OpenAI Prompt Engineering Guide: ChatGPT elsajátítása haladó alkalmazásokhoz

Az azonnali tervezés megértése

Gyors tervezés a bemenetek (promptok) létrehozásának művészete és tudománya, hogy a kívánt kimeneteket megkapja az AI modellektől, például a ChatGPT-től. Ez egy kulcsfontosságú készség e modellek hatékonyságának maximalizálásához.

Az OpenAI GPT-3 és GPT-4 architektúrájára épülő ChatGPT jelentősen fejlődött, érzékenyebbé és környezettudatosabbá vált. Evolúciójának megértése kulcsfontosságú a gyors tervezés elsajátításához.

A zenekart vezető szakképzett karmesterhez hasonlóan a gyors tervezés lehetővé teszi számunkra, hogy ezeket a modelleket összetett feladatok elvégzésére irányítsuk, a részletes műszaki dokumentumok elkészítésétől a kreatív és vonzó tartalom létrehozásáig. Ez az útmutató végigvezeti azokat a stratégiákat és taktikákat, amelyek átalakítják az AI-val való interakciót, és az alapvető eszmecseréktől az árnyalt és tartalmas beszélgetésekké emelik.

Vegye figyelembe a különbséget a következő kérdésben: „Hogyan adhatok hozzá számokat az Excelben?” versus „Hogyan tudok automatikusan összegezni egy dollárösszeg oszlopot az Excelben úgy, hogy az összegek a jobb oldalon, az „Összesen” oszlopban jelennek meg? Az utóbbi, részletesebb felszólítás kevesebbet hagy az AI értelmezésre, ami pontosabb és hasznosabb válaszhoz vezet. Hasonlóképpen, a személyek, a határolók és a lépésenkénti utasítások használatának megértése nagymértékben befolyásolhatja az AI kimeneti minőségét, különösen összetett feladatok esetén.

Ez az azonnali tervezési útmutató nemcsak az elméleti szempontokat fedi le, hanem gyakorlati, gyakorlati példákat is tartalmaz. Megtanulja, hogyan lehet hatékonyan alkalmazni olyan taktikákat, mint például referenciaszövegek biztosítása, amelyek elvezetik az AI-t a kitalált kitalációktól, vagy hogyan adhat pontosabb eredményeket az összetett feladatok egyszerűbb részfeladatokra bontása.

1. Világosság és részletesség

Az olyan mesterséges intelligencia-modellek, mint a GPT-4, hatékony promptok elkészítéséhez a pontosság, a kontextus és az egyértelműség kombinációjára van szükség. A rosszul elkészített és a jól átgondolt felszólítás közötti különbség a homályos, általános válasz és a nagyon releváns, konkrét válasz közötti különbség lehet.

1. példa: A ChatGPT nyelvismeretének kihasználása technikai lekérdezésekhez

• Hatástalan felszólítás: "Hogyan javíthatok ki egy hibát a kódomban?"
  • AI kimenet: "A kódban lévő hiba kijavításához először azonosítania kell a hibát, meg kell értenie, miért történik, majd módosítania kell a kódot a javításhoz."
• Hatékony műszaki lekérdezés: „Pythonban kódolok, és „KeyError” üzenetet kapok, amikor megpróbálok hozzáférni egy szótárhoz. A kódrészlet a következő: . Mi okozza ezt a hibát, és hogyan javíthatom ki?"
  • AI kimenet: "A Python-kódban szereplő "KeyError" valószínűleg annak a következménye, hogy megpróbált hozzáférni egy olyan kulcshoz a szótárban, amely nem létezik. A következőképpen módosíthatja a kódot a hiba kezelésére: [Módosított kódrészlet magyarázattal]."

2. példa: Kreatív írás stílusutánzattal

• Hatástalan felszólítás: "Írj egy novellát."
  • AI kimenet: "Volt egyszer egy messzi országban egy királyság, amely nagy veszéllyel nézett szembe..."
• Hatékony stílusutánzó kérdés: "Írj egy novellát Ernest Hemingway stílusában, két régi barát beszélgetésére összpontosítva, akik váratlanul találkoznak."
  • AI kimenet: "A nap lesütött a poros úton, ahol Jack és Tom, két régi barát véletlenül találkozott. "Évek teltek el" - mondta Jack olyan száraz hangon, mint a levegő. "Évek a háború óta" - válaszolta Tom. [A történet Hemingway tömör, párbeszéd-vezérelt stílusában folytatódik]."

