Prompt engineering to sztuka formułowania instrukcji dla sztucznej inteligencji, która decyduje o jakości otrzymywanych odpowiedzi. W erze modeli językowych takich jak GPT-4o, umiejętne konstruowanie zapytań stało się kluczową kompetencją. W tym artykule odkryjesz sześć sprawdzonych strategii oraz konkretne taktyki, które przełożą się na precyzyjniejsze i bardziej wartościowe rezultaty.
Dlaczego prompt engineering ma znaczenie?
Modele językowe to nie magia – ich skuteczność zależy od sposobu, w jaki sformułujesz zapytanie. Jak zauważają eksperci OpenAI:
„Im mniej model musi zgadywać, czego oczekujesz, tym większa szansa, że otrzymasz dokładnie to, czego potrzebujesz”.
Dlatego właśnie świadome projektowanie promptów (ang. prompt engineering) jest tak istotne. Poniższe techniki pomogą Ci kontrolować długość, styl, a nawet poziom szczegółowości generowanych treści.
Przykłady gotowych promptów – zobacz, co potrafią współczesne modele AI.
Sześć strategii dla lepszych wyników
1. Pisz jasne i precyzyjne instrukcje
Kluczem jest eliminacja domysłów. Jeśli model generuje zbyt ogólnikowe odpowiedzi, określ:
- Poziom ekspercki (np. „Napisz analizę rynkową w stylu raportu dla dyrektorów finansowych”),
- Konkretny format (tabela, lista punktowana),
- Oczekiwaną długość (liczba zdań, akapitów).
Przykład:
| ❌ Słabe zapytanie | ✅ Lepsze zapytanie |
|---|---|
| „Podsumuj notatki ze spotkania” | „Stwórz podsumowanie spotkania w formie 3 punktów. Wymień rekomendacje dla działu IT i terminy realizacji” |
Taktyki:
- Używaj ograniczników jak
"""tekst"""lub znaczniki XML do oddzielenia części instrukcji. - Podawaj przykłady (tzw. few-shot prompting), by model naśladował styl.
- Żądaj rozbicia zadania na kroki (np. „Krok 1: Przeanalizuj… Krok 2: Porównaj…”).
2. Dostarcz teksty referencyjne
Modele językowe mogą „zmyślać” fakty, zwłaszcza w niszowych tematach. Rozwiązaniem jest podanie wiarygodnych źródeł w promptcie.
Przykład:
Użyj załączonych artykułów (oddzielonych ###) do odpowiedzi. Jeśli informacji nie ma w tekstach, napisz: „Brak danych”.
###
[Treść artykułu o zmianach klimatycznych]
###
Pytanie: Jakie są prognozy wzrostu temperatury do 2050 roku według cytowanych badań? Taktyki:
- Żądaj cytowań z podaniem konkretnych fragmentów tekstu.
- Wykorzystaj embeddingi do szybkiego wyszukiwania istotnych fragmentów w dużych dokumentach.
3. Dziel zadania na prostsze etapy
Analogicznie do zasad programowania, dekompozycja złożonych problemów zmniejsza ryzyko błędów.
Przykład aplikacji czatu:
- Klasyfikuj intencje użytkownika (np. „Czy pytanie dotyczy rozliczeń czy pomocy technicznej?”).
- Stosuj podsumowania dialogów w długich konwersacjach, by nie przekroczyć limitu tokenów.
- Rekurencyjne streszczanie – dziel dokument na części, analizuj każdą osobno, potem łącz wyniki.
4. Zapewnij modelowi „czas na myślenie”
Tak jak człowiek potrzebuje chwili na rozwiązanie równania, modele popełniają mniej błędów, gdy „przeanalizują problem krok po kroku”. Taka metoda nazywana jest “Chain-of-Thought”.
Przykład:
KROK 1: Rozwiąż zadanie matematyczne samodzielnie.
KROK 2: Porównaj swoje rozwiązanie z odpowiedzią ucznia. Wskaż błędy.
Zadanie: Oblicz koszt instalacji fotowoltaicznej...
Odpowiedź ucznia: 450x + 100 000 Taktyki:
- Ukrywaj proces rozumowania przed użytkownikiem (np. w systemach edukacyjnych).
- Pytaj model o przeoczenia (np. „Czy są jeszcze inne istotne fragmenty w dokumencie?”).
5. Wykorzystaj narzędzia zewnętrzne
Połącz siły modelu z innymi technologiami:
- Wyszukiwanie semantyczne – integracja z bazami danych przez embeddingi. Czytaj więcej: Co to RAG?
- Wykonywanie kodu – np. obliczenia matematyczne w Pythonie. Zobacz też: Wolfram Alpha
- Wywołania API – np. pobieranie aktualnych danych giełdowych. Zobacz: n8n AI Agent
Przykład:
Użyj kodu Python w ```, by obliczyć pierwiastki równania: 3x^5 -5x^4 -3x^3 -7x -10. 6. Testuj zmiany systematycznie
Ewaluacja to podstawa. Według badań OpenAI:
„Aby wykryć 3% różnicę w skuteczności, potrzebujesz ok. 1000 przypadków testowych”.
Taktyki:
- Porównuj z „idealnymi odpowiedziami” – sprawdzaj, czy model wymienia kluczowe fakty.
- Automatyzuj testy za pomocą narzędzi typu OpenAI Evals.
Podsumowanie: Od teorii do praktyki
Prompt engineering to nie tyle wiedza tajemna, co umiejętność precyzyjnej komunikacji. Pamiętaj:
- Eksperymentuj – różne zadania wymagają innych metod.
- Łącz strategie – np. podawanie przykładów + dzielenie na kroki.
- Mierz rezultaty – nawet subiektywne kryteria da się ocenić przez modelowe ewaluacje.
Chcesz zgłębić temat? Sprawdź:
