Czym jest prompt engineering?

Prompt engineering to sztuka komunikowania się z modelami AI, takimi jak ChatGPT czy Claude, aby uzyskać jak najlepsze rezultaty. Można ją porównać do umiejętności zadawania dobrych pytań nauczycielowi – im lepiej sformułowane pytanie, tym lepsza i bardziej przydatna odpowiedź.

W praktyce prompt engineering polega na tworzeniu instrukcji tekstowych (promptów), które kierują modelem AI w taki sposób, by otrzymać pożądany wynik. To jak dawanie wskazówek osobie, która chce nam pomóc, ale potrzebuje dokładnie wiedzieć, czego oczekujemy.

Po co stosuje się prompt engineering?

1. Zwiększenie jakości i precyzji odpowiedzi Dobrze skonstruowane prompty pozwalają uzyskać bardziej trafne i użyteczne odpowiedzi od modeli AI.

2. Oszczędność czasu i zwiększenie produktywności Gdy model AI od razu rozumie, czego oczekujemy, nie musimy wielokrotnie poprawiać i doprecyzowywać naszych poleceń. Jeden dobry prompt zastępuje często kilka prób z mniej precyzyjnymi instrukcjami.

3. Automatyzacja powtarzalnych zadań Prompt engineering pozwala na stworzenie “szablonów” dla często wykonywanych czynności - od pisania e-maili biznesowych, przez analizę danych, po generowanie raportów. Raz utworzony dobry prompt można wielokrotnie wykorzystywać.

4. Personalizacja wyników pod konkretne potrzeby Dzięki przemyślanym promptom możemy dostosować styl, ton, poziom szczegółowości i format odpowiedzi do konkretnego odbiorcy czy zastosowania. To samo zagadnienie można wyjaśnić inaczej dla eksperta, a inaczej dla laika.

5. Maksymalizacja potencjału modeli AI Modele AI posiadają ogromne możliwości, ale bez odpowiedniego kierowania mogą generować odpowiedzi zbyt ogólne lub nietrafne. Prompt engineering pozwala w pełni wykorzystać ich potencjał.

6. Uzyskanie spójności w wynikach W środowisku biznesowym czy edukacyjnym ważna jest powtarzalność rezultatów. Dobrze zaprojektowane prompty pomagają utrzymać spójny standard jakości w generowanych treściach.

Zalety prompt engineering

• Dostępność: Każdy może nauczyć się podstaw prompt engineering bez specjalistycznej wiedzy technicznej.
• Niski koszt: W porównaniu z innymi technikami, wymaga najmniej zasobów – potrzebujesz tylko dostępu do modelu AI.
• Elastyczność: Możesz szybko modyfikować prompty i eksperymentować z różnymi podejściami.
• Szybkość wdrożenia: Nie wymaga długotrwałych procesów przygotowawczych czy dodatkowej infrastruktury.
• Kontrola procesu: Bezpośrednio kierujesz, co model ma zrobić i w jaki sposób.

Wady i ograniczenia

• Wiedza modelu: Model może odpowiedzieć tylko na podstawie wiedzy, którą posiada z treningu – żaden prompt nie wydobędzie informacji, których model nie zna.
• Zależność od jakości promptu: Słabo skonstruowane polecenie da słabe rezultaty.
• Ograniczona pamięć kontekstu: Modele mają limit długości tekstu, który mogą przetwarzać (np. 100 000 słów), co ogranicza złożoność instrukcji.
• Powtarzalność: Trudno uzyskać identyczne odpowiedzi przy każdym użyciu tego samego promptu.
• Brak pamięci długoterminowej: Model nie pamięta wcześniejszych rozmów poza aktualną sesją.

Koszty i wymagania

• Pamięć: Wykorzystuje tylko pamięć kontekstową modelu (typowo od kilku tysięcy do 100 000 tokenów, czyli około 75 000 słów dla najnowszych modeli).
• Infrastruktura: Nie wymaga dodatkowych komponentów systemowych poza samym modelem AI.
• Koszty finansowe: Opłaty wynikają jedynie z korzystania z API modelu AI – im dłuższe prompty i odpowiedzi, tym wyższy koszt.
• Ograniczenia czasowe: Wydajność zależy od złożoności promptu i obciążenia serwerów dostawcy AI.

Praktyczne przykłady zastosowania

Przykład 1: Korekta tekstów

Słaby prompt: “Sprawdź błędy w moim tekście.”

Dobry prompt: “Przeanalizuj ten tekst pod kątem błędów gramatycznych, interpunkcyjnych i stylistycznych. Zasugeruj poprawki, zachowując oryginalny ton wypowiedzi i wyjaśnij, dlaczego proponujesz te zmiany.”

Przykład 2: Pisanie e-maila biznesowego

Słaby prompt: “Napisz e-mail do klienta.”

Dobry prompt: “Napisz profesjonalny e-mail do klienta, który nie zapłacił faktury od 14 dni. E-mail powinien być uprzejmy, ale stanowczy, nie dłuższy niż 10 zdań, zawierający przypomnienie o płatności i konsekwencjach opóźnienia. Podpisz jako Jan Kowalski, Dział Księgowości.”

Przykład 3: Nauka nowego tematu

Słaby prompt: “Wytłumacz mi kwantową supremację.”

Dobry prompt: “Wytłumacz mi pojęcie kwantowej supremacji, jak gdybyś tłumaczył komuś bez wiedzy naukowej. Użyj codziennych analogii i wyjaśnij krok po kroku, dlaczego jest to ważne. Następnie zadaj mi jedno pytanie, które sprawdzi moje zrozumienie tematu.”

Podsumowanie

Prompt engineering to najprostsza i najdostępniejsza technika wykorzystania modeli AI, która nie wymaga wiedza programistycznej. Stosuje się ją przede wszystkim po to, aby maksymalnie wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, uzyskać precyzyjne i użyteczne odpowiedzi oraz zaoszczędzić czas w codziennej pracy.

Jej skuteczność zależy głównie od umiejętności formułowania jasnych, precyzyjnych instrukcji. To doskonały pierwszy krok w przygodzie z AI, który pozwala każdemu - niezależnie od wiedzy technicznej - efektywnie współpracować z modelami sztucznej inteligencji w różnych obszarach życia zawodowego i osobistego.