3. példa: Utazási tanácsok

• Hatástalan felszólítás: "Mit csináljak Párizsban?"
  • AI kimenet: "Párizsban olyan tereptárgyakat kereshet fel, mint az Eiffel-torony, a Louvre Múzeum és a Notre-Dame-székesegyház."
• Hatékony felszólítás: "Három napra Párizsba látogatok ezen a nyáron, a művészetre és a történelemre fókuszálva. Tudna ajánlani egy részletes útvonalat?"
  • AI kimenet: "1. nap: Reggel látogassa meg a Louvre Múzeumot, majd egy séta a Notre-Dame katedrálishoz. [Részletesebb útiterv következik]."

Insights for jobb prompts

1. sajátosság: Legyen a lehető legpontosabb. Minél részletesebb a felszólítás, annál testreszabottabb lesz a válasz.
2. Környezeti információk: Tartalmazzon minden releváns kontextust. Ez segít az MI-nek megérteni a kérés pontos természetét.
3. Tiszta cél: Világosan fogalmazza meg, hogy mit vár kimenetként. Legyen szó receptről, utazási tervről vagy műszaki megoldásról, tisztázza a célját.
4. Kerülje a kétértelműséget: A kétértelmű felszólítások általános válaszokhoz vezetnek. Pontos válaszok érdekében pontosítsa kérését.
5. Ismert formátumok használata: Adott esetben kérjen információt egy adott formátumban, például listában, lépésről lépésre szóló útmutatóban vagy diagramban.

2. Az AI-válaszok javítása referenciával

A referenciaszövegek stratégiai felhasználása az azonnali tervezésben jelentősen javíthatja az AI-modellek, például a GPT-4 válaszainak minőségét és pontosságát. Ha releváns, megbízható információkat ad meg a lekérdezés mellett, az AI-t irányíthatja a válaszok összeállításához az adott anyag alapján, így a válaszok megbízhatóbbak és kontextuálisan pontosabbak.

1. példa: Tudományos magyarázat

• Hagyományos felszólítás: "Hogyan keletkezik a fekete lyuk?"
  • AI kimenet: "Egy szupernóva-robbanásban meghaló nagy csillag maradványaiból fekete lyuk keletkezik. Ha a mag tömege elegendő, saját gravitációja hatására fekete lyukká omlik össze."
• Továbbfejlesztett prompt hivatkozási szöveggel:
  • Hivatkozási szöveg: "[Tudományos közlemény a csillagok evolúciójáról és a fekete lyukakról]"
  • Gyors: "A közölt tudományos cikkből származó információk felhasználásával magyarázza el a fekete lyukak kialakulásának folyamatát."
  • AI kimenet: "A benyújtott tudományos közlemény alapján fekete lyuk akkor képződik, amikor egy hatalmas csillag kimeríti nukleáris üzemanyagát, és magja összeomlik. A cikk részletezi: ["Releváns kivonatok a dolgozatból"]."

2. példa: Jogi értelmezés

• Hagyományos felszólítás: "Milyen jogi következményei vannak a szellemi tulajdon ellopásának?"
  • AI kimenet: "A szellemi tulajdon eltulajdonítása olyan jogi következményekkel járhat, mint például perek, pénzbírságok, súlyos esetekben pedig szabadságvesztés."
• Továbbfejlesztett prompt hivatkozási szöveggel:
  • Hivatkozási szöveg: "[Jogi folyóirat cikk a szellemi tulajdonjogról]"
  • Gyors: "A jogi folyóiratban található cikkre hivatkozva fejtse ki a szellemi tulajdon ellopásának konkrét jogi vonatkozásait."
  • AI kimenet: "A jogi folyóirat cikke kimondja, hogy a szellemi tulajdon eltulajdonítása polgári peres eljárást, törvényes kártérítést és potenciális büntetőjogi felelősséget vonhat maga után. Konkrétan a cikk megemlíti: ["Közvetlen idézetek a cikkből"]."

