Szybka inżynieria
Czym jest JSON Prompting i dlaczego wszyscy o tym mówią?
Wszyscy mówią o podpowiedziach JSON, jakby to była kolejna rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Słuchaj, tak to wygląda.
Podobnie jak w przypadku każdej innej „rewolucyjnej” techniki sztucznej inteligencji, która zyskuje na popularności, podpowiedzi JSON nie są jedynym rozwiązaniem. To tylko jeden ze sposobów na uporządkowanie danych wejściowych i kontekstu AI – można również użyć XML, Markdown lub innych formatów.
Prawdziwy przełom nie dotyczy wyłącznie JSON-a. Chodzi o to, że dane strukturalne przewyższają dane niestrukturalne. Za każdym. Raz.
Ale tak się składa, że JSON to format, który najszybciej zyskuje na popularności i nie bez powodu. Dlatego właśnie dzisiaj się nim zajmiemy.
Problem z obecnym wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Przypomnij sobie ostatnią sytuację, kiedy próbowałeś zmusić ChatGPT lub Claude'a do wykonania czegoś konkretnego.
Być może chciałeś przeanalizować opinie klientów i wyodrębnić kluczowe tematy. Napisałeś więc coś w stylu: „Przejrzyj komentarze klientów i zidentyfikuj główne problemy, które poruszają, uporządkuj je według kategorii i podaj, ile razy każdy problem został poruszony”.
Wydaje się dość jasne, prawda?
Ale oto, co sztuczna inteligencja musi ustalić:
- Co uznaje się za „główny problem”, a co za kwestię drugorzędną?
- Jakich kategorii należy używać?
- Jak należy sformatować dane wyjściowe?
- Czy należy uwzględniać bezpośrednie cytaty?
- Jak szczegółowa powinna być analiza?
Sztuczna inteligencja wypełnia wszystkie te luki zgadywaniem. Czasami zgaduje poprawnie. Czasami nie. Dlatego za każdym razem, gdy uruchamiasz to samo polecenie, otrzymujesz zupełnie inne wyniki.
Wprowadź monit JSON
JSON (JavaScript Object Notation) nie jest niczym nowym. Istnieje od początku XXI wieku. To po prostu sposób na uporządkowanie informacji, który zarówno ludzie, jak i komputery mogą łatwo odczytać.
Oto jak ta sama prośba klienta o opinię wygląda w formacie JSON:
{
"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
}
}
Widzisz różnicę? Każda decyzja jest oczywista. Nie trzeba zgadywać.
Dlaczego komunikaty JSON stają się teraz tak ważne
Trzy czynniki sprawiły, że monity JSON nagle stały się istotne:
- Modele sztucznej inteligencji dobrze radzą sobie z analizą ustrukturyzowanych danych: Współcześni LLM-owie i agenci widzieli miliony przykładów JSON podczas swoich szkoleń. Rozumieją ten format od podszewki i są… z roku na rok coraz lepiej.
- Ludzie zdali sobie sprawę, że język naturalny ma swoje ograniczenia: Po roku korzystania z samouczków inżynierskich użytkownicy odkryli, że żadna ilość starannego doboru słów nie zastąpi jasnej struktury.
- Spójność stała się kluczowa: Kiedy firmy zaczęły używać sztucznej inteligencji do rzeczywistych celów, a nie tylko do eksperymentów, zaczęto im potrzebować przewidywalnych wyników.
JSON to nie tylko zmiana formatu komunikatów. To również inne podejście do interakcji ze sztuczną inteligencją.
Używając JSON, nie prowadzisz rozmowy. Dostarczasz specyfikację. A ta zmiana zmienia wszystko.
Pokażę ci, co mam na myśli.
Tradycyjne monity a monity JSON
Załóżmy, że tworzysz podręcznik sukcesu klienta i potrzebujesz pomocy sztucznej inteligencji, aby go ustrukturyzować.
