Prompt engineering, czyli sztuka efektywnego komunikowania się z modelami GenAI

Jak zapytać AI, żeby uzyskać dokładnie to, czego potrzebujemy? Okazuje się, że formułowanie poleceń (tak zwanych promptów) to kluczowa umiejętność w pracy z generatywną AI. W tym artykule wyjaśniamy, czym jest prompt engineering i dzielimy się praktycznymi wskazówkami, jak pisać skuteczne zapytania do modeli GenAI.

Co to jest prompt engineering?

Prompt engineering to nic innego jak umiejętne konstruowanie zapytań (poleceń, pytań, opisów) kierowanych do modelu generatywnego, tak aby uzyskać optymalny rezultat. Modele AI nie czytają w naszych myślach — działają na podstawie polecenia, które im podamy. Dlatego to, jak sformułujemy polecenie, ma ogromny wpływ na odpowiedź. Czasem drobna zmiana sformułowania potrafi diametralnie zmienić efekt pracy modelu. Osoby doświadczone w pracy z AI uczą się zadawać pytania w odpowiedni sposób – stąd wzięła się nazwa „inżynieria promptów”, pół żartem nazywana nowym zawodem ery AI.

Przykład: jeśli w modelu napiszesz „Opowiedz mi o powstaniu warszawskim”, dostaniesz ogólną odpowiedź historyczną. Ale jeśli zapytasz „Opowiedz mi o powstaniu warszawskim z perspektywy młodej sanitariuszki, około 500 słów”, dostaniesz znacznie bardziej wciągającą i ukierunkowaną opowieść. Różnica tkwi w szczegółach zawartych w promptach.

Zasady tworzenia skutecznych promptów

Oto kilka uniwersalnych wskazówek, jak pisać polecenia, by modele GenAI dały nam to, czego oczekujemy. 

Jasność i precyzja

Formułuj polecenie tak, by nie pozostawiało modelowi zbyt dużego pola do domysłów. Zamiast: „Napisz podsumowanie raportu”, lepiej: „Napisz zwięzłe podsumowanie najważniejszych wniosków z poniższego raportu, w 5 bullet-pointach”. W drugim przypadku model dokładniej wie, czego oczekujemy (forma punktów, ilość). 

Kontekst i rola

Modele często lepiej reagują, gdy nada im się „rolę” lub poda kontekst. Możesz zacząć prompt od: „Jesteś doświadczonym prawnikiem specjalizującym się w prawie pracy. Odpowiedz na pytanie klienta…”  W odpowiedzi model przyjmie profesjonalny ton prawnika. Zasada działa też w generowanych obrazach: „Obraz w stylu realistycznym, fotografia, starszy mężczyzna siedzący na ławce w parku…” – na wyjściu dostaniemy realistyczną fotografię, a nie rysunek. 

Podawanie wymagań co do formatu

Jeśli potrzebujesz konkretnego formatu odpowiedzi, powiedz to. Na przykład dopisz do polecenia: „wypisz odpowiedź w formie tabeli porównującej cechy produktu A i B” albo „zakończ każdą odpowiedź jednym zdaniem podsumowania”. Model nie zawsze sam się domyśli układu, ale chętnie spełni takie instrukcje, bo został nauczony podążać za wskazówkami użytkownika. 

Eksperymentowanie ze stylem i szczegółowością

Możesz śmiało prosić AI o dostosowanie stylu: „napisz to prostym językiem”, „bardziej emocjonalnie”, „z odrobiną humoru”. W generatorach obrazów kluczowe jest dodawanie szczegółów opisu (pora dnia, emocje na twarzy postaci, rodzaj techniki malarskiej). Jeśli pierwszy wynik Ci nie odpowiada, zmodyfikuj prompt: dodaj lub usuń jakiś detal, zamień ogólne słowo na bardziej precyzyjne. Często dojście do perfekcyjnego rezultatu zajmuje kilka iteracji – i to normalne nawet dla doświadczonych użytkowników. Obecnie narzędzia do edycji grafiki oparte na AI pozwalają również zaznaczyć fragment obrazu, w którym chcemy nanieść zmiany, co znacznie ułatwia pracę.

Używanie przykładów (few-shot prompting)

Modele tekstowe potrafią uczyć się z przykładów zawartych w samym zapytaniu. Jeśli chcesz, by model wykonał pewne zadanie według wzorca, pokaż mu wzorzec. Zapytaj: „Przetłumacz poniższe zdania na język francuski. Przykład: ‘Dzień dobry’ -> ‘Bonjour’. Teraz przetłumacz: /lista zdań/…”. Model prawdopodobnie zachowa format i styl z przykładu. To samo dotyczy także stylu odpowiedzi, Możesz pokazać modelowi fragment tekstu o pożądanym stylu, a potem poprosić o kontynuację. 

Unikanie dwuznaczności i zbyt złożonych pytań na raz

Jeśli model daje Ci niesatysfakcjonujące wyniki, zastanów się, czy nie zadałeś zbyt wielu rzeczy jednocześnie. Lepiej dzielić polecenia na mniejsze kroki. Zamiast pisać „Stwórz plan marketingowy i od razu napisz treści do postów”, najpierw poproś o plan, potem w kolejnym zapytaniu (mając plan) poproś o rozwinięcie punktów. Jest mniejsza szansa, że AI się pogubi, a Ty zyskasz większą kontrolę nad przebiegiem pracy.

Prompt engineering w praktyce – przykłady

Przykład 1 (tekst): Załóżmy, że chcesz stworzyć ogłoszenie o pracę napisane przez AI. 

Prompt A: „Napisz ogłoszenie o pracę na stanowisko sprzedawcy w sklepie zoologicznym.” Wynik: dość ogólne ogłoszenie, mało atrakcyjne. 

Dołącz do naszej ekipy w sklepie zoologicznym!

Szukamy pasjonata zwierząt na stanowisko Sprzedawcy! Jeśli kochasz zwierzaki, masz pozytywne nastawienie i lubisz kontakt z ludźmi, to świetnie trafiłeś/aś!

Czego od Ciebie oczekujemy?

• Miłości do zwierząt (to podstawa!) i podstawowej wiedzy o nich.
• Łatwości w nawiązywaniu kontaktu i uśmiechu na co dzień.
• Chęci do nauki i poszerzania wiedzy o produktach zoologicznych.
• Sumienności i odpowiedzialności w wykonywaniu powierzonych zadań.
• Doświadczenie w handlu lub obsłudze klienta będzie dodatkowym atutem, ale nie jest konieczne!

Co będzie należało do Twoich obowiązków?

• Profesjonalna obsługa klienta i doradzanie w wyborze produktów.
• Dbanie o ekspozycję towarów i porządek w sklepie.
• Przyjmowanie dostaw i uzupełnianie braków na półkach.
• Uczestnictwo w szkoleniach produktowych, by być na bieżąco z nowościami.

Co oferujemy?

• Pracę w przyjaznej atmosferze, w otoczeniu zwierzaków i ludzi z pasją.
• Możliwość rozwoju i zdobywania wiedzy w fascynującej branży zoologicznej.
• Stabilne zatrudnienie w oparciu o umowę o pracę.
• Wynagrodzenie adekwatne do posiadanych umiejętności i doświadczenia.
• Pakiet szkoleń z zakresu produktów i obsługi klienta.

Prompt B (ulepszony): „Napisz atrakcyjne ogłoszenie o pracę na stanowisko sprzedawcy w sklepie zoologicznym. Podkreśl pasję do zwierząt, w obowiązkach wymień obsługę klienta i pielęgnację zwierząt w sklepie, wymagania: doświadczenie w handlu, empatia do zwierząt. Zakończ wezwaniem do wysyłania CV. Długość: około 150 słów.” Wynik: znacznie lepiej dopasowany tekst, zawierający wszystkie istotne elementy.

Szukamy Sprzedawcy z Sercem dla Zwierząt!

