Povežite se s nama

Brzi inženjering

Što je JSON prompting i zašto svi pričaju o tome?

mm
Objavljeno

Svi pričaju o JSON promptima kao da je to sljedeća velika stvar u umjetnoj inteligenciji.

Gle, evo dogovora.

Baš kao i svaka druga „revolucionarna“ AI tehnika koja se hvali, JSON prompting nije jedini odgovor. To je samo jedan od načina strukturiranja AI ulaza i konteksta – možete koristiti XML, Markdown ili druge formate.

Pravi proboj nije specifično JSON. Radi se o tome da strukturirani unos pobjeđuje nestrukturirani. Svaki. Pojedinačni. Put.

Ali JSON je format koji se najbrže prihvaća, i to s dobrim razlogom. Dakle, to je ono čime se danas bavimo.

Problem s korištenjem umjetne inteligencije upravo sada

Razmislite o posljednjem putu kada ste pokušali natjerati ChatGPT ili Claudea da učine nešto određeno.

Možda ste htjeli da analizira povratne informacije kupaca i izdvoji ključne teme. Stoga ste napisali nešto poput: „Molimo vas da pregledate ove komentare kupaca i odredite glavne probleme o kojima raspravljaju, organizirajte ih po kategorijama i navedite koliko je puta svaki problem spomenut.“

Čini se dovoljno jasno, zar ne?

Ali evo što umjetna inteligencija mora shvatiti:

  • Što se smatra „glavnim problemom“ u odnosu na sporedni?
  • Koje kategorije treba koristiti?
  • Kako bi trebao formatirati izlaz?
  • Treba li uključivati izravne citate?
  • Koliko detaljna treba biti analiza?

Umjetna inteligencija popunjava sve te praznine nagađanjima. Ponekad pogodi točno. Ponekad ne. Zato svaki put kada pokrenete isti upit dobivate vrlo različite rezultate.

Unesite JSON upit

JSON (JavaScript Object Notation) nije nov. Postoji od ranih 2000-ih. To je samo način strukturiranja informacija koje i ljudi i računala mogu lako čitati.

Evo kako taj isti zahtjev za povratne informacije od korisnika izgleda u JSON formatu:

{
  "task": "analyze_customer_feedback",
  "analysis_type": "thematic",
  "output_structure": {
    "themes": {
      "include": ["theme_name", "frequency_count", "severity_rating"],
      "minimum_mentions": 3
    },
    "categories": ["product_issues", "service_issues", "pricing", "feature_requests"],
    "include_quotes": true,
    "max_quotes_per_theme": 2
  }
}

Vidite li razliku? Svaka pojedinačna odluka je eksplicitna. Nije potrebno nagađanje.

Zašto JSON prompting postaje sve popularniji

Tri su se stvari poklopile kako bi JSON upiti odjednom postali relevantni:

  1. AI modeli su dobri u parsiranju strukturiranih podataka: Moderni LLM-ovi i agenti su tijekom obuke vidjeli milijune JSON primjera. Oni u suštini razumiju format i sve bolji svake godine.
  2. Ljudi su shvatili da prirodni jezik ima ograničenja: Nakon godinu dana brzih inženjerskih tutorijala, korisnici su otkrili da nikakva količina pažljivog formuliranja ne može nadmašiti eksplicitnu strukturu.
  3. Dosljednost je postala ključna: Kako su tvrtke počele koristiti umjetnu inteligenciju za stvarni rad - ne samo za eksperimente - trebali su predvidljive rezultate.

JSON nije samo o drugačijem formatiranju upita. Radi se i o drugačijem razmišljanju o interakciji s umjetnom inteligencijom.

Kada koristite JSON, ne vodite razgovor. Dajete specifikaciju. I ta promjena mijenja sve.

Dopustite da vam pokažem na što mislim.

Tradicionalno upozorenje u odnosu na JSON upozorenje

Recimo da izrađujete priručnik za uspjeh kupaca i trebate umjetnu inteligenciju da ga strukturira.

Tradicionalni upit: „Izradite priručnik za uspjeh korisnika za naš SaaS proizvod koji obuhvaća strategije uvođenja, usvajanja i zadržavanja korisnika. Obavezno uključite vremenske rokove, ključne metrike i akcijske stavke za svaku fazu.“

JSON pristup:

{
  "task": "create_customer_success_playbook",
  "product_type": "SaaS",
  "stages": [
    {
      "name": "onboarding",
      "timeline": "days_0_to_30",
      "required_elements": ["checklist", "metrics", "team_responsibilities", "customer_milestones"]
    },
    {
      "name": "adoption", 
      "timeline": "days_31_to_90",
      "required_elements": ["usage_targets", "training_schedule", "success_indicators", "escalation_triggers"]
    },
    {
      "name": "retention",
      "timeline": "days_91_plus",
      "required_elements": ["health_score_factors", "renewal_process", "expansion_opportunities", "risk_mitigation"]
    }
  ],
  "format_requirements": {
    "max_items_per_checklist": 7,
    "metric_format": "specific_number_with_timeframe",
    "tone": "actionable_and_direct"
  }
}

S tradicionalnim upitom mogli biste dobiti opći vodič koji ne sadrži polovicu onoga što vam treba. S JSON-om dobivate točno ono što ste naveli, strukturirano točno onako kako želite.

Kontekstualno inženjerstvo s JSON-om

Evo gdje postaje stvarno zanimljivo.

Isti princip vrijedi i za način na koji unosite kontekst u umjetnu inteligenciju. Umjesto da previše nabrajate pozadinske informacije, strukturirate ih.

Na primjer, umjesto da napišete: „Naša tvrtka prodaje softver za upravljanje projektima tvrtkama srednjeg tržišta. Usredotočeni smo na jednostavnost korištenja i mogućnosti integracije. Naši glavni konkurenti su Asana i Monday.com. Naša jedinstvena vrijednost su naše napredne značajke automatizacije.“

Strukturirate ga ovako:

{
  "company_context": {
    "product": "project management software",
    "target_market": {
      "segment": "mid-market",
      "company_size": "50-500 employees"
    },
    "key_differentiators": [
      "ease of use",
      "integration capabilities",
      "advanced automation"
    ],
    "competitors": ["Asana", "Monday.com"],
    "positioning": "enterprise features at mid-market pricing"
  }
}

Sada svaki upit koji napišete može jasno i dosljedno upućivati na ovaj strukturirani kontekst.

Kada strukturirate svoje unose na ovaj način, događa se nešto čarobno: vaši upiti postaju ponovno upotrebljivi i djeljivi.

Umjesto da svaki put prepisujete upute, stvarate predloške:

{
  "task": "competitive_analysis",
  "competitor": "[COMPETITOR_NAME]",
  "aspects_to_analyze": ["features", "pricing", "target_market", "weaknesses"],
  "our_product": "[REFERENCE: company_context.product]",
  "output_format": "comparison_table"
}

Samo zamijenite ime konkurenta i ponovno pokrenite. Ista struktura, drugačija analiza, dosljedni rezultati.

JSON upit nije tehnički

Evo što sve iznenađuje: Ne morate biti tehnički potkovani da biste učinkovito koristili JSON.

Zapravo, ljudi koji nisu tehnički potkovani često postižu bolje rezultate jer ne previše razmišljaju o tome. Oni to jednostavno vide kao način jasnog organiziranja informacija.

Razmislite o tome kako prirodno organizirate informacije:

  • Liste za kupovinu imaju kategorije (ovoće i povrće, mliječni proizvodi itd.)
  • Dnevni red sastanaka ima teme i vremensku raspodjelu
  • Projektni planovi imaju faze i rezultate

JSON samo stavlja oznake na tu prirodnu organizaciju.

Greške koje ljudi čine na početku:

  1. Previše komplicirano: Ne trebaju vam ugniježđene strukture pet razina duboko. Počnite jednostavno.
  2. Pokušavam JSON-ify sve: Neki zadaci ne trebaju strukturu. Zadatak "Napiši smiješan naslov" ne treba JSON.
  3. Zaboravljajući da umjetna inteligencija i dalje treba kontekst: Struktura pomaže, ali i dalje morate pružiti ispravne informacije.

Kako pokrenuti JSON prompting

Započnite s jednim određenim zadatkom koji ponavljate. Recimo da izrađujete sažetke sastanaka.

