7. Hatékony promptolási technikák (Mélymérülés)

Videó átirat

Ez a videó teljes átirata. Használd a böngésző kereső funkcióját (Ctrl+F / Cmd+F) specifikus fogalmak kereséséhez.

Bevezetés

Fedezzük fel az egyik leggyakorlatiasabb készséget az MI-vel való munka során: a hatékony promptok készítését. Ez talán technikásnak vagy bonyolultnak hangzik, és néhány útmutató valóban annak láttatja, de a lényege meglepően egyszerű.

A promptolás egyszerűen az, ahogyan a kurzus leírási kompetenciáját a gyakorlatban alkalmazzuk: világosan kommunikáljuk, mit akarunk, hogyan akarjuk, és hogyan szeretnénk interakcióba lépni az MI asszisztensünkkel az egész folyamat során.

Gondolj a promptolásra úgy, mint egy feladat elmagyarázására egy segítőkész új kollégának, aki lelkesen segít, de világos útmutatásra és elvárásokra van szüksége a legjobb munkájához.

Ebben a részben a Claude-ot fogjuk használni, de ezek a tippek sok más MI rendszerre is átvihetők.

Mi a prompt engineering?

Talán hallottad már a "prompt engineering" kifejezést. A prompt engineering egyszerűen a hatékony utasítások tervezésének gyakorlata az olyan MI rendszerek számára, mint a Claude. Arról szól, hogy úgy fogalmazd meg a kérdéseidet és adj kontextust, hogy az MI asszisztensek pontosan megértsék, mit szeretnél.

Emberi kommunikáció vs. MI kommunikáció

Ami lenyűgöző, az az, hogy a hatékony promptolás ötvözi az ismerős emberi kommunikációs készségeket néhány, az MI-re specifikus megfontolással.

Hasonlóságok az emberi kommunikációval: - Világosság - Releváns kontextus biztosítása - Konkrét példák adása

MI-specifikus különbségek: - Explicit módon kell megfogalmazni olyan dolgokat, amelyeket az emberek természetesen kikövetkeztetnének - Alkalmazkodni kell az MI korlátozott kontextusablakához - Néha specifikus formázást kell használni, amit a gépek könnyen feldolgoznak

Fejlődő gyakorlat

Ahogy az MI asszisztensek folyamatosan fejlődnek, a promptolási legjobb gyakorlatok is fejlődnek. Ami ma működik az MI rendszerekkel, az holnap már más lehet. A kísérletezés kulcsfontosságú annak felfedezéséhez, hogy mi működik a legjobban a te specifikus igényeidnek.

Hat alapvető promptolási technika

Ebben a videóban főként hat alapvető promptolási tippet vizsgálunk meg, amelyek nagyban hozzájárulnak a Claude-dal és más MI rendszerekkel való hatékony kommunikációhoz és együttműködéshez:

1. Adj kontextust a Claude-nak
2. Mutass példákat a jóra
3. Határozz meg kimeneti korlátokat
4. Bontsd lépésekre az összetett feladatokat
5. Kérd meg a Claude-ot, hogy először gondolkodjon
6. Határozd meg a Claude szerepét, stílusát vagy hangnemét

1. Kontextus biztosítása

Az első elv egyszerű, de erőteljes. Légy specifikus és világos abban, hogy mit akarsz, miért akarod, és talán a legmeglepőbb módon, ki vagy te.

Példa: Alapvető prompt javítása

Rossz példa:

"Mesélj a klímaváltozásról."

Javított verzió:

"Magyarázd el a klímaváltozás három fő hatását a mezőgazdaságra a trópusi régiókban, az elmúlt évtized példáival."

Az alap promptunk homályos volt, és a Claude-ra bízta a találgatást az érdeklődésünkről, a tudásszintünkről és a részletesség mélységéről.

Még több kontextus

Teljes kontextussal:

"Magyarázd el a klímaváltozás három fő hatását a mezőgazdaságra a trópusi régiókban, az elmúlt évtized példáival. Egy állásinterjúra készülök egy indonéziai mezőgazdasági kutatólaboratóriumban. Ökológiai diplomám van, de nincs specifikus tudásom a klímaváltozásról. Írj egy összefoglalót a kulcsfogalmakról, amelyek segítenének intelligensen beszélni az interjún."

Mindez a hozzáadott kontextus segít a Claude válaszát a te specifikus helyzetedhez és tudásszintedhez igazítani. Ez a fajta háttérinformáció olyasmi, amit természetesen megadunk az emberi beszélgetésekben, de elfelejthetjük, amikor a Claude-dal beszélünk.

2. Példák adása (Few-shot prompting)

Néha a mutatás jobb, mint a mondás. Példák adása a kívánt kimenet típusáról hihetetlenül hatékony lehet. Ezt néha few-shot vagy n-shot promptolásnak nevezik a technikai körökben, ahol n a megadott példák száma.

