproszczonego przepływu RAG

# Pseudokod ilustrujący działanie
zapytanie = "Jakie są zalety RAG?"
kontekst = retriever.search(zapytanie)
odpowiedz = generator.generate(zapytanie, kontekst)
print(odpowiedz)

RAG nie tylko zwiększa jakość odpowiedzi, ale także umożliwia budowę bardziej zaawansowanych systemów AI, które są w stanie efektywnie działać w dynamicznych i złożonych środowiskach informacyjnych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się, jak praktycznie wdrażać tego typu rozwiązania, sprawdź Kurs Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models.

Integracja z bazami danych i zewnętrznymi źródłami wiedzy

Współczesne modele językowe, mimo swojej potężnej zdolności generacyjnej, nie posiadają wbudowanej wiedzy w czasie rzeczywistym i nie oferują dostępu do dynamicznie zmieniających się danych. Dlatego kluczową rolą Prompt / LLM Engineera jest integracja modeli z zewnętrznymi źródłami wiedzy – zarówno ustrukturyzowanymi (bazy danych), jak i nieustrukturyzowanymi (API, dokumenty, pliki, internetowe źródła wiedzy).

Integracja taka pozwala zwiększyć aktualność, trafność i kontekstualność odpowiedzi generowanych przez model. Można tu wyróżnić dwa główne podejścia:

Rola inżyniera polega nie tylko na samej integracji, ale także na zaprojektowaniu bezpiecznego i wydajnego przepływu danych między modelem a źródłami. Dodatkowo, istotne jest zrozumienie jak i kiedy przekazywać dane do modelu – czy jako część promptu, czy za pomocą dedykowanych komponentów pośredniczących. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Prosty przykład zapytania do bazy danych SQL z użyciem języka naturalnego może wyglądać tak:

# Prompt użytkownika:
"Pokaż mi 10 najlepiej sprzedających się produktów w ostatnim miesiącu."

# Zapytanie SQL wygenerowane przez model:
SELECT product_name, SUM(quantity_sold) as total_sales
FROM sales
WHERE sale_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH)
GROUP BY product_name
ORDER BY total_sales DESC
LIMIT 10;

W kolejnych etapach projektowania integracji kluczowe będzie również rozważenie mechanizmów odpowiedzialnych za kontrolę dostępu, walidację danych oraz aktualizację kontekstu w czasie rzeczywistym.

Projektowanie i rozwój inteligentnych agentów

Rozwój dużych modeli językowych (LLM) otworzył drogę do tworzenia inteligentnych agentów, czyli systemów zdolnych do wykonywania złożonych działań na podstawie przetworzanych danych, poleceń użytkownika oraz samodzielnie pozyskiwanych informacji. Rola Prompt / LLM Engineera w tym kontekście polega na projektowaniu architektury komunikacji między agentem a modelem LLM, integracji z interfejsami API, bazami danych oraz ustaleniu reguł decyzyjnych.

Inteligentni agenci mogą działać w różnych środowiskach – od prostych chatbotów obsługujących klientów, po złożone systemy wspomagające analizy biznesowe, automatyzację procesów czy działanie aplikacji typu no-code/low-code. Więcej na temat budowy i wykorzystania agentów oraz nowoczesnych metod pozyskiwania informacji znajdziesz w naszym Kursie RAG w praktyce – nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Typy agentów i ich zastosowania

Elementy projektowania agenta

Tworzenie skutecznego agenta wymaga przemyślanego połączenia kilku komponentów:

• System promptów – definiuje, jak agent komunikuje się z LLM i formułuje zadania.
• Logika decyzyjna – reguły pozwalające agentowi wybierać odpowiednie akcje w zależności od kontekstu.
• Interfejsy zewnętrzne – API, bazy danych, narzędzia analityczne, z których agent może korzystać.
• Zarządzanie stanem – przechowywanie pamięci agenta, historii rozmowy i danych tymczasowych.

Przykładowy szkielet agenta

def agent_controller(user_input):
    context = load_context()
    prompt = build_prompt(user_input, context)
    response = call_llm(prompt)

    if "needs_external_data" in response:
        external_info = query_api(response['query'])
        updated_prompt = enrich_with_data(prompt, external_info)
        final_response = call_llm(updated_prompt)
        return final_response

    return response

W powyższym przykładzie agent analizuje kontekst, formułuje zapytanie do LLM, a następnie – w razie potrzeby – uzupełnia odpowiedź o dane zewnętrzne, aktualizując prompt i uzyskując precyzyjniejszy wynik.

Projektowanie inteligentnych agentów to proces iteracyjny, wymagający testowania, monitorowania jakości odpowiedzi, a także dbałości o spójność zachowania agenta w różnych scenariuszach użytkowych.

Przykłady zastosowań i scenariusze użycia

Rola Prompt / LLM Engineera znajduje zastosowanie w wielu branżach i przypadkach użycia, gdzie potrzeba przekształcenia danych w wiedzę przy użyciu dużych modeli językowych (LLM). Poniżej przedstawiamy kilka głównych scenariuszy, w których zaawansowane techniki promptowania, integracja danych oraz projektowanie agentów odgrywają kluczową rolę.