Tradycyjne polecenie: „Stwórz podręcznik sukcesu klienta dla naszego produktu SaaS, który obejmuje strategie wdrażania, wdrażania i retencji. Upewnij się, że uwzględnia harmonogramy, kluczowe wskaźniki i działania dla każdego etapu”.
Podejście JSON:
{
"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"
}
}
W przypadku tradycyjnego komunikatu możesz otrzymać ogólny przewodnik, który nie zawiera połowy potrzebnych informacji. W przypadku JSON otrzymujesz dokładnie to, co określiłeś, w dokładnie takiej strukturze, jakiej potrzebujesz.
Inżynieria kontekstu z JSON
I tu zaczyna być naprawdę ciekawie.
Ta sama zasada dotyczy sposobu, w jaki dostarczasz kontekst sztucznej inteligencji. Zamiast wrzucać akapity z informacjami w tle, strukturyzujesz je.
Na przykład, zamiast pisać: „Nasza firma sprzedaje oprogramowanie do zarządzania projektami dla średnich firm. Koncentrujemy się na łatwości obsługi i możliwościach integracji. Naszymi głównymi konkurentami są Asana i Monday.com. Naszą unikalną wartością są zaawansowane funkcje automatyzacji”.
Strukturujesz to tak:
{
"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"
}
}
Teraz każdy pisany przez Ciebie komunikat może odnosić się do tego ustrukturyzowanego kontekstu w sposób jasny i spójny.
Gdy w ten sposób ustrukturyzujesz swoje dane wejściowe, dzieje się coś magicznego: Twoje podpowiedzi stają się wielokrotnego użytku i można je udostępniać.
Zamiast za każdym razem przepisywać instrukcje, możesz utworzyć szablony:
{
"task": "competitive_analysis",
"competitor": "[COMPETITOR_NAME]",
"aspects_to_analyze": ["features", "pricing", "target_market", "weaknesses"],
"our_product": "[REFERENCE: company_context.product]",
"output_format": "comparison_table"
}
Wystarczy podmienić nazwę konkurencji i uruchomić ponownie. Ta sama struktura, inna analiza, spójne wyniki.
Monity JSON nie są techniczne
Oto, co zaskoczy wszystkich: nie musisz znać się na technologii, aby skutecznie korzystać z JSON.
W rzeczywistości osoby nietechniczne często radzą sobie lepiej, ponieważ nie analizują tego zbyt szczegółowo. Po prostu traktują to jako sposób na przejrzystą organizację informacji.
Zastanów się, w jaki naturalny sposób organizujesz informacje:
- Listy zakupów podzielone są na kategorie (warzywa, nabiał itp.)
- Porządek obrad spotkań zawiera tematy i przydział czasu
- Plany projektów składają się z faz i elementów dostarczalnych
JSON po prostu przykleja etykiety do tej naturalnej organizacji.
Błędy, które popełniają ludzie na początku:
- Nadmierne komplikowanie: Nie potrzebujesz zagnieżdżonych struktur o pięciu poziomach głębokości. Zacznij od czegoś prostego.
- Próba zapisania wszystkiego w formacie JSON: Niektóre zadania nie wymagają struktury. „Napisz zabawny nagłówek” nie wymaga JSON-a.
- Zapomnienie o sztucznej inteligencji nadal wymaga kontekstu: Struktura jest pomocna, ale nadal trzeba podawać właściwe informacje.
Jak rozpocząć wyświetlanie komunikatów JSON
Zacznij od jednego konkretnego zadania, które powtarzasz. Załóżmy, że tworzysz podsumowania spotkań.
Krok 1: Wypisz, czego potrzebujesz
- Podjęte kluczowe decyzje
- Pozycje działań z właścicielami
- Terminy dalszych wizyt
- Omówione tematy
Krok 2: Ustrukturyzuj to
{
"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"
}
}
}
Krok 3: Użyj go ze swoim narzędziem AI
Większość nowoczesnych narzędzi AI (ChatGPT, Claude itp.) natywnie rozumie JSON. Wystarczy go wkleić.
