Prompt engineering

Prompt Engineering înseamnă pe scurt formularea unor întrebări bune către AI. Un prompt este inputul dumneavoastră cu întrebarea sau cererea.

Prompt engineering înseamnă să elaborăm întrebări și instrucțiuni direcționate pentru a ajuta modelele AI să ofere răspunsuri corecte în timpul conversațiilor. Cu prompts mai bune, obțineți rezultate mai bune.

Împreună cu specificațiile modelului ales, acest lucru determină calitatea răspunsului.

Elementele unui prompt (întrebare)

Pentru a obține rezultate mai bune, țineți cont de următoarele puncte:

• Scop: ce doriți exact de la modelul lingvistic?
• Rol: ce rol are modelul lingvistic? (De ex., „analist de marketing”, „consilier juridic”, „manager de proiect”)
• Context: informații de fond despre cerere (De ex., obiective ale companiei, detalii ale proiectului, informații de piață)
• Stil: ce stil doriți să adoptați? (De ex., formal, persuasiv, concis)
• Ieșire: în ce format doriți să fie? (De ex., raport, e-mail, schemă de prezentare, fragment de cod)

Scopul

Descrierea exactă a scopului întrebării este esențială și nu poate fi omisă.

Ce doriți să aflați?

• Întrebarea factuală poate fi corectă, dar fiți conștient de limitări (de ex., cunoștințele actuale pot lipsi)
• Asemănător cu Google, nu veți primi exact același răspuns dacă puneți întrebarea de mai multe ori
• Beneficiu este funcția de „chat” pentru a putea pune întrebări suplimentare

Prompt exemplu cu un scop clar:

Prompt cu doar scop

Dați 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 implică diverse provocări. Câteva dintre ele sunt:

1. Rezistență 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.
2. Calitatea și disponibilitatea datelor: Platformele AI depind în mare măsură de date. Colectarea, curățarea și structurarea datelor pentru noua platformă poate fi complexă și consumatoare de timp.
3. Integrarea cu sistemele existente: Platforma AI trebuie adesea să fie integrată cu alte aplicații de afaceri (ERP, surse de date, instrumente BI). Poate genera provocări tehnice.
4. Costuri: Pe lângă costurile de licență, există costuri pentru implementare, instruire, infrastructură de date și posibil personal specializat.
5. Instruire și adoptare: Angajații trebuie să fie instruiți în utilizarea noii platforme și în interpretarea rezultatelor. Fără instruire adecvată și suport continuu, rata de adoptare poate rămâne mică.
6. Alegerea platformei potrivite și a cazurilor de utilizare: Există multe platforme AI. Alegerea unei platforme și definirea cazurilor de utilizare relevante care se potrivesc nevoilor specifice ale afacerii sunt cruciale.
7. Considerații etice și conformitate: În funcție de aplicație, pot exista aspecte etice și cerințe de conformitate (de ex. AVG/GDPR) ce trebuie abordate cu grijă.
8. Gestionarea proiectului: O implementare de succes necesită management solid de proiect, obiective clare și implicarea părților interesate din mai multe departamente.

Rolul și contextul adăugat

Adăugarea unui rol și context generează răspunsuri mai bune și mai specifice.

Exemplu al aceleiași întrebări, dar cu rol și context:

Prompt cu scop, rol și context

Ca manager de proiect responsabil pentru implementarea unei noi platforme AI pentru analiză de date și optimizare a proceselor la o firmă de servicii B2B cu 150 de angajați, oferiți o descriere a principalelor provocări și a posibilelor strategii de atenuare.

Ca manager de proiect pentru implementarea unei noi platforme AI pentru analiză de date și optimizare a proceselor la o firmă de servicii B2B cu 150 de angajați, identific următoarele provocări majore și posibile strategii de atenuare:

1. Rezistență la schimbare & adoptarea utilizatorilor:
   • Provocare: Angajații, în special cei alecăror sarcini sunt direct afectate, pot fi reticenți să renunțe la modurile lor de lucru cunoscute și să îmbrățișeze noile perspective AI.
   • Atenuare: Implică utilizatorii-cheie devreme. Comunică clar beneficiile (eficiență, luare mai bună a deciziilor, noi perspective). Asigură pregătire detaliată, pe roluri, și suport continuu. Numeste „AI-champions” în departamente.
2. Calitatea, guvernanța și migrația datelor:
   • Provocare: Eficacitatea platformei AI depinde de date de înaltă calitate, bine administrate. Datele din sistemele existente pot fi neuniforme, incomplete sau incorecte.
   • Atenuare: Pornește cu un audit de date, definește un cadru de guvernanță a datelor și efectuează curățarea datelor înainte de integrare/migrare. Definește modele de date clare și fluxuri de date. Efectuează teste și validează datele cu grijă.
3. Integrarea cu infrastructura IT existentă:
   • Provocare: Legăturile cu surse de date, ERP, CRM și alte sisteme ale companiei trebuie să funcționeze fără cusur și în siguranță.
   • Atenuare: Identifică din timp toate integrările necesare. Alege o platformă AI cu API robuste sau conectori standard. Testează integrările temeinic.
4. Scope creep și depășiri de buget:
   • Provocare: Pe parcursul proiectului pot apărea noi cerințe pentru aplicații AI, extinzând scopul și crescând costurile.
   • Atenuare: Definește un scop clar, limitat, cu cazuri de utilizare pentru prima fază (MVP). Aplică un proces strict de management al schimbării. Menține un program realist și buget cu o rezervă.
5. Alegerea tehnologiei potrivite și a partenerului de implementare:
   • Provocare: Piața AI este complexă. O alegere greșită a tehnologiei sau un partener neexperimentat poate duce la eșec.
   • Atenuare: Cercetează temeinic tehnologiile AI potrivite pentru cazurile definite. Alege un partener cu experiență în domeniul tău și cu tehnologiile alese. Solicită referințe.
6. Lipsa de cunoștințe AI în organizație:
   • Provocare: Poate exista un nivel insuficient de expertiză internă pentru a utiliza, întreține sau dezvolta AI eficient.
   • Atenuare: Investește în instruire și educație. Ia în considerare angajarea de personal specializat sau lucrează îndeaproape cu partenerul de implementare pentru transfer de cunoștințe. Creează o cultură a învățării continue.
7. Considerații etice și explicabilitatea (Explainable AI):
   • Provocare: Deciziile luate sau susținute de AI trebuie să fie transparente și explicabile, în special dacă au impact asupra clienților sau angajaților. Bias-ul din date poate duce la rezultate nedrepte.
   • Atenuare: Stabilește linii directoare etice pentru utilizarea AI. Optează unde este posibil pentru modele interpretabile. Implementează procese de detectare și mitigare a biasului. Asigură supraveghere umană pentru decizii AI critice.

Abordând aceste provocări în mod proactiv, creștem șansele unei implementări de succes a platformei AI care să contribuie cu adevărat la obiectivele afacerii.

Tehnici

Mai jos descriem diverse tehnici pe care le puteți folosi la promptsuri mai avansate.

Tehnică 1 - oferirea de exemple

Pentru a asigurați faptul că modelul lingvistic respectă același stil pe care îl doriți, oferiți unu sau două exemple.

Metoda se numește „one & few-shot prompting”

Tehnică 1 - oferire de exemple

Scrieți un e-mail de tip concept către clienți despre o actualizare planificată a sistemului. Utilizați politica internă pentru comunicarea către clienți (adăugați puncte relevante din politică). Folosiți ca ghid de stil ultimul buletin informativ, dar nu includeți informații din conținutul acestuia: (introduceți textul buletinului)

Promptul complet este:

Politica internă pentru comunicarea către clienți:

• Fiți întotdeauna profesionist și politicos.
• Oferiți actualizări în timp util despre schimbări majore sau întreruperi.
• Oferiți informații clare și concise.
• Asigurați o soluție sau o compensație, dacă este cazul.

Folosiți pentru stil acest buletin, dar nu folosiți informații din acest buletin. Dragă client,

Dorim să vă informăm despre o actualizare a sistemului care poate afecta serviciile noastre.

Data și ora actualizării: [data și ora] Durata estimată a întreruperii: [durată] Serviciile implicate: [servicii]

În timpul acestei perioade, serviciile noastre pot fi parțial indisponibile. Ne străduim să minimizăm neplăcerile și să restabilim serviciile cât mai curând posibil.

Tehnică 1 - răspunsul

Mai jos este răspunsul modelului lingvistic la promptul extins cu exemple

Dragă client,

Dorim să vă informăm despre o actualizare a sistemului care poate afecta serviciile noastre.

Data și ora actualizării: [data și ora] Durata estimată a întreruperii: [durată] Serviciile implicate: [servicii]

În timpul acestei perioade, serviciile noastre pot fi parțial indisponibile. Ne străduim să minimizăm neplăcerile și să restabilim serviciile cât mai curând posibil.

În cazul unor întrebări, nu ezitați să ne contactați.

Cu stimă, [Numele dvs.] [Funcția dvs.] [Numele companiei] [Informații de contact]

Tehnică 2 - a oferi un șablon

Pentru a vă asigura că modelul lingvistic utilizează un anumit format, oferiți un șablon și un exemplu. Acest lucru asigură faptul că răspunsul este structurat într-un anumit mod. Puteți gândi la diferite formate utile în situații precum:

• ieșire CSV pentru import într-un fișier Excel sau instrument de analiză a datelor
• ieșire JSON pentru integrări API sau fișiere de configurare
• Configurare de agendă pentru o ședință de proiect

Prompt exemplu: Generați o listă de trei canale potențiale de marketing pentru un nou produs SaaS axat pe IMM-uri. Formatați răspunsul după cum urmează: Canal: Acoperire grup țintă: ROI potențial: Resurse necesare:

De exemplu: Canal: Publicitate LinkedIn Acoperire grup țintă: Titluri de funcții specifice, industrii, dimensiune firmă ROI potențial: Mare dacă este bine țintit Resurse necesare: Buget de publicitate, creare de conținut, management campanie

Metoda se numește „output templates”

Tehnică 2 - șablon de ieșire

Mai jos este răspunsul modelului lingvistic la prompt cu un template de ieșire

Canal: Content Marketing (Blog & SEO) Acoperire grup țintă: Companii care caută soluții pentru problemele lor, trafic organic ROI potențial: Mare pe termen lung, construiește autoritate Resurse necesare: Creație conținut, specialist SEO, timp pentru cercetare de cuvinte-cheie și promovare conținut

Canal: Google Ads (Căutare) Acoperire grup țintă: Companii care caută termeni specifici legați de produsul SaaS ROI potențial: Mediu spre mare, în funcție de concurență și CPC Resurse necesare: Buget de publicitate, cercetare cuvinte-cheie, optimizarea paginii de destinație, management campanie

Canal: E-mail Marketing (Lead Nurturing) Acoperire grup țintă: Leaduri adunate prin website, webinarii sau alte canale ROI potențial: Mare, eficient pentru conversia de leaduri în clienți Resurse necesare: Platformă de email marketing, conținut pentru seria de email-uri, abilități de segmentare

Tehnică 3 - a da un indiciu

Pentru a te asigura că modelul lingvistic începe să scrie într-un anumit mod, oferiți un indiciu la sfârșitul promptului.

Exemplu prompt: Poți să rezumi acest raport de cercetare de piață pentru mine? (lipiți secțiunile relevante ale raportului). Începe răspunsul tău cu: Cele mai importante constatări din acest raport de cercetare de piață sunt:

• LIPIȚI TEXTUL RAPORTULUI

Metoda se numește „ cues and hints” Acest exemplu folosește un raport fictiv.

Tehnică 3 - a da un indiciu

Mai jos este răspunsul modelului lingvistic la prompt cu un indiciu

Cele mai importante constatări din acest raport de cercetare de piață sunt:

• Cererea pentru software de management al proiectelor în cloud în rândul IMM-urilor a crescut cu 35% în ultimii doi ani.
• Principalele factori decizionali pentru IMM-uri sunt ușurința de utilizare, posibilitățile de integrare cu instrumente existente și politica de prețuri.
• Cota de piață a Companiei A este de 25%, urmată de Compania B cu 18%. Există spațiu pentru jucători noi care vizează nișe specifice sau oferă o experiență superioară de utilizator.
• Cele mai mari provocări pentru IMM-uri în adoptarea de noi software-uri sunt investiția inițială și timpul necesar instruirii angajaților.
• Se prognozează ca piața să crească în următorii cinci ani cu aproximativ 15% pe an.

Tehnică 4 - împărțirea conținutului de instrucțiuni

Uneori promptul este foarte lung din cauza conținutului suplimentar și modelul lingvistic poate să nu înțeleagă exact ceea ce doriți. Împărțiți apoi conținutul cu trei ghilimele la începutul și la sfârșitul textului din restul promptului.

Prompt exemplu: Poți să rezumi acest articol pentru mine? “”” (textul articolului). “”” Începeți răspunsul cu: Punctele cheie din acest articol sunt:

Metoda 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/

Tehnică 4 - împărțire conținut

Mai jos este răspunsul modelului lingvistic la prompt cu conținut împărțit. Folosim trei ghilimele sau trei stelute pentru a separa contextul întrebării.

Cele mai importante puncte din acest articol sunt:

• În timpul crizei COVID, profesorii au fost nevoiți să gândească strategii pentru un învățământ la distanță cât mai eficient, în timp ce părinții au preluat un rol mai mare în sprijinirea copiilor lor.
• Factori-cheie pentru succesul în învățământul la distanță au fost organizarea unei rutine zilnice structurate, menținerea unei comunicări deschise între profesor și elev și alegerea în mod deliberat a ce părți ale lecțiilor pot fi făcute online sau pe hârtie.
• Provocări legate de identificarea modalităților de sprijin pentru elevii vulnerabili și de presiunea suplimentară asupra părinților, în special cei care lucrează de acasă.
• A existat o creștere rapidă a digitalizării în școli, cu introducerea de noi instrumente digitale și metode. Articolul menționează exemplul profesoarei Mandy de Vries, care, în ciuda experienței sale scurte în învățământ, a putut să-și ajute colegii prin abilitățile sale digitale.
• Articolul subliniază importanța menținerii contactului și a acordării atenției elevilor, în special celor din cadrul învățământului special, oferind sfaturi practice pentru cadrele didactice și părinți.
• În final, articolul speră că implicarea părinților în învățământul copiilor lor la distanță va continua chiar și după pandemie.

Tehnică 5 - cere mai întâi informații suplimentare

Puteți da instrucțiuni pentru a formula întrebări suplimentare înainte de a genera răspunsul. Acest lucru ajută modelul să refineze cererea și să o facă mai precisă.

Promt exemplu: „Vreau să elaborez o propunere de proiect pentru dezvoltarea unei noi aplicații mobile pentru comunicarea internă. Aplicația trebuie să includă caracteristici pentru actually updates, un antezoniu, și mesagerie directă. Înainte de a scrie propunerea, poți să-mi pui întrebări suplimentare pentru a îmbunătăți propunerea?”

Metoda se numește „ask before answer prompting”

Tehnică 5 - întreabă mai întâi pentru informații suplimentare

Mai jos este răspunsul modelului lingvistic la prompt cu întrebare pentru informații suplimentare

Desigur! Iată câteva întrebări pe care le-aș putea pune pentru a îmbunătăți propunerea de proiect:

• Care este obiectivul principal al aplicației interne de comunicare? (De ex., creșterea implicării, îmbunătățirea distribuirii informațiilor, facilitarea colaborării)
• Care este publicul țintă specific în cadrul companiei? (De ex., toți angajații, departamente specifice, lucrători în teren)
• Există sisteme sau platforme existente cu care aplicația trebuie să se integreze? (De ex., intranet, sistem HR, Active Directory)
• Care este bugetul vizat și calendarul pentru dezvoltare și implementare?
• Există cerințe specifice de securitate sau conformitate la care aplicația trebuie să răspundă? (De ex., GDPR, politica de retenție a datelor)
• Ce indicatori-cheie de performanță (KPI) vor fi utilizați pentru a măsura succesul aplicației?
• Aveți idei privind designul sau brandingul aplicației? Trebuie să se potrivească cu identitatea corporativă?
• Există o preferință pentru platforma de dezvoltare (iOS, Android, cross-platform)?

Cu aceste informații suplimentare putem avea o înțelegere mai bună a domeniului și cerințelor, pentru a elabora o propunere de proiect mai solidă.

Tehnică 6 - prompt emoțional

Puteți să oferiți instrucțiuni pentru a adapta tonul textului la emoțiile subiective sau pentru a provoca un anumit răspuns emoțional. Acest lucru este util pentru serviciul clienți, comunicarea internă sau marketing.

Prompt exemplu: „Trebuie să redactez un e-mail către un client nemulțumit de o întrerupere recentă a serviciului. Clientul a scris următoarele: ””” .... ””” (lipiți textul clientului) Aș dori ca e-mailul să fie empatic, să recunoască frustrarea clientului și să propună o soluție constructivă.”

Metoda se numește „emotional prompting” Acest exemplu folosește o plângere fictivă.

