Ingineria prompturilor
Ingineria prompturilor înseamnă, pe scurt, să pui întrebări bune AI-ului. Un prompt este inputul tău cu întrebarea sau cererea ta.
Ingineria prompturilor presupune să concepem întrebări și indicații țintite pentru a ajuta modelele AI să ofere răspunsurile corecte în timpul conversațiilor. Cu prompturi mai bune, obții rezultate mai bune.
Împreună cu specificațiile modelului ales, acest lucru determină calitatea răspunsului.
Elemente ale unui prompt (întrebare)
Pentru a obține rezultate mai bune, trebuie să iei în considerare următoarele puncte:
- Scop: ce dorești exact de la modelul lingvistic?
- Rol: ce rol are modelul lingvistic? (De ex. „Analist de marketing”, „Consilier juridic”, „Manager de proiect”)
- Context: informații de fundal despre cerere (De ex. obiectivele companiei, detalii despre proiect, informații de piață)
- Stil: ce stil dorești să folosești? (De ex. formal, convingător, concis)
- Output: ce format dorești? (De ex. un raport, e-mail, schiță de prezentare, fragment de cod)
Scopul
Descrierea exactă a scopului întrebării tale este esențială și nu poate fi omisă.
Ce dorești să afli?
- Întrebările factuale sunt posibile, dar fii conștient de limitări (de exemplu, lipsa cunoștințelor actualizate)
- La fel ca în Google, nu vei primi exact același răspuns dacă pui aceeași întrebare de mai multe ori
- Avantajul este funcția de „chat” care îți permite să continui să întrebi
Exemplu de prompt cu un scop clar:
Oferă o descriere a principalelor provocări pentru implementarea unei noi platforme AI într-o companie de dimensiuni medii.
Implementarea unei noi platforme AI într-o companie de dimensiuni medii aduce cu sine diverse provocări importante. Câteva dintre acestea sunt:
- Rezistența la schimbare: Angajații sunt obișnuiți cu procesele și sistemele existente. O nouă platformă AI necesită adaptare și poate genera rezistență, mai ales dacă impactul asupra fluxurilor de lucru nu este clar.
- Calitatea și disponibilitatea datelor: Platformele AI depind puternic de date. Colectarea, curățarea și structurarea datelor pentru noua platformă poate fi complexă și consumatoare de timp.
- Integrarea cu sistemele existente: Platforma AI trebuie adesea integrată cu alte aplicații de business (ERP, surse de date, instrumente BI). Acest lucru poate genera provocări tehnice.
- Costuri: Pe lângă costurile de licență ale platformei, există costuri pentru implementare, training, infrastructura de date și posibil personal specializat.
- Training și adoptare: Angajații trebuie instruiți în utilizarea noii platforme și în interpretarea rezultatelor. Fără training adecvat și suport continuu, rata de adoptare poate rămâne scăzută.
- Alegerea platformei și a cazurilor de utilizare potrivite: Există multe platforme și tehnologii AI. Selectarea unei platforme și definirea unor cazuri de utilizare relevante, care să corespundă nevoilor și obiectivelor strategice ale companiei, este crucială.
- Considerații etice și conformitate: În funcție de aplicația platformei AI, pot exista aspecte etice și cerințe de conformitate (de ex. GDPR) care trebuie gestionate cu atenție.
- Managementul proiectului: O implementare de succes necesită management solid al proiectului, obiective clare și implicarea părților interesate din diferite departamente.
Adăugarea rolului și contextului
Adăugarea unui rol și context oferă răspunsuri mai bune și mai specifice.
Exemplu cu aceeași întrebare, dar cu rol și context:
Ca manager de proiect responsabil de implementarea unei noi platforme AI pentru analiza datelor și optimizarea proceselor la un furnizor B2B cu 150 de angajați, oferă o descriere a principalelor provocări și posibile strategii de atenuare.
Ca manager de proiect pentru implementarea unei noi platforme AI pentru analiza datelor și optimizarea proceselor la un furnizor B2B cu 150 de angajați, identific următoarele provocări importante și posibile strategii de atenuare:
- Rezistența la schimbare & Adoptarea utilizatorilor:
- Provocare: Angajații, în special cei ale căror sarcini sunt direct afectate, pot fi reticenți să renunțe la metodele lor familiare și să adopte noile perspective bazate pe AI.
- Atenuare: Implică utilizatorii-cheie din timp. Comunică clar beneficiile (eficiență, decizii mai bune, perspective noi). Oferă training extins, bazat pe roluri, și suport continuu. Numește „campioni AI” în departamente.
