Mi az a mesterséges intelligencia általi promptálás?

Ha valaha is beírtál már egy kérdést egy chatbotba, és azt gondoltad, hogy hmm, ez mégsem egészen az, amit akartam , akkor belebotlottál a mesterséges intelligencia általi promptolás művészetébe. A nagyszerű eredmények elérése kevésbé a varázslaton, és inkább azon múlik, hogyan kérdezel. Néhány egyszerű mintával arra irányíthatod a modelleket, hogy írjanak, érveljenek, összegezzenek, tervezzenek, vagy akár kritizálják a saját munkájukat. És igen, a megfogalmazás apró módosításai mindent megváltoztathatnak. 😄

Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:

🔗 Mi az AI adatcímkézés?
Elmagyarázza, hogyan tanítják be a címkézett adathalmazok a pontos gépi tanulási modelleket.

🔗 Mi az AI etikája?
A mesterséges intelligencia felelős és tisztességes használatát irányító alapelveket ismerteti.

🔗 Mi az MCP a mesterséges intelligenciában?
Bemutatja a Model Context Protocol-t és annak szerepét a mesterséges intelligencia kommunikációjában.

🔗 Mi az a peremhálózati mesterséges intelligencia?
Leírja a mesterséges intelligencia alapú számítások közvetlen futtatását helyi peremhálózati eszközökön.

Mi az a mesterséges intelligencia általi promptálás? 🤖

A mesterséges intelligencia általi promptolás (MI) gyakorlata olyan bemeneti adatok kidolgozását jelenti, amelyek a generatív modellt a kívánt kimenet előállításához vezetik. Ez jelenthet egyértelmű utasításokat, példákat, korlátozásokat, szerepköröket vagy akár egy célformátumot is. Más szóval, úgy tervezzük meg a párbeszédet, hogy a modellnek legyen esélye pontosan azt nyújtani, amire szükségünk van. A hiteles útmutatók a prompt mérnöki munkát úgy írják le, mint a nagy nyelvi modellek irányítására szolgáló promptok tervezését és finomítását, hangsúlyozva az érthetőséget, a struktúrát és az iteratív finomítást. [1]

Legyünk őszinték – a mesterséges intelligenciát gyakran keresőmezőként kezeljük. De ezek a modellek akkor működnek a legjobban, ha megmondjuk nekik a feladatot, a célközönséget, a stílust és az elfogadási kritériumokat. Ez dióhéjban a mesterséges intelligencia általi promptálás.

Mitől jó az AI Prompting? ✅

• Az érthetőség felülmúlja az okosságot – az egyszerű, egyértelmű utasítások csökkentik a kétértelműséget. [2]

• A kontextus a legfontosabb – add meg a hátteret, a célokat, a közönséget, a korlátokat, sőt, akár egy írásmintát is.

• Mutasd is meg, ne csak mondd el – néhány példa megalapozhatja a stílust és a formátumot. [3]

• A szerkezet segít – címsorok, felsorolásjelek, számozott lépések és kimeneti sémák irányítják a modellt.

• Gyorsan ismételd meg – finomítsd a promptot a kapott eredmények alapján, majd teszteld újra. [2]

• Válasszuk szét a problémákat – először kérjünk elemzést, majd a végső választ.

• Legyen őszinte – kérje meg a modellt, hogy mondja, hogy nem tudom , vagy kérjen hiányzó információkat, amikor szükséges. [4]

Mindez nem rakétatudomány, de az összetett hatás valós.

Az AI Prompting alapvető építőkövei 🧩

1. Utasítás
   Fogalmazza meg világosan a feladatot: írjon sajtóközleményt, elemezzen szerződést, kritizálja a kódexet.

2. Kontextus
   Tartalmazza a közönséget, a hangnemet, a területet, a célokat, a korlátokat és az esetleges érzékeny védőkorlátokat.

3. Példák
   Adjon hozzá 1–3 kiváló minőségű mintát a stílus és a szerkezet alakjához.

4. Kimeneti formátum
   JSON-t, táblázatot vagy számozott tervet kérjen. A mezőkkel kapcsolatban legyen pontos.

5. Minőségi küszöb
   Határozza meg a „kész” fogalmát: pontossági kritériumok, hivatkozások, hossz, stílus, elkerülendő buktatók.

6. Munkafolyamat-tippek
   Javasoljon lépésről lépésre történő érvelést vagy egy vázlat-majd szerkesztés ciklust.

7. Biztonságos
   Engedély arra, hogy először azt mondjam, hogy nem tudom, vagy tisztázó kérdéseket tegyek fel. [4]

Mini előtte/utána
Előtte: „Írj marketingszöveget az új alkalmazásunkhoz.”
Utána: „Ön egy tapasztalt márkaszövegíró. Írjon 3 landing page címsort elfoglalt szabadúszóknak, akik értékelik az időmegtakarítást. Hangnem: tömör, hiteles, felhajtásmentes. 5–7 szó. Készítsen egy táblázatot a címsorral és a működési elvvel . Tartalmazzon egy ellentmondó lehetőséget is.”

A főbb AI-prompt típusok, amelyeket ténylegesen használni fogsz 🧪

• Közvetlen promptálás
  Egyetlen utasítás minimális kontextussal. Gyors, néha törékeny.

• Néhány lövéses promptolás
  Adjon meg néhány példát a minta tanítására. Nagyszerű a formátumok és a hangnem szempontjából. [3]

• Szerepköri utasítások
  Jelöljön ki egy személyt, például vezető szerkesztőt, matematika korrepetitort vagy biztonsági ellenőrt a viselkedés alakítására.

• Láncalapú ösztönzés
  Kérje meg a modellt, hogy szakaszokban gondolkodjon: tervezés, vázlatkészítés, kritika, felülvizsgálat.

• Önkritika felvetése:
  A modell értékelje a saját kimenetét a kritériumok alapján, és javítsa ki a problémákat.

• Eszköztudatos promptálás
  Amikor a modell böngészhet vagy kódot futtathat, mondd meg neki, hogy mikor és hogyan használja ezeket az eszközöket. [1]

• Védett felszólítások
  Biztonsági korlátozások és közzétételi szabályok beépítése a kockázatos kimenetek csökkentése érdekében – például a bowlingpályán lévő lökhárítósávok: kissé nehézkes, de hasznos. [5]

Gyakorlatias, működő promptminták 🧯

• A feladat szendvics
  Kezdjük a feladattal, adjunk hozzá kontextust és példákat a közepébe, majd fejezzük be a kimeneti formátum és a minőségi küszöb újrafogalmazásával.

• Kritikus, majd alkotó
  Először elemzést vagy kritikát kérj, majd a kritikát tartalmazó végső eredményt.

• Ellenőrzőlista-vezérelt
  Adjon meg egy ellenőrzőlistát, és kérje meg a modelltől, hogy minden egyes mezőt erősítsen meg a véglegesítés előtt.

• Séma-először
  Adj meg egy JSON sémát, kérd meg a modellt, hogy töltse ki. Tökéletes strukturált adatokhoz.

• Beszélgetési ciklus
  Kérd meg a modellt, hogy tegyen fel 3 tisztázó kérdést, majd folytasd. Egyes szolgáltatók kifejezetten ajánlják az ilyen jellegű strukturált egyértelműséget és specifikusságot. [2]

Kis csipesz, nagy lendület. Majd meglátod.

