5 wskazówek ekspertów, jak tworzyć idealne komunikaty AI w celu efektywnego wykorzystania AI

W dziedzinie sztucznej inteligencji kluczowa jest skuteczna komunikacja, zwłaszcza w przypadku współpracy z dużymi modelami językowymi (LLM), takimi jak chatboty. Zainspirowani wnikliwym 68-stronicowym dokumentem Lee Boonstry na temat inżynierii promptów, zebraliśmy cenne wskazówki, które codzienni użytkownicy mogą wykorzystać, aby ulepszyć swoje dialogi z chatbotami AI. Poniżej przedstawiamy pięć skutecznych strategii tworzenia lepszych promptów, które mogą prowadzić do bogatszych i dokładniejszych odpowiedzi AI.

1. Postaw na prostotę i przejrzystość

Choć luźna rozmowa z LLM może wydawać się kusząca, jasność zawsze powinna być na pierwszym miejscu. Monit pełen niepotrzebnych słów lub skomplikowanych fraz może łatwo zdezorientować AI, obniżając jakość jej wyników. Dostosowywanie monitów, aby były zwięzłe i konkretne, może znacznie poprawić zrozumienie i przynieść lepsze rezultaty.

Zamiast przedstawiać długą historię, skup się bezpośrednio na swoim zapytaniu. Rozważ różnice:

Zły pomysł: Jadę do Tokio w przyszłym miesiącu na pięć dni i chciałbym zobaczyć zabytkowe świątynie. Jestem też fanem galerii sztuki nowoczesnej, ale mam tendencję do przytłoczenia w zatłoczonych miejscach.

Dobry pomysł: Działaj jako konsultant ds.podróży do Tokio. Zaproponuj 5 zabytkowych świątyń i 3 galerie sztuki nowoczesnej w pobliżu Shinjuku, które są mniej zatłoczone.

2. Przypisz sztuczną inteligencję określoną rolę

Przypisanie jasnej roli AI przed sformułowaniem prośby może znacznie zwiększyć nacisk jej odpowiedzi. Określając postać — czy to doradcę ds.podróży, czy nauczyciela języka — kierujesz tonem, słownictwem i kontekstem AI, utrzymując jej odpowiedzi istotne i na temat.

Oto jak specyfikacja roli może zmienić wynik:

Zły pomysł: Utwórz plan lekcji na temat fotosyntezy.

Dobry temat: Jesteś nauczycielem w przedszkolu. Opracuj 30-minutowy plan lekcji na temat fotosyntezy, który obejmuje wciągającą historię, aktywność praktyczną i trzy proste pytania kontrolne.

Bliźnięta w roli nauczycielki przedszkolnej

3. Podaj jasne przykłady

Podawanie przykładów może być czynnikiem zmieniającym zasady gry. Im więcej kontekstu podasz, tym lepiej AI będzie przygotowana do udzielania dostosowanych odpowiedzi. Pojedyncze podpowiedzi (pojedynczy przykład) i kilka podpowiedzi (wiele przykładów) mogą pomóc Ci precyzyjnie określić, czego oczekujesz od AI. Najlepiej podać trzy do pięciu dobrze zdefiniowanych przykładów, aby zapewnić optymalne zaangażowanie.

Ta praktyka jest szczególnie korzystna, gdy zarysowujesz pożądaną strukturę lub format. Na przykład, jeśli potrzebujesz, aby AI kategoryzowała recenzje na podstawie nastrojów, dołącz przykłady, jak odróżnić recenzje negatywne, neutralne i pozytywne.

4. Wdrażaj funkcję Step-Back Prompting

Podpowiedzi typu step-back to unikalne dwuetapowe podejście, które polega na zadaniu podstawowego pytania przed zagłębieniem się w nie. Ta technika zachęca sztuczną inteligencję do wykorzystania szerszej wiedzy przed zajęciem się konkretnym żądaniem, co skutkuje bardziej wnikliwymi odpowiedziami.

Ta metoda jest nie tylko strategiczna, ale zachęca AI do krytycznego myślenia. Oto, jak działa w praktyce:

Pierwsze pytanie: Jakie są najważniejsze elementy skutecznego opisu produktu?

Po otrzymaniu odpowiedzi możesz przejść do drugiego pytania, aby doprecyzować szczegóły:

Drugie polecenie: Używając tych elementów, stwórz opis produktu dla nowego smartwatcha, uwzględniając następujące specyfikacje (podaj specyfikacje).

Gemini udostępnia pełny opis produktu smartwatch

5. Kładź nacisk na pozytywne instrukcje

LLM są skuteczniejsi, gdy otrzymują jasne dyrektywy, aby wykonać działanie, zamiast gdy mówi się im, czego unikać. Monit, który mówi AI, co uwzględnić, nie tylko pobudzi kreatywność, ale także przyniesie bardziej produktywną interakcję. Zamiast szczegółowo opisywać ograniczenia, podkreśl oczekiwane rezultaty.

Chociaż czasami stosowanie ograniczeń może być konieczne, skupienie się na konstruktywnych instrukcjach jest zazwyczaj bardziej skuteczne. Na przykład:

Zły monit: Opisz naszą nową eko-butelkę. Nie używaj superlatywów i unikaj wspominania o cenie.

Dobry temat: Napisz opis produktu składający się z 2 zdań dla naszej ekologicznej butelki, który podkreśla jej 48-godzinną izolację i konstrukcję ze stali w 100% pochodzącej z recyklingu. Użyj jasnego języka zorientowanego na korzyści, bez wspominania o cenie.

Bliźnięta podają krótki opis butelki na wodę

Wdrożenie tych wskazówek może znacznie podnieść jakość interakcji z AI. Oprócz tworzenia lepszych podpowiedzi, rozważ personalizację interakcji z AI, aby jeszcze bardziej zwiększyć zaangażowanie.

Często zadawane pytania

1. Czym jest inżynieria błyskawiczna dla chatbotów AI?

Inżynieria natychmiastowa obejmuje sztukę tworzenia skutecznych podpowiedzi w celu uzyskania najlepszych odpowiedzi od chatbotów AI. Wymaga jasnego zrozumienia możliwości AI i sposobu komunikowania konkretnych żądań w celu uzyskania dokładnych wyników.

2. Dlaczego korzystne jest zachowanie prostoty monitów?

Prostota w monitach minimalizuje zamieszanie i zmniejsza prawdopodobieństwo błędnej interpretacji przez AI. Jasne i zwięzłe instrukcje pomagają zapewnić, że AI rozumie dokładnie, o co jest pytane, co prowadzi do bardziej trafnych i przydatnych odpowiedzi.

3. Jak mogę zwiększyć skuteczność swoich podpowiedzi?

Aby ulepszyć swoje podpowiedzi, podaj jasne przykłady, przypisz określone role do AI, użyj technik podpowiedzi typu „krok wstecz” i skup się na pozytywnych instrukcjach, a nie ograniczeniach. To podejście poprowadzi AI do generowania lepszych i bardziej zgodnych odpowiedzi na Twoje prośby.

Źródło i obrazy