- Calitatea datelor, guvernanța și migrarea:
- Provocare: Eficacitatea platformei AI depinde de date de înaltă calitate și bine gestionate. Datele din sistemele existente sunt adesea inconsistente, incomplete sau incorecte.
- Atenuare: Începe cu un audit detaliat al datelor, definește un cadru de guvernanță a datelor și efectuează curățarea datelor înainte de integrare/migrare. Definește modele și fluxuri clare de date. Testează și validează datele cu atenție.
- Integrarea cu infrastructura IT existentă:
- Provocare: Conexiunile cu sursele de date existente, ERP, CRM și alte sisteme trebuie să funcționeze fără probleme și în siguranță.
- Atenuare: Identifică toate integrările necesare din timp. Alege o platformă AI cu API-uri robuste sau conectori standard. Testează integrările temeinic.
- Extinderea necontrolată a scopului & Depășirea bugetului:
- Provocare: Pe parcursul proiectului pot apărea cereri noi pentru aplicații AI care extind scopul și cresc costurile.
- Atenuare: Definește un scop clar și delimitat cu cazuri de utilizare precise (MVP - Minimum Viable Product) pentru prima fază. Aplică un proces strict de management al schimbărilor. Menține un plan și un buget realist, inclusiv o rezervă.
- Selecția tehnologiei și a partenerului de implementare potrivit:
- Provocare: Piața AI este complexă. O alegere greșită a tehnologiei sau un partener fără experiență poate compromite proiectul.
- Atenuare: Cercetează temeinic tehnologiile AI potrivite pentru cazurile de utilizare definite. Selectează un partener cu experiență demonstrabilă în domeniul tău și cu tehnologiile alese. Solicită referințe.
- Lipsa cunoștințelor și competențelor AI în organizație:
- Provocare: Este posibil să nu existe expertiză internă suficientă pentru a utiliza, întreține sau dezvolta eficient platforma AI.
- Atenuare: Investește în training și formare. Ia în considerare angajarea de personal specializat sau colaborează strâns cu partenerul de implementare pentru transfer de cunoștințe. Creează o cultură a învățării continue.
- Considerații etice și explicabilitate (Explainable AI):
- Provocare: Deciziile luate sau susținute de AI trebuie să fie transparente și explicabile, mai ales dacă afectează clienți sau angajați. Bias-ul în date poate conduce la rezultate nedrepte.
- Atenuare: Stabilește ghiduri etice pentru utilizarea AI. Alege modele interpretabile acolo unde este posibil. Implementează procese pentru detectarea și atenuarea bias-ului. Asigură supraveghere umană pentru deciziile critice AI.
Abordând proactiv aceste provocări, creștem șansele unei implementări de succes a platformei AI care să contribuie efectiv la obiectivele companiei.
Tehnici
Mai jos descriem câteva tehnici pe care le poți folosi pentru prompturi mai avansate.
Tehnica 1 - oferirea de exemple
Pentru a te asigura că modelul lingvistic folosește același stil pe care îl dorești, oferă unul sau două exemple.
Această metodă se numește „one & few-shot prompting”
Scrie un e-mail concept către clienți despre o actualizare planificată a sistemului. Folosește politica noastră internă pentru comunicarea cu clienții (include punctele relevante din politică). Folosește ca ghid de stil acest newsletter recent, dar nu prelua informații de conținut: (include textul newsletter-ului)
Promptul complet este următorul:
Politica internă pentru comunicarea cu clienții:
- Fii întotdeauna profesionist și politicos.
- Oferă actualizări în timp util despre modificări importante sau întreruperi.
- Furnizează informații clare și concise.
- Oferă o soluție sau compensație dacă este cazul.
Folosește pentru stil acest newsletter, dar nu folosi informații din el. Stimate client,
Dorim să vă informăm despre o actualizare planificată a sistemului care poate afecta serviciile noastre.
Data și ora actualizării: [data și ora] Durata estimată a întreruperii: [durata] Servicii implicate: [servicii]
În această perioadă, serviciile noastre pot fi temporar întrerupte. Facem tot posibilul să minimizăm disconfortul și să restabilim serviciile cât mai rapid.
Mai jos este răspunsul modelului lingvistic la promptul extins cu exemple
Stimate client,
Dorim să vă informăm despre o actualizare planificată a sistemului care poate afecta serviciile noastre.
Data și ora actualizării: [data și ora] Durata estimată a întreruperii: [durata] Servicii implicate: [servicii]
În această perioadă, serviciile noastre pot fi temporar întrerupte. Facem tot posibilul să minimizăm disconfortul și să restabilim serviciile cât mai rapid.