Korak 1: Navedite što vam je potrebno

  • Ključne odluke donesene
  • Radne stavke s vlasnicima
  • Datumi praćenja
  • Teme o kojima se raspravljalo

Korak 2: Strukturirajte ga

{
  "task": "meeting_summary",
  "meeting_date": "2024-07-28",
  "attendees": ["list_names_here"],
  "summary_components": {
    "decisions": {
      "format": "bullet_points",
      "include": ["decision", "rationale", "impact"]
    },
    "action_items": {
      "format": "table",
      "columns": ["task", "owner", "due_date", "priority"]
    },
    "discussion_topics": {
      "format": "brief_paragraphs",
      "max_length": "3_sentences_each"
    }
  }
}

Korak 3: Koristite ga sa svojim AI alatom

Većina modernih AI alata (ChatGPT, Claude itd.) izvorno razumije JSON. Samo ga zalijepite.

Kamo sve ovo vodi

Prelazimo iz ere brzi inženjering do konstrukcijskog inženjerstva.

Ljudi koji razumiju ovu promjenu grade:

  • Višekratno upotrebljivi predlošci za uobičajene zadatke
  • Strukturirane baze znanja na koje se njihova umjetna inteligencija može pozivati
  • Konzistentni rezultati na koje se mogu osloniti
  • Sustavi koji se skaliraju izvan jednokratnih zadataka

Svi ostali i dalje bacaju odlomke na AI i nadaju se najboljem.

Kada su vaši unosi strukturirani:

  • Vaši rezultati su predvidljivi
  • Vaši procesi su ponovljivi
  • Vaši rezultati su profesionalni
  • Vaše je vrijeme oslobođeno za stvarno razmišljanje

Bottom Line

JSON prompting nije tehnička vještina. To je vještina razmišljanja.

Radi se o eksplicitnosti umjesto o nadanju da će umjetna inteligencija pogoditi. Radi se o strukturi umjesto o kaosu. Radi se o izgradnji sustava umjesto o razgovorima.

A u svijetu u kojem svi koriste iste AI alate, ljudi koji strukturiraju svoje razmišljanje su ti koji pobjeđuju.

Započnite s jednim zadatkom. Strukturirajte ga. Testirajte ga. Zatim promatrajte kako transformira vaše AI rezultate.

Jer kad jednom vidite razliku, pitat ćete se zašto to svi još ne rade.

(Spoiler: Bit će. Samo stižeš prvi.)

Često postavljana pitanja (JSON upiti)

Kako JSON prompting poboljšava preciznost AI odgovora?

JSON eliminira dvosmislenost eksplicitnim označavanjem svake informacije, tako da umjetna inteligencija ne mora nagađati što mislite – točno zna što svaka podatkovna točka predstavlja i kako je koristiti.

Koje su glavne prednosti korištenja JSON upita u odnosu na tekstualne upite?

Svaki put dobivate dosljedne izlazne formate, vaši upiti postaju predlošci za višekratnu upotrebu koje možete brzo mijenjati i imate potpunu kontrolu nad načinom na koji se informacije strukturiraju i obrađuju.

U kojim je scenarijima JSON prompting najučinkovitiji za zadatke umjetne inteligencije?

Savršen je za repetitivne zadatke (poput izvješća ili analiza), kada su vam potrebni specifični izlazni formati, rukovanje složenim instrukcijama s više parametara ili izgradnju sustava za višekratnu upotrebu umjesto jednokratnih zahtjeva.

Kako mogu strukturirati svoje upite u JSON-u kako bih dobio bolje rezultate?

Započnite tako da navedete sve potrebne varijable (vrsta zadatka, publika, zahtjevi), a zatim ih organizirajte u jasne parove ključ-vrijednost poput {"task": "analysis", "focus": "customer feedback", "output": "bullet points"}.

Koji su uobičajeni izazovi pri primjeni tehnika JSON promptinga?

Ljudi često previše kompliciraju svoje prve pokušaje s ugniježđenim strukturama kada bi jednostavni parovi ključ-vrijednost funkcionirali ili pokušavaju JSON-ificirati kreativne zadatke koji bolje funkcioniraju s prirodnim jezikom.

Srodne teme:
mm

Alex McFarland je AI novinar i pisac koji istražuje najnovija dostignuća u umjetnoj inteligenciji. Surađivao je s brojnim AI startupovima i publikacijama diljem svijeta.