Példa: Technikai zsargon fordítása

Alapvető prompt:

"Kérlek, fordítsd le ezt a technikai kijelentést közérthető nyelvre. A platform végponttól végpontig terjedő titkosítási protokollokat alkalmaz az adatok integritásának védelme érdekében."

Példákkal javított verzió:

"Itt van két példa arra, hogyan lehet a technikai zsargont közérthető nyelvre fordítani:

Eredeti: A kvantumalgoritmus kvadratikus gyorsulást mutat. Közérthető: Az új módszer nagyjából kétszer olyan gyorsan oldja meg a problémákat, mint a korábbi módszerek.

Eredeti: A felület intuitív tervezési paradigmákat használ. Közérthető: A design könnyen érthető és használható.

Most kérlek, fordítsd le ezt a technikai kijelentést közérthető nyelvre: [technikai szöveg]"

Tipp a példák használatához

Amikor példákat adsz, törekedj a lehetséges promptok teljes sokféleségének lefedésére, például olyan példákra, amelyek különböző eseteket vagy stílusokat fednek le. Ez segít a Claude-nak jobban megérteni a követni kívánt minta széles skáláját.

3. Kimeneti korlátok meghatározása

A kimeneti korlátok, mint például: - A Claude válaszának kívánt formátuma és hossza - A nyelv, amiben szeretnéd, hogy a Claude kódoljon - A weboldal gombjainak színe, amit szeretnél, hogy a Claude tervezzen

Ezek segítenek biztosítani, hogy pontosan azt kapd, amire szükséged van.

Példa: Weboldal tervezés

"Hozz létre egy tiszta, modern, egyoldalas művészeti portfólió weboldalt. Tartalmazza ezeket a fő részeket: hős, rólam, készségek, portfólió, projektek, tapasztalat és kapcsolat. A navigációs menü legyen ragadós és reszponzív, hamburger menüvel mobilon. Használj naplemente színpalettát, és adj hozzá egy sötét-világos mód kapcsolót a navigációban."

Az ilyen útmutatás segít a Claude-nak a válaszát a te elvárásaidhoz igazítani.

4. Összetett feladatok lépésekre bontása

Ha bonyolult kérésed van, annak kisebb lépésekre bontása segít a Claude-nak követni a gondolkodásodat és jobb eredményeket elérni.

Miért fontos?

Ha megkérsz egy barátot, hogy tegyen meg neked valamit anélkül, hogy meghatároznád, hogyan, van esély arra, hogy nem úgy teszi, ahogy te szántad. A feladat lépéseinek felsorolása biztosítja, hogy a Claude kövesse a kívánt folyamatot.

Példa: Értékesítési adatok elemzése

Egyszerű prompt:

"Elemezd ezt a negyedéves értékesítési adatot."

Lépésekre bontott verzió:

"Szeretném elemezni ezt a negyedéves értékesítési adatot. Kérlek, közelítsd meg ezt úgy, hogy: 1. Átnézed az értékesítési nyilvántartásainkat, hogy azonosítsd a legjobban teljesítő termékeket 2. Összehasonlítod a jelenlegi negyedéves eredményeket az előző negyedévvel 3. Kiemeled a szokatlan trendeket vagy mintákat 4. Javasolsz lehetséges okokat ezekre a trendekre"

Mikor használd

• Alapértelmezés szerint lehet, hogy nem kell ezt tenned, különösen a viszonylag egyszerű feladatok esetében
• A modern érvelési modellek egyre inkább képesek önállóan lépésről lépésre érvelni
• Minél nagyobb a változatosság a feladat jó végrehajtásának módjaiban, annál inkább érdemes időt szánni arra, hogy ezt a tudást lefordítsd a Claude-nak

5. Gondolkodási idő biztosítása

Néha hasznos lehet explicit módon teret adni az olyan MI asszisztenseknek, mint a Claude, hogy először végiggondolják a folyamatot, mielőtt végrehajtanák a feladatot.

Példa

"Mielőtt válaszolnál, kérlek, gondold át alaposan ezt a problémát. Vedd figyelembe a különböző tényezőket, a lehetséges korlátokat és a különböző megközelítéseket, mielőtt a legjobb megoldást javasolnád."

Fontos megjegyzés

Ahogy említettem, a modern érvelési vagy kiterjesztett gondolkodású modellek alapértelmezés szerint gondolkodnak, mielőtt cselekednének. De ha olyan MI asszisztenssel dolgozol, amely alapértelmezés szerint nem gondolkodik először, még mindig megkérheted az MI-t, hogy tegye meg.

Kulcs: A gondolkodás a cselekvés előtt történjen, nem utána. Ez növeli az MI munkájának minőségét és lehetővé teszi, hogy jobban lásd, hol tévedhet el az MI asszisztens.