Dacă aveți întrebări, nu ezitați să ne contactați.
Cu stimă,
[Numele tău]
[Funcția ta]
[Numele companiei]
[Informații de contact]
Tehnica 2 - oferirea unui șablon
Pentru a te asigura că modelul lingvistic folosește un anumit format, oferă un șablon și un exemplu. Acest lucru face ca modelul să structureze răspunsul într-un anumit mod. Poți folosi formate foarte diferite, utile în situații precum:
- output csv pentru import în Excel sau un instrument de analiză a datelor
- output json pentru integrări API sau fișiere de configurare
- structură de agendă pentru o ședință de proiect
Exemplu prompt:
Generează o listă cu trei canale potențiale de marketing pentru un nou produs SaaS destinat IMM-urilor. Formatează răspunsul astfel:
Canal:
Public țintă:
ROI potențial:
Resurse necesare:
De exemplu:
Canal: LinkedIn Advertising
Public țintă: Titluri specifice, industrii, mărimea companiei
ROI potențial: Ridicat, dacă este bine targetat
Resurse necesare: Buget publicitar, creare conținut, management campanie
Această metodă se numește „output templates”
Mai jos este răspunsul modelului lingvistic la promptul cu un șablon de output
Canal: Content Marketing (Blog & SEO)
Public țintă: Companii care caută activ soluții pentru problemele lor, trafic organic
ROI potențial: Ridicat pe termen lung, construiește autoritate
Resurse necesare: Redactori de conținut, specialist SEO, timp pentru cercetare cuvinte cheie și promovare conținut
Canal: Google Ads (Search)
Public țintă: Companii care caută activ cuvinte cheie specifice legate de produsul SaaS
ROI potențial: Mediu spre ridicat, în funcție de concurență și CPC
Resurse necesare: Buget publicitar, cercetare cuvinte cheie, optimizare pagină de destinație, management campanie
Canal: E-mail Marketing (Lead Nurturing)
Public țintă: Lead-uri colectate prin website, webinarii sau alte canale
ROI potențial: Ridicat, eficient pentru conversia lead-urilor în clienți
Resurse necesare: Platformă de e-mail marketing, conținut pentru secvențe de e-mail, abilități de segmentare
Tehnica 3 - oferirea unui indiciu
Pentru a te asigura că modelul lingvistic începe și scrie într-un anumit mod, oferă un indiciu. Aici scriem indiciul la finalul promptului.
Exemplu prompt:
Poți să rezumi acest raport de cercetare de piață pentru mine? (lipește secțiunile relevante din raport). Începe răspunsul cu:
Cele mai importante concluzii din această cercetare de piață sunt:
- LIPEȘTE TEXTUL RAPORTULUI
Această metodă se numește „cues și hints”
Acest exemplu folosește un raport fictiv.
Mai jos este răspunsul modelului lingvistic la promptul cu un indiciu
Cele mai importante concluzii din această cercetare de piață sunt:
- Cererea pentru software de management de proiect bazat pe cloud în IMM-uri a crescut cu 35% în ultimii doi ani.
- Factorii principali de decizie pentru IMM-uri sunt ușurința în utilizare, posibilitățile de integrare cu instrumentele existente și prețul.
- Competitorul A deține o cotă de piață de 25%, urmat de Competitorul B cu 18%. Există spațiu pentru noi jucători care se concentrează pe nișe specifice sau oferă o experiență superioară utilizatorului.
- Cele mai mari provocări pentru IMM-uri în adoptarea de software nou sunt investiția inițială și timpul necesar pentru instruirea angajaților.
- Se estimează că piața va continua să crească anual cu 15% în următorii cinci ani.
Tehnica 4 - separarea conținutului de instrucțiuni
Uneori promptul este foarte lung din cauza conținutului suplimentar și modelul lingvistic nu interpretează exact ce dorești. Probabil ai observat asta în exemplul anterior. Atunci separă conținutul cu trei ghilimele la începutul și sfârșitul textului față de restul promptului.
Exemplu prompt:
Poți să rezumi acest articol pentru mine?
"""
(lipește textul articolului).
"""
Începe răspunsul cu:
Punctele principale din acest articol sunt:
Această metodă se numește „content splitting”
Acest exemplu folosește din nou un articol de pe internet: https://www.leraar24.nl/2619420/onderwijs-op-afstand-wat-hebben-we-geleerd/
Mai jos este răspunsul modelului lingvistic la promptul cu conținut separat. Folosim trei ghilimele sau trei asteriscuri pentru a delimita contextul întrebării.
