Prompt engineering: techniki skutecznego wydawania poleceń AI

Wraz z popularyzacją narzędzi opartych na sztucznej inteligencji (AI) w różnych branżach, skuteczny prompt engineering staje się umiejętnością o kluczowym znaczeniu.

Każdy, kto dobrze posługuje się językiem i ma analityczny sposób myślenia, może nauczyć się prompt engineeringu. Niezależnie od tego, czy piszesz treści, generujesz kod, czy analizujesz dane – dobrze skonstruowany prompt może zaoszczędzić Ci czas i zapewnić lepsze, bardziej spójne odpowiedzi generowane przez AI.

Czym jest prompt engineering?

Prompt engineering to sztuka formułowania jasnych i trafnych poleceń, które pozwalają uzyskać wartościowe odpowiedzi od modeli językowych AI (LLM). Wymaga dobrej znajomości zarówno przetwarzania języka naturalnego, jak i działania samych modeli.

Podstawy promptingu: kontekst i instrukcja

Prompting polega na użyciu języka naturalnego, aby powiedzieć AI, czego od niego oczekujesz. Jeśli podasz dobrze sformułowany prompt dużemu modelowi językowemu (LLM), otrzymasz bardziej precyzyjne i trafne odpowiedzi. Dotyczy to wszystkich obecnych narzędzi AI na rynku – czy to ChatGPT, Claude, Gemini, czy inne.

Wszystkie skuteczne prompty opierają się na dwóch głównych elementach:

• Kontekst. Zapewnienie informacji w tle, określonej perspektywy lub roli, która wpływa na punkt widzenia AI.
• Instrukcja. Sprecyzowanie dokładnego zadania, od wypisania informacji po udzielenie wyjaśnień.

Zachowując kontekst i instrukcję jako podstawę, możesz użyć następujących elementów dodatkowych, aby ukształtować odpowiedź AI tak, by była trafna, zwięzła i na temat:

• Format oczekiwanego wyniku – wskaż, czy chcesz otrzymać listę punktowaną, akapity, czy instrukcje krok po kroku.
• Ton wypowiedzi – poinformuj AI, czy potrzebujesz stylu formalnego, potocznego, czy np. instruktorskiego.
• Długość – określ, jak długa lub szczegółowa ma być odpowiedź.

Przykład:

Jesteś programistą webowym, który pisze profesjonalne treści online. Napisz krótki wpis na blog (ok. 500 słów) o 5 najważniejszych narzędziach dla początkujących twórców stron, utrzymany w przystępnym tonie.

Kluczowe techniki prompt engineeringu

Choć możesz uzyskać dobre rezultaty, zadając AI po prostu bezpośrednie pytanie, opracowano cały szereg technik prompt engineeringu dla maksymalnej skuteczności.

Poniżej przedstawiamy krótki przegląd najpowszechniejszych metod prompt engineeringu. Każda z nich pomaga precyzyjniej kształtować odpowiedzi AI – niezależnie od tego, czy generujesz szybkie odpowiedzi, czy prowadzisz z AI złożoną dyskusję.

1. Zero-shot prompting

Daj AI polecenie bez żadnych przykładów, jedynie bezpośrednią prośbę. Zero-shot sprawdza się przy szybkich, prostych pytaniach, jednak może skutkować dość ogólnymi lub niepełnymi odpowiedziami, jeśli zadanie jest bardzo specjalistyczne.

2. One-shot prompting

Podaj pojedynczy przykład wraz ze swoim poleceniem. W ten sposób uczysz AI wymaganego stylu lub formatu odpowiedzi, dzięki czemu wynik będzie bardziej dopasowany do Twoich oczekiwań.

3. Wyszukiwanie informacji

Traktuj AI jak mini wyszukiwarkę. Zadawaj konkretne pytania i uwzględniaj wystarczająco dużo szczegółów, aby zawęzić temat – to poprawi trafność i szczegółowość odpowiedzi.

4. Tworzenie treści kreatywnych

Używaj pomysłowych promptów do generowania historii, wierszy lub innych form artystycznych. Ta technika jest świetna, aby zainspirować się i pobudzić własną kreatywność.

5. Rozszerzanie kontekstu

Aby uzyskać więcej informacji lub spojrzenie na temat z różnych stron, skorzystaj z metody „5W+H”. Zadaj AI sześć pytań: Kto, Co, Gdzie, Kiedy, Dlaczego i Jak w odniesieniu do danego zagadnienia. To pozwala zgłębić temat z wielu perspektyw.