6. Szerep és stílus meghatározása

Annak meghatározása, hogyan szeretnéd, hogy a Claude kommunikáljon és viselkedjen, jelentősen megváltoztathatja, hogyan közelít meg egy feladatot.

Alapkérdés

Egyszerűen fogalmazva: kinek szeretnéd, hogy az MI viselkedjen?

Példák

Oktatási kontextus:

"Kérlek, magyarázd el, hogyan képződnek a szivárványok egy tapasztalt természettudomány-tanár szemszögéből, aki egy okos 10 évesnek beszél, akit érdekel a tudomány."

Szakmai kontextus:

"Mint UX design szakértő, nézd át ezt a weboldal drótvázat, és javasolj három javítást, a felhasználói navigációra és az akadálymentesítésre összpontosítva."

Konkrét személyiség: Megkérheted a Claude-ot, hogy vegye fel egy konkrét személyiség, például Richard Feynman személyiségét, amikor fizikai magyarázatokat kérsz.

Meta-prompting: A leghatékonyabb technika

Talán a leghatékonyabb technika az, ha megkéred a Claude-ot, hogy segítsen javítani a promptodon.

Mikor használd

Amikor nem vagy biztos benne: - Hogyan kérj valamit - Hogyan javítsd a promptodat

Példa

"Próbálom rávenni téged, Claude, hogy segíts nekem a cél elérésében. Nem vagyok biztos benne, hogyan fogalmazzam meg a kérésemet, hogy a legjobb eredményeket kapjam. Tudnál segíteni egy hatékony prompt megfogalmazásában ehhez?"

Itt a Claude és más MI asszisztensek teljesítménye a leginkább eltérő lehet. Tehát javasoljuk, hogy kísérletezz különböző modellekkel a delegálás gyakorlásának részeként.

Iteratív megközelítés

A hatékony promptolás iteratív és kísérleti. Az MI rendszerek és a legjobb gyakorlatok folyamatosan fejlődnek. Tehát ami ma működik, holnap már változhat.

Első próbálkozás

Az első próbálkozásod nem mindig hozza meg a tökéletes eredményt, és ez várható.

Finomítási technikák

Amikor egy válasz nem teljesen az, amire szükséged van, próbáld finomítani a megközelítésedet:

Kontextus javítása

• Adj hozzá több specifikusságot vagy kontextust
• Adj példákat a kívánt kimenetre
• Bontsd a feladatot kisebb lépésekre

Alternatív megközelítések

• Variációk kérése: "Tudnál adni három különböző verziót ebből?"
• Formátum változtatás: "Bekezdés helyett bemutathatnád ezt egy interaktív műtermékben?"
• Bizonyosság ellenőrzése: "Mennyire vagy biztos ebben a válaszban?"

Újraindítás

Teljesen újraindíthatod a beszélgetést is. Néha egy friss beszélgetés indítása jobb eredményeket hoz, mint egy rossz vágányra futott beszélgetés kijavítása.

Tanulás minden interakcióból

Használd minden interakciót visszajelzésként a következő promptod javításához. Idővel intuitív érzéked alakul ki arra, hogyan kommunikálj hatékonyan minden MI rendszerrel.

Bevált minták és gyakori hibák

Bevált minták

Néhány minta következetesen jól működik:

1. Világos feladatáttekintő kijelentéssel kezdeni
2. Formátumspecifikációkat és példákat belefoglalni
3. Explicit korlátokat vagy követelményeket beállítani
4. Gazdag és releváns háttérinformációkat adni

Kerülendő gyakori hibák

1. Feltételezni, hogy a Claude tud olvasni a gondolataidban
2. Egyetlen promptot vagy beszélgetést túlterhelni több, egymáshoz nem kapcsolódó feladattal
3. Túl homályosnak lenni abban, hogy mi a siker
4. Nem adni visszajelzést a korábbi válaszokra

Összefoglalás

A hatékony kommunikáció az olyan MI rendszerekkel, mint a Claude, ötvözi az időtlen emberi kommunikációs elveket az MI-specifikus technikákkal. Az általunk tárgyalt megközelítések jól fognak szolgálni a különböző MI rendszerekben.

Eszköztár

Ez a hat elv, valamint a Claude segítségkérésének titkos fegyvere, szilárd eszköztárat alkot a leírási kompetencia alkalmazásához az MI interakcióidban.

Fejlődés kulcsa

Az iteráció és a gyakorlat itt a kulcsa a gyors fejlődésnek és a mesteri szint elérésének.

Jövőbe tekintve

Ne feledd, hogy a prompt engineering egy fejlődő gyakorlat. Ahogy a modellek javulnak, néhány specifikus technika kevésbé lesz szükséges. Azonban ezek a jó kommunikációs elvek még mindig relevánsak, még ha az alkalmazásuk módja változik is.

Tarts fenn egy kísérletező szellemet, és igazítsd a megközelítésedet az eredményeid alapján.