Punctele principale din acest articol sunt:
- În timpul crizei COVID, profesorii au trebuit să conceapă strategii și tehnici pentru a face învățământul la distanță cât mai eficient, în timp ce părinții au preluat un rol mai mare în sprijinirea copiilor lor.
- Factorii importanți pentru succesul învățământului la distanță au fost organizarea unei structuri zilnice, menținerea unei comunicări deschise între profesor și elev și luarea unor decizii bine gândite privind ce părți ale lecției pot fi făcute online sau pe hârtie.
- Provocările includ găsirea modalităților de a sprijini elevii vulnerabili și presiunea suplimentară pusă pe părinți, în special cei care lucrează și de acasă.
- A existat o creștere rapidă a digitalizării în școli, cu adăugarea de noi instrumente și metode digitale. Articolul menționează exemplul profesoarei Mandy de Vries, care, în ciuda experienței scurte în învățământ, a putut să-și ajute colegii prin abilitățile sale digitale.
- Articolul subliniază și importanța menținerii contactului și atenției pentru elevi, în special cei din învățământul special, oferind sfaturi practice atât pentru profesori, cât și pentru părinți.
- În final, articolul speră că implicarea părinților în educația copiilor lor la distanță va continua și după pandemie.
Tehnica 5 - cere mai întâi informații suplimentare
Poți da instrucțiuni să se pună mai întâi întrebări suplimentare înainte de a genera răspunsul. Astfel, modelul lingvistic te ajută să-ți rafinezi și să-ți specifici cererea.
Exemplu prompt:
„Vreau să întocmesc o propunere de proiect pentru dezvoltarea unei noi aplicații mobile pentru comunicare internă. Aplicația trebuie să includă funcții pentru actualizări de știri, un catalog de angajați și mesagerie directă. Înainte să scrii propunerea, poți să-mi pui întrebări suplimentare pentru a îmbunătăți propunerea?”
Această metodă se numește „ask before answer prompting”
Mai jos este răspunsul modelului lingvistic la promptul cu cererea de informații suplimentare
Desigur! Iată câteva întrebări pe care le pot pune pentru a îmbunătăți propunerea de proiect:
Care este scopul principal al aplicației de comunicare internă? (De ex. creșterea implicării, îmbunătățirea diseminării informațiilor, facilitarea colaborării)
Care este publicul țintă specific din cadrul companiei? (De ex. toți angajații, departamente specifice, angajați de teren)
Există sisteme sau platforme existente cu care aplicația trebuie să se integreze? (De ex. intranet, sistem HR, Active Directory)
Care este bugetul estimat și termenul dorit pentru dezvoltare și implementare?
Există cerințe specifice de securitate sau conformitate pe care aplicația trebuie să le respecte? (De ex. GDPR, politica de retenție a datelor)
Ce indicatori cheie de performanță (KPI) vor fi folosiți pentru a măsura succesul aplicației?
Există idei privind designul sau brandingul aplicației? Trebuie să se alinieze cu identitatea corporativă?
Există o preferință pentru platforma de dezvoltare (iOS, Android, cross-platform)?
Cu aceste informații suplimentare putem obține o imagine mai clară a scopului și cerințelor și astfel să elaborăm o propunere de proiect mai solidă.
Tehnica 6 - prompt emoțional
Poți da instrucțiuni pentru a adapta tonul textului la emoțiile subiacente sau pentru a evoca un răspuns emoțional specific. Acest lucru este util pentru serviciul clienți, comunicarea internă sau marketing.
Exemplu prompt:
„Trebuie să redactez un e-mail către un client nemulțumit de o întrerupere recentă a serviciului. Clientul a scris următorul mesaj: """ …. """ (lipește textul clientului) Vreau ca e-mailul să fie empatic, să recunoască frustrarea clientului și să ofere o soluție constructivă.”
Această metodă se numește „emotional prompting”
Acest exemplu folosește o reclamație fictivă.
Promptul complet este:
Trebuie să redactez un e-mail către un client nemulțumit de o întrerupere recentă a serviciului. Clientul a scris următorul mesaj:
"""Stimate domn/doamnă,
Sunt foarte dezamăgit de întreruperea neașteptată a serviciului de ieri după-amiază. Aceasta a perturbat grav activitatea noastră și a dus la pierderi de productivitate. Ne bazăm pe serviciile dumneavoastră și astfel de incidente sunt inacceptabile. Aștept o explicație clară și o compensație adecvată."""