6. Podsumowanie z określonym naciskiem

Poproś AI o skrócenie treści, jednocześnie podkreślając wskazane przez Ciebie szczegóły. Ta metoda świetnie się sprawdza, gdy chcesz wyłuskać kluczowe punkty z długiego tekstu lub zebrać konkretne informacje z obszernego dokumentu.

7. Uzupełnianie szablonu

Przygotuj podstawowy wzór (np. e-mail lub opis produktu) i poproś AI o wypełnienie brakujących miejsc. Zapewni to spójność i przyspieszy wykonywanie powtarzalnych zadań – szczególnie przydatne w biznesach e-commerce i nie tylko.

8. Prompt reframing

Przeformułuj swoje polecenie, zachowując ten sam sens. Zmiana sposobu sformułowania pytania często pomaga uzyskać od AI nowe spostrzeżenia lub inne warianty odpowiedzi. Zaawansowane techniki usprawniania promptów określa się mianem prompt tuning.

9. Łączenie promptów

Połącz kilka próśb (np. wyjaśnienie dwóch koncepcji i ich porównanie) w jednym komunikacie. Takie podejście jest idealne, gdy potrzebujesz kompleksowej odpowiedzi w ramach jednej interakcji.

10. Rozumowanie krok po kroku

Prowadź AI etapami, aby rozwiązać złożone zagadnienie. Poprzez zadawanie serii pomniejszych pytań pomocniczych lub przedstawianie kolejnych przykładów, kierujesz AI przez logiczny ciąg rozumowania. Technika ta jest często wykorzystywana, gdy używamy AI do pomocy w tworzeniu oprogramowania lub innych złożonych projektów.

11. Prompt iteracyjny

Po uzyskaniu początkowej odpowiedzi od AI zadaj pytanie uzupełniające, aby doprecyzować lub rozwinąć określone punkty. Ta technika prompt engineeringu jest przydatna przy doskonaleniu odpowiedzi lub głębszym drążeniu tematu w kolejnych interakcjach.

12. Interaktywne opowiadanie historii

Prowadź z AI dialog w formie wspólnego opowiadania historii lub odgrywania ról. To świetny sposób na generowanie pomysłów fabularnych i symulowanie różnych scenariuszy.

13. Tłumaczenie z uwzględnieniem kontekstu

Podaj AI kulturowe lub sytuacyjne wskazówki razem z tekstem do przetłumaczenia. Dzięki temu model uchwyci ton i kontekst wypowiedzi, zamiast przekładać ją wyłącznie słowo w słowo.

14. Automatyczne generowanie promptów

Pozwól AI zaproponować własne prompty lub ulepszenia do Twoich poleceń. Testując różne warianty i wybierając najlepszy, możesz zoptymalizować wyniki przy minimalnym nakładzie pracy z Twojej strony.

15. Łańcuch promptów (prompt-chaining)

Zbuduj serię mniejszych promptów, które przekazują sobie nawzajem wyniki. Ta metoda prowadzi AI krok po kroku, pomagając mu w ustrukturyzowany sposób wykonać złożone zadanie.

16. Samouzgodnienie (self-consistency)

Użyj kilku nieco różniących się wersji tego samego promptu lub wbuduj w polecenie mechanizmy sprawdzające logikę, aby upewnić się, że odpowiedź AI pozostaje spójna. Ta technika pomaga wykryć niespójności lub tzw. halucynacje w generowanych odpowiedziach.

17. Drzewo myśli (tree of thoughts)

Zachęć AI do rozgałęziania pomysłów lub rozwiązań, a następnie oceń każdą z powstałych gałęzi. To sposób na eksplorację wielu możliwych podejść, zanim zdecydujesz się na najlepszą odpowiedź.

18. Uczenie ze wzmocnieniem z opinii ludzi (RLHF)

Kieruj lub trenuj AI, udzielając mu informacji zwrotnych. Z czasem model dostosuje się do preferencji użytkowników, dostarczając odpowiedzi lepiej dopasowane do określonych standardów jakości.

Spróbuj mieszać i łączyć powyższe techniki prompt engineeringu. Proste zapytania mogą wymagać jedynie zero-shot promptingu, podczas gdy większe projekty skorzystają na metodach takich jak łańcuch promptów, uzupełnianie szablonu czy RLHF.