• Asystenci konwersacyjni w obsłudze klienta: Automatyczne odpowiadanie na zapytania klientów, z dostępem do aktualnych danych z bazy wiedzy firmy. Wymaga łączenia LLM z zewnętrznymi źródłami informacji.
• Wsparcie w analizie dokumentów: Ekstrakcja kluczowych informacji z długich dokumentów prawnych lub medycznych za pomocą dedykowanych promptów i technik RAG.
• Systemy rekomendacyjne: Generowanie spersonalizowanych sugestii (np. produktów, treści) w oparciu o historię użytkownika i dane kontekstowe pobierane dynamicznie z baz danych.
• Autonomiczni agenci wykonujący zadania: Projektowanie agentów, którzy potrafią samodzielnie podejmować decyzje i wykonywać złożone, wieloetapowe zadania – np. rezerwacja podróży, tworzenie raportów finansowych czy planowanie działań marketingowych.
• Wewnętrzne chatboty do wsparcia pracowników: Dostarczanie odpowiedzi na pytania dotyczące procedur, regulaminów czy danych firmowych dzięki połączeniu LLM z wewnętrznymi repozytoriami wiedzy.

Różnorodność zastosowań można zaprezentować w formie porównania:

W praktyce, wiele z tych scenariuszy wymaga połączenia kilku technik – od zaawansowanego promptowania, przez integrację z bazami danych, po użycie agentów zarządzających przepływem informacji. Przykładowy fragment promptu do ekstrakcji danych z dokumentu mógłby wyglądać następująco:

"Przeanalizuj poniższy kontrakt i wypisz: 1. Strony umowy, 2. Datę podpisania, 3. Termin obowiązywania, 4. Klauzule finansowe. Pełna treść dokumentu: '''{dokument}'''"

Efektywność takich rozwiązań zależy od umiejętnego dobrania technik oraz dostosowania ich do konkretnego środowiska i problemu biznesowego.

Narzędzia i technologie wykorzystywane przez Prompt Engineerów

Praca Prompt / LLM Engineera wymaga znajomości szerokiego wachlarza narzędzi oraz technologii, które umożliwiają tworzenie, testowanie i optymalizację interakcji z dużymi modelami językowymi (LLM). W zależności od konkretnych zadań stosowane są różne rozwiązania – od prostych edytorów promptów po zaawansowane systemy integrujące modele z bazami danych i środowiskami produkcyjnymi.

• Platformy eksperymentacyjne i interfejsy promptowania: Narzędzia takie jak Playgroundy dostarczane przez dostawców modeli (np. OpenAI lub Anthropic) pozwalają na szybkie testowanie promptów i analizę wyników w czasie rzeczywistym.
• Frameworki do integracji modeli: Biblioteki takie jak LangChain czy LlamaIndex umożliwiają budowanie aplikacji opartych na LLM-ach, wspierając m.in. tworzenie przepływów danych, integrację z bazami danych czy zarządzanie pamięcią kontekstową.
• Środowiska do wersjonowania i testowania promptów: Narzędzia wspomagające testy A/B, wersjonowanie oraz automatyczne porównywanie wyników różnych promptów są kluczowe w procesie iteracyjnego ulepszania jakości odpowiedzi.
• Systemy do zarządzania wiedzą i danymi: Prompt Engineerzy często korzystają z narzędzi do zarządzania dokumentacją, wektorowych baz danych oraz wyszukiwarek semantycznych, które wspomagają dostęp do aktualnej i kontekstowej wiedzy.
• Środowiska deweloperskie i automatyzacja: Popularne języki programowania (np. Python, JavaScript) oraz platformy do budowania aplikacji (np. Jupyter, VS Code) są wykorzystywane do implementacji i automatyzacji procesów promptowania oraz integracji z innymi systemami.

Dobór odpowiednich narzędzi jest uzależniony od konkretnego zastosowania i typu projektu – inne technologie są wykorzystywane do szybkich prototypów, a inne w środowiskach produkcyjnych obsługujących złożone zapytania użytkowników.

Przyszłość zawodu i rozwój kompetencji

Rola Prompt / LLM Engineera dynamicznie ewoluuje w miarę rozwoju technologii sztucznej inteligencji i modeli językowych. W nadchodzących latach można spodziewać się, że zawód ten stanie się nie tylko bardziej wyspecjalizowany, ale także kluczowy w procesach transformacji cyfrowej wielu branż.

W miarę jak modele językowe stają się coraz bardziej zaawansowane i zintegrowane z otoczeniem biznesowym, rośnie zapotrzebowanie na ekspertów, którzy potrafią nie tylko tworzyć skuteczne prompty, ale także projektować całe systemy interakcji człowiek-AI. Prompt Engineerowie będą odgrywać istotną rolę w tworzeniu narzędzi wspierających decyzje, automatyzacji procesów oraz personalizacji interfejsów użytkownika.

W przyszłości kompetencje tych specjalistów będą znacznie wykraczać poza umiejętność konstruowania zapytań do modeli językowych. Ważne staną się m.in.:

• Umiejętność łączenia AI z danymi w czasie rzeczywistym – co pozwoli na dynamiczne dostosowywanie odpowiedzi do kontekstu użytkownika i aktualnych danych.
• Zrozumienie architektury systemów opartych na AI – umożliwiające projektowanie złożonych rozwiązań opartych na wielu komponentach, takich jak agenci AI, bazy wiedzy czy API zewnętrzne.
• Interdyscyplinarność – integracja wiedzy z zakresu UX, psychologii poznawczej, lingwistyki i analizy danych stanie się nieodłącznym elementem pracy Prompt Engineera.

Adaptacja do szybko zmieniającego się środowiska technologicznego będzie wymagała ciągłego doskonalenia umiejętności oraz aktywnego śledzenia nowości z obszaru LLM, NLP i inżynierii wiedzy. To zawód przyszłości, który łączy technologię, kreatywność i głębokie zrozumienie języka naturalnego w nowy, strategiczny sposób. W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Jira – co to jest i dlaczego stała się standardem w zarządzaniu projektami IT? 11 października 2025

Zarządzanie zadaniami w Monday.com – od prostych list po złożone procesy 09 października 2025