Vreau ca e-mailul să fie empatic, să recunoască frustrarea clientului și să ofere o soluție constructivă.
Mai jos este răspunsul primit de la modelul lingvistic
Stimate [Nume Client],
Vă mulțumim pentru mesaj și vă prezentăm scuzele noastre sincere pentru întreruperea serviciului pe care ați experimentat-o ieri după-amiază. Înțeleg pe deplin frustrarea dumneavoastră și impactul pe care l-a avut asupra activității companiei. Ne pare foarte rău că nu am îndeplinit așteptările dumneavoastră și standardele noastre de serviciu.
Întreruperea a fost cauzată de [explicație scurtă și clară a cauzei, de ex. o defecțiune tehnică neprevăzută în centrul nostru de date]. Am luat măsuri imediate, iar tehnicienii noștri au lucrat intens pentru a restabili serviciul cât mai rapid posibil. Serviciul este complet operațional din [momentul].
Luăm acest incident foarte în serios și suntem deja în proces de evaluare a cauzei pentru a preveni repetarea în viitor.
Pentru a compensa disconfortul, vă oferim cu plăcere [ofertă concretă, de ex. o reducere la următoarea factură / un upgrade gratuit de o lună / un credit de serviciu]. Unul dintre managerii noștri de cont vă va contacta în următoarele 24 de ore pentru a discuta personal acest aspect și pentru a răspunde eventualelor întrebări suplimentare.
Încă o dată, ne cerem scuze pentru neplăceri. Apreciem colaborarea dumneavoastră și ne străduim să vă oferim în viitor serviciul de încredere pe care îl așteptați de la noi.
Cu stimă,
[Numele tău/Numele companiei]
Tehnica 7 - solicitarea mai multor versiuni
Ceri mai multe versiuni ale unui răspuns, astfel încât să ai opțiuni din care să alegi. De exemplu, vrei ca modelul să te ajute să generezi diferite sloganuri de marketing pentru un produs nou. Există multe unghiuri posibile, așa că dorești mai multe opțiuni. Aceasta poate fi combinată eficient cu setarea unui rol specific pentru model și o promptă de sistem pentru a-l ghida suplimentar.
Poți citi mai multe despre roluri în articolul relevant. Exemplul cu mai multe versiuni este la finalul articolului. Nu este repetat integral aici.
Tehnica 8 - combinarea cu o promptă de sistem
Cu o promptă de sistem poți da instrucțiuni modelului AI. Este o indicație pe care o oferi modelului pentru a defini sarcina sau comportamentul său specific. Poți include ce tip de output aștepți de la modelul AI. Este o modalitate de a ghida modelul și de a preveni răspunsuri irelevante sau nedorite.
Câteva exemple de prompturi simple și generale de sistem:
„Vreau să fii un asistent prietenos și de ajutor.”
„Rămâi întotdeauna profesionist și respectuos în limbaj.”
„Concentrează-te pe oferirea de răspunsuri concrete, la obiect, fără detalii inutile.”
Prompta de sistem setează tonul și așteptările pentru conversația sau sarcina specifică pe care vrei să o realizezi cu modelul AI.
Poți crea și prompturi de sistem mai avansate pentru sarcini specifice, cum ar fi rezumarea unui text:
„Analizează cu atenție textul dat și oferă un rezumat concis, dar informativ, al punctelor principale. Identifică mesajul central și detaliile esențiale.”
Prompturile de sistem nu au aceeași influență asupra tuturor modelelor AI. La chatGPT funcționează foarte bine, la Claude de asemenea, iar la alte modele influența este mai redusă. Este interesant să încerci și să vezi ce model funcționează cel mai bine pentru inputul tău.
Poți seta o promptă de sistem generală în preferințe, dar cel mai bine este să creezi aceste prompturi de sistem pentru fiecare sarcină pe care vrei să o automatizezi. Noi numim asta roluri.
Poți citi mai multe despre roluri în articolul relevant.
Anotarea unui pasaj
Selectează textul dintr-un mesaj de chat finalizat și alege Anotează. Scrie în fereastră o întrebare sau o instrucțiune de modificare, de exemplu „Simplifică doar această propoziție”, și alege Salvează. Poți anota mai multe pasaje. Apoi trimite; nu este nevoie de un prompt suplimentar în câmpul de input, dar poți adăuga dacă dorești. Pasajul rămâne păstrat în comentariu, chiar dacă schimbi fereastra. Poți șterge o notă înainte de trimitere. Pe mobil, ține apăsat textul pentru a selecta.