Praktyczne zastosowania prompt engineeringu

Przyjrzyjmy się, jak możesz wykorzystać te techniki w różnych praktycznych scenariuszach od tworzenia kodu po generowanie treści przyjaznych SEO.

Generowanie i debugowanie kodu

Techniki prompt engineeringu mogą być niezwykle przydatne przy pracy z kodem. Za pomocą odpowiednich promptów możesz skłonić narzędzia AI do wygenerowania fragmentów kodu, debugowania (znalezienia i naprawienia błędów) w istniejącym kodzie, a nawet zasugerowania alternatywnych rozwiązań programistycznych.

Tworzenie artykułów przyjaznych SEO

Oprócz poproszenia AI o stworzenie artykułu od podstaw, możesz wykorzystać je do udoskonalenia już istniejącej treści. Wklej swój artykuł do okna czatu i wyjaśnij, co AI ma zrobić. Czy dodać określone słowa kluczowe, uprościć tekst, czy zmienić ton wypowiedzi.

Dostosowywanie wirtualnych asystentów

Za pomocą promptów możesz ukształtować osobowość, styl i zakres działania swojego asystenta AI tak, aby był zgodny z charakterem Twojej marki i oczekiwaniami odbiorców.

Na przykład możesz polecić asystentowi, by odpowiadał w przyjaznym, ale profesjonalnym tonie, aby podkreślał wskazane produkty lub by pamiętał poprzednie interakcje z użytkownikami.

Optymalizacja tworzenia stron internetowych

Jeśli kreator stron WWW, z którego korzystasz, ma zintegrowane funkcje AI zastosuj prompt engineering, aby szybciej i łatwiej tworzyć spersonalizowane układy oraz treści na stronie.

Learning and education support

Stosując powyższe techniki, możesz poprosić AI o wyjaśnienie skomplikowanych teorii i zagadnień. Niektóre narzędzia AI, takie jak kreator aplikacji webowych Hostinger Horizons, potrafią nawet generować quizy i ankiety na potrzeby edukacyjne. Wystarczy użyć zaledwie kilku promptów.

Analiza i interpretacja danych

Prompt engineering może pomóc wydobyć użyteczne informacje z obszernych zbiorów danych. Zapewnij modelowi LLM dostęp do dużego zestawu danych i poproś go o przeanalizowanie informacji oraz wygenerowanie wizualnych podsumowań za pomocą multimodalnych promptów.

Możesz tworzyć prompty tak, aby narzędzia AI wyszukiwały trendy, wzorce i zależności w danych, które nie są od razu oczywiste.

Przyszłe trendy w prompt engineeringu

Wraz z dalszym rozwojem generatywnej AI prompt engineering stanie się kluczową umiejętnością w wielu dziedzinach, od tworzenia oprogramowania, przez gry immersyjne, po komunikację w czasie rzeczywistym.

Nadchodząca generacja AI obiecuje głębsze, bardziej ludzkie interakcje i całe spektrum kreatywnych możliwości. Oto kilka nowych obszarów, w których prompt engineering prawdopodobnie odegra znaczącą rolę w niedalekiej przyszłości.

Integracja z rzeczywistością rozszerzoną (AR) i wirtualną (VR)

Prompt engineering może wzbogacić doświadczenia AR/VR poprzez optymalizację interakcji sterowanych AI w środowiskach 3D.

Użytkownicy będą mogli rozmawiać z wirtualnymi postaciami, prosić o informacje i wydawać polecenia w języku naturalnym, a to wszystko w czasie rzeczywistym.

Dostarczając AI kontekstu przestrzennego, sytuacyjnego i konwersacyjnego, będziemy w stanie prowadzić zadziwiająco naturalne rozmowy w grach, szkoleniach, turystyce i innych zastosowaniach AR/VR.

Prompty będą też mogły brać pod uwagę pozycję użytkownika, jego działania i otoczenie, aby zapewniać wysoce adekwatne odpowiedzi.

Kreatywność między dziedzinami

Przesuwanie granic prompt engineeringu może zainspirować AI do tworzenia nowatorskich dzieł sztuki, muzyki, opowieści i innych form twórczości. Inżynierowie promptów będą mogli kierować AI tak, aby łączyła koncepcje z różnych mediów i gatunków lub by scalała ludzką i maszynową kreatywność we wspólnych projektach.