Prompt complet:

Trebuie să redactez un e-mail către un client nemulțumit de o întrerupere recentă a serviciului. Clientul a scris: """Stimate domnule/doamnă,

Sunt profund dezamăgit de întreruperea neprevăzută a serviciului de ieri. acest lucru a perturbat grav operațiunile noastre și a dus la pierderi de productivitate. Avem încredere în serviciile dumneavoastră și astfel de incidente sunt inacceptabile. Aștept o explicație clară și o compensație potrivită."""

Aș dori ca e-mailul să fie empatic, să recunoască frustrarea clientului și să ofere o soluție constructivă.

Tehnică 6 - prompt emoțional

Mai jos este răspunsul pe care l-am primit de la modelul lingvistic

Stimate [Nume Client],

Vă mulțumim pentru mesajul dumneavoastră și ne cerem scuzele sincere pentru întreruperea serviciului pe care ați experimentat-o ieri după-amiază. Înțeleg pe deplin frustrarea dumneavoastră și impactul asupra operațiunilor dvs. Ne pare rău că nu am îndeplinit așteptările dumneavoastră și standardele noastre de servicii.

Întreruperea a fost cauzată de [explicație scurtă a cauzei, de ex. o defecțiune tehnică neprevăzută în data center-ul nostru]. Am luat măsuri rapide, iar tehnicienii noștri au lucrat din greu pentru a restabili serviciile cât mai curând posibil. Serviciul este complet operațional din [timp].

Tratăm acest incident cu maximă seriozitate și analizăm deja cauza pentru a preveni repetarea în viitor.

Pentru a compensa eventual inconvenientul, vă oferim cu plăcere [propunere concretă, de ex. o reducere la următoarea dvs. factură / un upgrade gratuit pentru o lună / un credit de serviciu]. Unul dintre managerii noștri de cont va lua legătura cu dumneavoastră în 24 de ore pentru a discuta personal și pentru a răspunde la eventuale întrebări.

Încă o dată scuzele noastre pentru inconvenient. Apreciem clienția dvs. și ne străduim să vă oferim în viitor serviciul fiabil pe care vă așteptați de la noi.

Cu stimă,

[Numle dvs/Numele companiei]

Tehnică 7 - cererea mai multor versiuni

Întrebați pentru mai multe versiuni ale unui răspuns, astfel încât să aveți posibilități de alegere. De exemplu, doriți ca modelul să genereze mai multe sloganuri de marketing pentru un nou produs. Există multe perspective posibile, deci doriți mai multe opțiuni. Acest lucru poate fi combinat eficient cu stabilirea unui rol specific pentru model și a unui sistem de prompt pentru ghidarea suplimentară a modelului.

Puteți citi mai mult despre roluri în articolul relevant. Acest exemplu cu mai multe versiuni se află la finalul articolului. Nu este redat în întregime aici.

Tehnică 8 - Combinarea cu un sistem prompt

Cu ajutorul unui sistem prompt puteți da comenzi modelului AI. Este o instrucțiune pe care o puteți oferi modelului pentru a modela în mod specific sarcina sau comportamentul său. Puteți specifica ce tip de ieșire așteptați de la modelul AI. Este o modalitate de a ghida modelul și de a preveni răspunsuri irelevante sau nedorite.

Câteva exemple de sisteme prompt simple și generale:

"Vreau să fii un asistent prietenos și de ajutor."

"Rămâi întotdeauna profesionist și respectuos în tonul tău."

"Concentrează-te pe oferirea de răspunsuri concrete, la obiect, fără detalii inutile."

Sistem prompt stabilește tonul și așteptările pentru conversația sau sarcina specifică pe care doriți să o aveți cu modelul AI.

De asemenea, puteți concepe sisteme prompts mai avansate pentru sarcini specifice, cum ar fi rezumarea unui text: "Analizează textul dat cu atenție și oferă un rezumat concis, dar informativ, al principalelor puncte. Identifică mesajul-cheie și detaliile principale."

Sistem prompts nu au aceeași influență asupra rezultatului pentru toate modelele AI. La chatGPT funcționează foarte bine, la Claude de asemenea; la alte modele, influența sistem prompt-ului poate fi mai redusă. Așadar merită să testați și să verificați care model funcționează cel mai bine pentru inputul dvs.

Puteți seta un sistem prompt general în setările preferințelor, dar cel mai bine este să concepeți aceste sisteme prompt pentru fiecare sarcină pe care doriți să o automatizați. Îl numim roluri.

Puteți citi mai mult despre roluri în articolul relevant.