MI-alapú promptálás vs. finomhangolás vs. egyszerű modellváltás 🔁

Néha a minőséget jobb prompttal lehet javítani. Máskor a leggyorsabb út egy másik modell kiválasztása vagy a szakterülethez igazodó finomhangolás elvégzése. A jó szállítói útmutatók elmagyarázzák, mikor kell a mérnököt promptálni, és mikor kell megváltoztatni a modellt vagy a megközelítést. A rövid változat: a promptolás a feladat keretezéséhez és a konzisztenciához használható, és a szakterület stílusának vagy a stabil, nagy léptékű kimeneteknek a érdekében érdemes megfontolni a finomhangolást. [4]

Példapromptok domainek szerint 🎯

• Marketing
  Ön egy tapasztalt márkaszövegíró. Írjon 5 tárgysort egy e-mailhez elfoglalt szabadúszóknak, akik értékelik az időmegtakarítást. Legyenek ütősek, 45 karakternél rövidebbek, és kerülje a felkiáltójeleket. Kimenet egy 2 oszlopos táblázatként: Tárgy, Indoklás. Tartalmazzon 1 meglepő lehetőséget, ami áthágja a normát.

• Termék
  Te egy termékmenedzser vagy. Alakítsd át ezeket a nyers jegyzeteket egy tömör problémameghatározássá, felhasználói történetekké a Given-When-Then módszerrel, és egy 5 lépéses bevezetési tervvé. Jelöld a nem egyértelmű feltételezéseket.

• Támogatás
  Alakítsa át ezt a frusztrált ügyfélüzenetet nyugtató válaszra, amely elmagyarázza a megoldást és meghatározza az elvárásokat. Tartson fenn empátiát, kerülje a hibáztatást, és adjon meg egy hasznos linket.

• Adatok
  Először sorold fel az elemzés statisztikai feltételezéseit. Ezután kritizáld őket. Végül javasolj egy biztonságosabb módszert számozott tervvel és egy rövid pszeudokód példával.

• Jogi
  összefoglaló nem jogász számára. Csak felsorolás, jogi tanácsadás nem szükséges. A kártalanítási, felmondási vagy szellemi tulajdonjogi záradékokat egyszerű angol nyelven kell felsorolni.

Ezek sablonok, amiket lehet finomhangolni, nem merev szabályok. Gondolom, ez nyilvánvaló, de akkor is.

Összehasonlító táblázat - MI-alapú promptálási lehetőségek és hol mutatkoznak igazán 📊

Igen, a táblázat kicsit egyenetlen. A való élet is az.

Gyakori hibák a mesterséges intelligencia általi promptálásban és hogyan javíthatjuk őket 🧹

1. Homályos kérdés
   Ha a promptod vállrándításnak hangzik, a kimenet is az lesz. Add meg a közönséget, a célt, a hosszt és a formátumot.

2. Nincsenek példák
   Ha egy nagyon konkrét stílusra vágysz, adj egy példát. Akár egy apró példát is. [3]

3. A prompt túlterhelése A
   hosszú, szerkezet nélküli promptok összezavarják a modelleket. Használjon szakaszokat és felsorolásjeleket.

4. Értékelés kihagyása
   Mindig ellenőrizze a tényszerű állításokat, az elfogultságot és a kihagyásokat. Szükség esetén kérjen hivatkozásokat. [2]

5. A biztonság figyelmen kívül hagyása
   Legyen óvatos az olyan utasításokkal, amelyek megbízhatatlan tartalmat hozhatnak létre. A prompt-injekció és a kapcsolódó támadások valós kockázatot jelentenek külső oldalak böngészése vagy onnan történő letöltés során; tervezzen védelmet és tesztelje azt. [5]

Gyors minőségértékelés találgatás nélkül 📏

• Előre meghatározzuk a sikert:
  Pontosság, teljesség, hangnem, formátummegfelelőség és a használható kimenet eléréséhez szükséges idő.

• Használjon ellenőrzőlistákat vagy rubrikákat.
  Kérje meg a modellt, hogy a végső munka visszaküldése előtt értékelje magát a kritériumok alapján.

• Ablálás és összehasonlítás
  Egyszerre egy prompt elemet módosítson, és mérje meg a különbséget.

• Próbáljon ki egy másik modellt vagy hőmérsékletet
  Néha a leggyorsabb eredmény a modellváltás vagy a paraméterek módosítása. [4]

• Hibaminták nyomon követése:
  hallucinációk, hatókör-eltolódás, rossz célközönség. Írj olyan ellenkérdéseket, amelyek explicit módon blokkolják ezeket.

Biztonság, etika és átláthatóság a mesterséges intelligencia alapú promptolásban 🛡️

A jó motiváció olyan korlátozásokat tartalmaz, amelyek csökkentik a kockázatot. Érzékeny témák esetén kérjen hivatkozásokat hiteles forrásokra. Bármi, ami a szabályzatot vagy a megfelelést érinti, írja elő a modell számára, hogy idézzen vagy halasszon el. A bevált útmutatók következetesen a világos, konkrét utasításokat, a strukturált kimeneteket és az iteratív finomítást javasolják biztonságosabb alapértelmezettként. [1]

Böngészési vagy külső tartalmak integrálásakor az ismeretlen weboldalakat kezelje megbízhatatlanként. A rejtett vagy ellenséges tartalom hamis állítások felé terelheti a modelleket. Készítsen olyan kérdéseket és teszteket, amelyek ellenállnak ezeknek a trükköknek, és tartsa folyamatosan képben az embert a fontos válaszokért. [5]

Gyorsindító ellenőrzőlista az erős mesterséges intelligencia alapú ösztönzéshez ✅🧠

• Fogalmazd meg a feladatot egy mondatban.

• Adj meg közönséget, hangnemet és korlátozásokat.

• Mutasson be 1–3 rövid példát.

• Adja meg a kimeneti formátumot vagy sémát.

• Először a lépéseket kérdezd meg, csak utána a végső választ.

• Rövid önkritikát és javításokat igényel.

• Ha szükséges, tegyen fel tisztázó kérdéseket.

• Ismételd meg a feladatot a látott hiányosságok alapján... majd mentsd el a nyertes feladatot.

Hol tudhatsz meg többet anélkül, hogy zsargonba fuldokolnál 🌊

Hiteles szállítói források áttörik a zajt. Az OpenAI és a Microsoft gyakorlatias útmutatókat tart fenn példákkal és forgatókönyv-tippekkel. Az Anthropic elmagyarázza, mikor a helyes döntés a kérdés felvetése, és mikor érdemes valami mást kipróbálni. Ha nem csak megérzésekre, hanem egy második véleményre is szükséged van, akkor ezeket használd. [1][2][3][4]

Túl sokáig nem olvastam el és záró gondolatok 🧡

A mesterséges intelligencia segítségével egy okos, de szó szerint érthető gépet hasznos munkatárssá alakíthatsz. Mondd el neki a feladatot, mutasd meg a mintát, rögzítsd a formátumot, és állíts fel egy minőségi lécet. Egy kicsit finomítsd. Ennyi. A többi gyakorlás és ízlés, egy csipetnyi makacssággal. Néha túlgondolod, néha aluldefiniálod, és néha kitalálsz egy furcsa metaforát a majdnem működő tekepályákról. Csak így tovább. Az átlagos és a kiváló eredmény közötti különbség általában csak egy jobb prompt.

Referenciák

1. OpenAI - Azonnali mérnöki útmutató: bővebben

2. OpenAI Súgóközpont - A ChatGPT gyors mérnöki bevált gyakorlatai: bővebben

3. Microsoft Learn - Azonnali mérnöki technikák (Azure OpenAI): bővebben

4. Antroppikus dokumentumok - Gyors mérnöki áttekintés: bővebben

5. OWASP GenAI - LLM01: Azonnali injekció: bővebben

Találd meg a legújabb mesterséges intelligenciát a hivatalos AI Assistant áruházban

Rólunk