Automatyczne tworzenie aplikacji webowych

Platformy takie jak Hostinger Horizons już teraz pozwalają użytkownikom opisać funkcjonalność aplikacji w zwykłym języku, a AI samodzielnie ją buduje – proces ten wpisuje się w rosnący trend tzw. vibe coding. Takie podejście umożliwia tworzenie działających aplikacji bez ręcznego pisania kodu, jedynie przy użyciu języka naturalnego.

W miarę rozwoju tej metody prompt engineering stanie się kluczowym elementem łączącym wizję człowieka z zautomatyzowanymi narzędziami deweloperskimi, redukując bariery programistyczne i przyspieszając innowacje.

Tłumaczenie językowe w czasie rzeczywistym

Błyskawiczne tłumaczenie języka to już rzeczywistość, ale prompt engineering może uczynić je bardziej wyrafinowanym. Uwzględniając w promptach kontekst kulturowy i subtelne wskazówki językowe, można zadbać o to, aby tłumaczenia zachowywały znaczenie, ton i intencję wypowiedzi w różnych językach i na różnych platformach.

Zapewni to płynną, wielojęzyczną komunikację w kontekstach biznesowych, dyplomatycznych czy osobistych.

Wyzwania związane z prompt engineeringiem`

Mimo że prompt engineering potrafi przynieść przełomowe efekty, warto zdawać sobie sprawę z jego ograniczeń. Świadomość tych wyzwań pozwoli Ci tworzyć prompty, które mają największe szanse na uzyskanie przydatnych odpowiedzi AI.

• LLM jako „czarne skrzynki”
  Nie zawsze wiadomo, w jaki sposób i dlaczego duże modele językowe dochodzą do konkretnych odpowiedzi. Ten brak przejrzystości utrudnia przewidywanie lub korygowanie niespodziewanych wyników.
• Wrażliwość na sformułowanie
  Drobna zmiana w doborze słów może prowadzić do zupełnie różnych odpowiedzi. Często trzeba wielokrotnie testować i dopracowywać prompt, aby znaleźć brzmienie, które działa najlepiej.
• Halucynacje i nieścisłości
  Duże modele językowe potrafią zmyślać informacje lub cytować nieistniejące źródła. Zawsze weryfikuj krytyczne fakty w wiarygodnych źródłach.
• Wzmacnianie uprzedzeń
  Generatywne narzędzia AI są trenowane na ogromnych zbiorach danych i mogą nieumyślnie odzwierciedlać lub wzmacniać społeczne uprzedzenia. Monitoruj wyniki pod kątem szkodliwych stereotypów i używaj neutralnego języka, aby zminimalizować stronniczość.
• Ograniczenia okna kontekstu
  Narzędzia AI mogą przetworzyć jednorazowo tylko określoną ilość tekstu. Jeśli Twój prompt przekroczy ten limit, model może „zapomnieć” o kluczowych szczegółach lub wygenerować nieistotne treści.
• Zbytnie poleganie na AI
  Nadmierne zdawanie się na wygenerowane przez AI odpowiedzi może tłumić kreatywność i umiejętność rozwiązywania problemów. Ludzki czynnik pozostaje niezbędny przy podejmowaniu strategicznych decyzji i wprowadzaniu innowacji.
• Koszt i ograniczenia zasobów
  Przetwarzanie złożonych lub bardzo częstych promptów może być kosztowne, zwłaszcza na dużą skalę. Być może będziesz musiał optymalizować prompty, aby zrównoważyć jakość wyników z kosztami ich uzyskania.

Pamiętając o tych wyzwaniach, będziesz lepiej przygotowany do tworzenia promptów zapewniających dokładne, rzetelne i praktyczne rezultaty.

Podsumowanie

Prompt engineering może zmienić sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z AI, od podsumowywania złożonych informacji po generowanie dynamicznych, dostosowanych odpowiedzi.

Opanowując podstawowe techniki, takie jak ustalanie odpowiedniego kontekstu, iterowanie podpowiedzi i udoskonalanie instrukcji, odkryjesz więcej możliwości dużych modeli językowych, niezależnie od tego, czy korzystasz z Claude, Gemini, GPT-4 czy DeepSeek.

Kontynuuj eksperymenty, zbieraj opinie i śledź nowe osiągnięcia. Dzięki praktyce i ciekawości każdy może stać się pewnym siebie inżynierem promptów.

Jeśli masz nowe spostrzeżenia lub strategie, podziel się nimi w komentarzach.

Prompt engineering – FAQ