Jeśli Twoją pasją są zwierzęta i marzysz o pracy, która łączy miłość do czworonożnych (i nie tylko!) przyjaciół z kontaktem z ludźmi, dołącz do naszego zespołu! Szukamy osoby na stanowisko Sprzedawcy w sklepie zoologicznym, która z empatią i zaangażowaniem podejdzie do swoich obowiązków.

Czego od Ciebie oczekujemy?

• Prawdziwej pasji i miłości do zwierząt – to nasz priorytet!
• Empatii i wrażliwości na potrzeby zwierząt, a także ich właścicieli.
• Doświadczenia w handlu lub obsłudze klienta – będzie atutem, ale jeśli masz zapał, nauczymy Cię reszty!
• Sumienności i odpowiedzialności.

Co będzie należało do Twoich zadań?

• Profesjonalna obsługa klienta i fachowe doradztwo w wyborze karmy, akcesoriów i zabawek.
• Codzienna pielęgnacja zwierząt przebywających w sklepie – dbanie o ich komfort i dobre samopoczucie.
• Zapewnienie porządku i estetycznego wyglądu ekspozycji.

Oferujemy stabilne zatrudnienie w przyjaznej atmosferze i możliwość rozwoju w fascynującej branży.

Czekamy na Twoje CV! Dołącz do nas i pracuj z pasją!

Przykład 2 (obrazy): Chcesz wygenerować logo z kotem. 

Prompt A: „A cute cat logo”. Wynik: coś losowego z kotem, niekoniecznie w stylu, jakim chcesz. 

Prompt B: „Minimalistyczne płaskie logo: uśmiechnięty kot siedzący, prosty czarny kontur na białym tle, styl kreskówkowy, nowoczesny design.” Wynik: logo dużo bliższe oczekiwaniom – bo opis jasno określa styl (minimalistyczny, kontur, nowoczesny).

Ucz się i doskonal

Prompt engineering to w pewnym sensie sztuka – nie ma jednej „poprawnej” metody, bo modele stale się zmieniają, a różne zadania wymagają różnych podejść. Oto kilka dodatkowych porad na koniec.

Analizuj odpowiedzi modelu

Jeśli wynik nie jest taki, jak chciałeś, spróbuj zrozumieć, dlaczego AI odpowiedziała akurat w ten sposób. Czy pytanie było zbyt ogólne? A może użyłeś słowa, które model zinterpretował inaczej niż zamierzałeś? Nauka myślenia „co AI zrozumiała z mojej prośby” pomaga pisać lepsze prompty.

Korzystaj z zasobów online

Istnieją społeczności dzielące się przykładami świetnych promptów (np. na forach, Discordach związanych z Midjourney ludzie pokazują swoje prompty i efekty). Są też strony typu „Awesome ChatGPT Prompts” zawierające gotowe przykłady poleceń do różnych zadań. Podpatruj i próbuj adaptować je do swoich potrzeb. 

Uważaj na długość i ograniczenia

Bardzo długie prompty nie zawsze są lepsze – model może pogubić się przy zbyt rozbudowanej instrukcji. Staraj się znaleźć balans między precyzją a zwięzłością. Pamiętaj też, że modele mają ograniczenia długości odpowiedzi. Czasem lepiej zażądać, na przykład „Podaj 3 przykłady…” zamiast „Podaj jak najwięcej przykładów…”, bo w tym drugim przypadku AI może się urwać w połowie listy.

Czym jest prompt engineering — podsumowanie

Sztuka zadawania pytań AI – prompt engineering – to klucz do wydobycia pełni możliwości GenAI. Dobra wiadomość jest taka, że można się jej nauczyć poprzez praktykę i obserwację. Warto eksperymentować z różnymi sformułowaniami, tonem, szczegółowością poleceń. Z czasem zaczniesz instynktownie wyczuwać, jak rozmawiać z modelami, by osiągać pożądane rezultaty. 

Pamiętaj: nawet najlepsza AI potrzebuje wskazówek od człowieka, a jakość odpowiedzi wprost zależy od jakości pytania. Opanuj tę umiejętność, a generatywna AI stanie się Twoim naprawdę efektywnym partnerem w pracy kreatywnej i nie tylko.