Betekintés a hivatkozási szövegek használatához a promptokban

1. Válassza ki a Releváns szövegeket: Válasszon olyan referenciaszövegeket, amelyek közvetlenül kapcsolódnak a lekérdezéshez.
2. Prompt Specification: Egyértelműen utasítsa az AI-t, hogy a megadott hivatkozási szöveget használja a válasz összeállításához.
3. Idézetek: A pontosság és ellenőrzés érdekében kérje meg, hogy az AI a referenciaszöveg egyes részeit idézze válaszában.
4. Elégtelen információ kezelése: Utasítsa az MI-t, hogy egyértelműen jelezze, ha a megadott szöveg nem tartalmazza a kérdés megválaszolásához szükséges információkat.

3. Összetett feladatok egyszerűsítése részfeladat felosztással

Az összetett feladatok hatékony kezelésének kulcsa az olyan mesterséges intelligencia modellekkel, mint a GPT-4, az egyszerűbb részfeladatokra bontásban rejlik. Ez a megközelítés nemcsak leegyszerűsíti a folyamatot, hanem javítja az AI válaszainak pontosságát és relevanciáját is. Az alábbiakban konkrét példákon keresztül mutatjuk be ezt a stratégiát, kiemelve a szándék szerinti osztályozás, az összefoglaló technikák és a strukturált beszélgetések alkalmazásának előnyeit összetett lekérdezések esetén.

1. példa: Ügyfélszolgálati lekérdezés

• Hatástalan megközelítés: Egyetlen felszólítás, amely általános segítséget kér.
  • Felhasználói prompt: "Problémáim vannak a fiókommal."
  • AI kimenet: "Meg tudná pontosítani fiókja problémáinak természetét?"
• Hatékony megközelítés: A lekérdezés kategóriákba sorolása és célzott segítségnyújtás.
  • Felhasználói prompt: "Problémáim vannak a fiókomhoz való hozzáféréssel."
  • AI irányelv: "Osztályozza a lekérdezést a "Fiókkezelés" kategóriába, majd kínáljon konkrét lépéseket a hozzáférési problémák hibaelhárításához."
  • AI kimenet: "Úgy tűnik, problémái vannak a fiókjához való hozzáféréssel. Kezdjük a jelszó visszaállításával. [Ezt követik a részletes lépések]."

2. példa: Hosszú dokumentum-összegzés

• Hatástalan megközelítés: Kísérlet egy hosszú dokumentum összefoglalására.
  • Felhasználói prompt: "Összefoglalja nekem ezt a 300 oldalas könyvet."
  • AI kimenet: "Sajnálom, de nem tudok a környezeti ablaknál hosszabb dokumentumokat feldolgozni."
• Hatékony megközelítés: A dokumentum darabonkénti összegzése és egy teljes összegzés rekurzív összeállítása.
  • AI irányelv: "Összefoglaljon minden fejezetet külön, majd hozzon létre egy összefoglalót az összefoglalókból, rekurzív módon haladva."
  • Felhasználói prompt: "Összefoglalja ennek a könyvnek az 1. fejezetét."
  • AI kimenet: "1. fejezet összefoglalása: [Az 1. fejezet rövid összefoglalása]."
  • Folytatva a folyamatot: Ugyanezt az eljárást alkalmazzák minden fejezetre, majd egy végső összefoglalót, amely egyesíti az összes egyedi összefoglalót.

A részfeladat-megosztás és a kontextuális azonnali tervezés előnyei

1. Megnövelt pontosság: Egy összetett feladat meghatározott szempontjaira összpontosítva az AI pontosabb és relevánsabb válaszokat tud adni.
2. Fokozott hatékonyság: A feladatok lebontása kezelhetőbbé teszi azokat, és csökkenti a hibák vagy az irreleváns kimenetek valószínűségét.
3. Jobb felhasználói élmény: A felhasználók célzott, lépésről lépésre szóló útmutatást kapnak, ami hasznosabb, mint az általános válaszok.
4. Költséghatékonyság: A kisebb, célzott promptok költséghatékonyabbak lehetnek a nagyobb, összetettebb felszólításokhoz képest.

4. Gondolkodási idő a GPT-nek

Az a stratégia, hogy a modelleknek időt adnak a "gondolkodásra", és az összetett feladatokat kezelhető lépésekre bontják, jelentősen javítja az AI-modellek, például a GPT-4 válaszainak minőségét.