Dokąd to wszystko zmierza?
Przechodzimy z ery szybka inżynieria do inżynierii strukturalnej.
Ludzie, którzy rozumieją tę zmianę, budują:
- Wielokrotnego użytku szablony do typowych zadań
- Ustrukturyzowane bazy wiedzy, do których może odwoływać się ich sztuczna inteligencja
- Spójne wyniki, na których mogą polegać
- Systemy skalowalne poza zadaniami jednorazowymi
Wszyscy inni nadal rzucają akapitami w stronę sztucznej inteligencji i liczą na najlepsze.
Gdy Twoje dane wejściowe są ustrukturyzowane:
- Twoje wyniki są przewidywalne
- Twoje procesy są powtarzalne
- Twoje wyniki są profesjonalne
- Masz więcej czasu na myślenie
Bottom Line
Podpowiedzi JSON nie są umiejętnością techniczną. To umiejętność myślenia.
Chodzi o precyzję, zamiast liczenia na to, że sztuczna inteligencja zgadnie. Chodzi o strukturę, a nie chaos. Chodzi o budowanie systemów, a nie o prowadzenie rozmów.
A w świecie, w którym wszyscy używają tych samych narzędzi sztucznej inteligencji, wygrywają ci, którzy potrafią uporządkować swoje myślenie.
Zacznij od jednego zadania. Ustrukturyzuj je. Przetestuj. A potem zobacz, jak zmieni ono wyniki Twojej sztucznej inteligencji.
Bo gdy tylko zobaczysz różnicę, zaczniesz się zastanawiać, dlaczego jeszcze wszyscy tego nie robią.
(Spoiler: Tak będzie. Po prostu jesteś tam pierwszy.)
Często zadawane pytania (monity JSON)
W jaki sposób podpowiedzi JSON zwiększają precyzję odpowiedzi sztucznej inteligencji?
JSON eliminuje niejednoznaczności poprzez wyraźne oznaczanie każdej informacji. Dzięki temu sztuczna inteligencja nie musi zgadywać, co masz na myśli – wie dokładnie, co przedstawia każdy punkt danych i jak go wykorzystać.
Jakie są główne zalety stosowania komunikatów JSON w porównaniu z komunikatami tekstowymi?
Za każdym razem otrzymujesz spójne formaty wyjściowe, Twoje monity stają się szablonami wielokrotnego użytku, które możesz szybko modyfikować, a Ty masz pełną kontrolę nad sposobem strukturyzacji i przetwarzania informacji.
W jakich scenariuszach podpowiedzi JSON są najskuteczniejsze w przypadku zadań związanych ze sztuczną inteligencją?
Świetnie sprawdza się w przypadku powtarzalnych zadań (np. raportów lub analiz), gdy potrzebujesz określonych formatów wyjściowych, gdy obsługujesz złożone instrukcje z wieloma parametrami lub gdy tworzysz systemy wielokrotnego użytku, a nie jednorazowe żądania.
Jak mogę strukturyzować moje komunikaty w formacie JSON, aby uzyskać lepsze wyniki?
Zacznij od wypisania wszystkich potrzebnych zmiennych (typ zadania, odbiorcy, wymagania), a następnie uporządkuj je w przejrzyste pary klucz-wartość, takie jak {"task": "analysis", "focus": "customer feedback", "output": "bullet points"}.
Jakie są najczęstsze wyzwania przy wdrażaniu technik monitów JSON?
Ludzie często nadmiernie komplikują swoje pierwsze próby, stosując zagnieżdżone struktury, podczas gdy proste pary klucz-wartość sprawdziłyby się znakomicie, lub próbują zapisywać kreatywne zadania w formacie JSON, które lepiej sprawdzają się w przypadku języka naturalnego.