1. példa: Matematikai feladat értékelése

• Hatástalan megközelítés: Közvetlenül megkérjük a modellt, hogy értékelje a tanuló megoldását.
  • Felhasználói prompt: "Helyes-e a tanuló megoldása erre a matematikai feladatra?"
  • AI kimenet: "A tanuló megoldása helyesnek/helytelennek tűnik."
• Hatékony megközelítés: Utasítása a modellnek, hogy először dolgozza ki a saját megoldását, mielőtt értékelné a hallgató munkáját.
  • Felhasználói prompt: "Először oldja meg ezt a matematikai feladatot. Ezután hasonlítsa össze megoldását a tanuló megoldásával, és értékelje a helyességét."
  • AI kimenet: "Az én megoldásom: [Részletes megoldás]. A hallgató megoldásával összehasonlítva hibát találtam a [specifikus rész] számításában. A helyes megközelítés a [helyes módszer] legyen."

2. példa: Dokumentumelemzés

• Hatástalan megközelítés: Kísérlet egy nagy dokumentum elemzésére egy lekérdezésben.
  • Felhasználói prompt: "Összefoglalja a teljes dokumentum legfontosabb pontjait."
  • AI kimenet: "Nem tudom feldolgozni a teljes dokumentumot a hossza miatt."
• Hatékony megközelítés: Kivonatok és nyomon követési lekérdezések szekvenciális kinyerése az átfogó elemzés érdekében.
  • Felhasználói prompt: "Kivonja ki ebből a dokumentumból a [konkrét témához] kapcsolódó kulcskivonatokat."
  • AI kimenet: "1. kivonat: [Releváns szövegrész]. 2. kivonat: [Egy másik releváns rész]."
  • Kövesse nyomon a felhasználót: "Vannak relevánsabb kivonatok? Győződjön meg róla, hogy teljes kontextust tartalmaznak."
  • AI kimenet: "További kivonat: [További releváns rész]."

Előnyök és betekintések

1. Az elemzés mélysége: Ha először megoldásokat vagy elemzéseket dolgoz ki, az AI pontosabb és alaposabb értékeléseket tud nyújtani.
2. Irányított tanulás: Az oktatói forgatókönyvekben a belső monológok és tippek használata arra ösztönzi a tanulókat, hogy önállóan jussanak megoldásra, javítva tanulási tapasztalataikat.
3. Átfogó lefedettség: A dokumentumelemzéshez a szekvenciális és rekurzív megközelítések alapos lefedettséget biztosítanak anélkül, hogy a fontos részletek hiányoznának.
4. Az elfogultság elkerülése: A saját megoldás létrehozásával az AI elkerüli az adott válasz közvetlen kiértékeléséből fakadó torzítást.

5. Külső eszközök kihasználása

A külső eszközök és erőforrások beépítése a mesterséges intelligencia interakcióba jelentősen javíthatja a GPT-4-hez hasonló modellek által generált válaszok pontosságát és relevanciáját. Ez a rész bemutatja a beágyazáson alapuló keresést a tudás visszanyerésére, a kódvégrehajtást a pontos számításokhoz, valamint a funkcióhívásokat az AI-modellek képességeinek bővítésére.

1. példa: Pontos számítások kódvégrehajtással

• Kódvégrehajtás nélkül: Kizárólag a modell számítási képességeire hagyatkozva.
  • Felhasználói prompt: "Számítsa ki 529 négyzetgyökét."
  • AI kimenet: "Az 529 négyzetgyöke hozzávetőlegesen 23."
• Kódvégrehajtással: A számítások pontosságának biztosítása.
  • Felhasználói prompt: "Számítsa ki 529 négyzetgyökét."
  • AI irányelv: "Írjon és futtasson Python kódot ennek kiszámításához."
  • AI kimenet"python import math math.sqrt(529) Az 529 négyzetgyöke pontosan 23."

2. példa: API-hívások használata dinamikus interakciókhoz

• API-hívások nélkül: Statikus, előre programozott válaszokra korlátozódik.
  • Felhasználói prompt: "Küldj emlékeztetőt a barátomnak a holnapi találkozásunkról."
  • AI kimenet: "Emlékeztető: Ne felejtsen el üzenetet küldeni barátjának a holnapi találkozóról."
• API-hívásokkal: kölcsönhatás külső rendszerekkel valós idejű műveletekhez.
  • Felhasználói prompt: "Küldj emlékeztetőt John barátomnak a holnapi találkozásunkról."
  • AI irányelv: "Emlékeztető küldéséhez használja az üzenetküldő API-t."
  • AI kimenet"python import message message.write(to='John', message='Hey, remember our meeting tomorrow!')  Emlékeztetőt küldtünk Johnnak a holnapi találkozóról."

Előnyök és betekintések

1. Kibővített tudásbázis: A beágyazás alapú keresés használatával az AI a naprakész információk széles skálájához férhet hozzá és beépíthető, így fokozva válaszainak relevanciáját és pontosságát.
2. Pontosság a számításokban: A kódvégrehajtás lehetővé teszi az AI számára, hogy pontos matematikai számításokat végezzen, ami különösen hasznos műszaki vagy tudományos környezetben.
3. Interaktív képességek: Az API-hívások lehetővé teszik a mesterséges intelligencia számára, hogy kölcsönhatásba lépjen külső rendszerekkel, megkönnyítve a valós tevékenységeket, mint például az üzenetek küldése vagy az emlékeztetők beállítása.

6. Szisztematikus tesztelés

A szisztematikus tesztelés vagy az értékelési eljárások (evals) kulcsfontosságúak az AI-rendszerek változásainak hatékonyságának meghatározásában. Ez a megközelítés magában foglalja a modell kimeneteinek összehasonlítását előre meghatározott szabványokkal vagy "arany standard" válaszokkal a pontosság értékelése érdekében.

1. példa: Ellentmondások azonosítása a válaszokban

• Tesztelési forgatókönyv: Ellentmondások észlelése egy modell válaszában a szakértői válaszokhoz képest.
  • Rendszerirányelv: Határozza meg, hogy a modell válasza ellentmond-e a szakértő által adott válasz bármely részének.
  • Felhasználói bemenet: "Buzz Aldrin után Neil Armstrong lett a második ember, aki a Holdon járt."
  • Értékelési folyamat: A rendszer ellenőrzi a konzisztenciát a szakértő válaszával, amely szerint Neil Armstrong volt az első ember a Holdon.
  • Modell kimenet: A modell válasza egyenesen ellentmond a szakértői válasznak, hibára utal.

2. példa: A válaszok részletességi szintjének összehasonlítása

• Tesztelési forgatókönyv: Annak értékelése, hogy a modell válasza részletezésben igazodik-e a szakértői válaszhoz, meghaladja-e vagy elmarad-e attól.
  • Rendszerirányelv: Hasonlítsa össze az információ mélységét a modell válasza és a szakértői válasz között.
  • Felhasználói bemenet: "Neil Armstrong először sétált a Holdon 21. július 1969-én, 02:56 UTC-kor."
  • Értékelési folyamat: A rendszer felméri, hogy a modell válasza több, egyenlő vagy kevésbé részletezett-e a szakértői válaszhoz képest.
  • Modell kimenet: A modell válasza további részleteket (a pontos időt) ad, ami igazodik a szakértői válaszhoz, és kiterjeszti azt.

Előnyök és betekintések

1. Pontosság és megbízhatóság: A szisztematikus tesztelés biztosítja, hogy az AI-modell válaszai pontosak és megbízhatóak legyenek, különösen, ha tényadatokkal foglalkoznak.
2. Hibaészlelés: Segít a hibák, ellentmondások vagy következetlenségek azonosításában a modell válaszaiban.
3. Quality Assurance: Ez a megközelítés elengedhetetlen a mesterséges intelligencia által generált tartalom magas minőségi színvonalának fenntartásához, különösen oktatási, történelmi vagy egyéb tényérzékeny környezetben.

Következtetés és elvihető üzenet

A tárgyalt példákon és stratégiákon keresztül láthattuk, hogy a promptok specifikussága hogyan változtathatja meg drámaian a kimenetet, és hogy az összetett feladatok egyszerűbb részfeladatokra bontása hogyan teheti kezelhetővé az ijesztő kihívásokat. Feltártuk a külső eszközök erejét az AI-képességek bővítésében, valamint a szisztematikus tesztelés fontosságát az AI-válaszok megbízhatóságának és pontosságának biztosításában. Látogatás OpenAI Prompt Engineering Guide olyan alapvető tudásért, amely kiegészíti a mesterséges intelligencia interakcióinak optimalizálására szolgáló fejlett technikák és stratégiák átfogó feltárását.