Praca z najnowszymi narzędziami AI przypomina trochę posiadanie 10-letniego Einsteina jako asystenta. Są niesamowicie inteligentni, ale musisz dostarczyć mnóstwo zorganizowanych wskazówek, jeśli oczekujesz pomocnych odpowiedzi.
To jest sztuka inżynierii wstępnej AI.
Eksperci od generatywnej sztucznej inteligencji wciąż badają, jak najlepiej komunikować się z narzędziami takimi jak ChatGPT, aby uzyskać najlepsze odpowiedzi. Jednak podstawowe zasady są już dość dobrze ustalone.
W tym zwięzłym przewodniku ujawnimy najlepsze praktyki dotyczące pisania skutecznych poleceń AI — w tym najlepszy język do stosowania, jak szkolić modele AI oraz porady dotyczące doskonalenia wyników.
Brzmi dobrze? Zacznijmy!
Czym jest monit AI?
W zasadzie, polecenie to Twoje instrukcje dla modelu AI.
Najpopularniejsze narzędzia AI obecnie akceptują wskazówki tekstowe, które możesz przesyłać przez interfejs przypominający czat. Niektóre modele generatywne AI, takie jak Claude, mogą również przyjmować obrazy, dane i pliki kodu.
Na podstawowym poziomie, zachęcanie jest sposobem na interakcję z oprogramowaniem. Używasz po prostu instrukcji tekstowych zamiast naciskać przyciski.
Kluczowa różnica polega na tym, że sztuczna inteligencja nie ma prostego związku przyczynowo-skutkowego. Narzędzia AI wymagają wskazówek, ponieważ nie “rozumieją” poleceń w sposób ludzki.
Zamiast tego modele te generują odpowiedzi na podstawie prawdopodobieństw i wzorców, które nauczyły się z ogromnych ilości danych. Oznacza to, że jasne i precyzyjne instrukcje są niezbędne, aby skierować AI do dostarczania najdokładniejszych i najbardziej użytecznych odpowiedzi.
Jest bardziej jak interaktywna gra niż prosty narzędzie.
Jak modele AI rozumieją polecenia?
Większość generatywnych modeli AI dzisiaj to LLM (duże modele językowe). Korzystając z ogromnych ilości danych, te systemy zostały wytrenowane do rozpoznawania wzorców w języku.
Kiedy przesyłasz zapytanie, model analizuje każde słowo i zwrot indywidualnie, jak również w szerszym kontekście Twojego zapytania. Następnie stara się ocenić znaczenie tego, co napisałeś, na podstawie wszystkich wzorców językowych, jakie wcześniej widział.
Na przykład, możesz poprosić narzędzie AI generujące, aby wymyśliło kilka “kreatywnych tytułów” dla książki, którą piszesz.
Co oznacza słowo “kreatywny” w tym kontekście? AI rozważy podobne użycia tego słowa, które widziało w danych szkoleniowych, i wybierze najlepsze rozwiązanie na podstawie prawdopodobieństwa tych powiązań.
Jak Prompty AI Tłumaczą Się na Wyniki?
Tak jak modele AI używają rozpoznawania wzorców, aby zrozumieć Twoje polecenia, tak samo korzystają z podobnego podejścia do generowania wyników.
Wyobraź sobie, że studiowałeś każdy obraz kiedykolwiek stworzony przez Moneta. Następnie ktoś prosi cię o stworzenie nowego dzieła w jego stylu.
Prawdopodobnie nie byłbyś w stanie dokładnie odtworzyć określonego obrazu. Ale zapamiętałbyś ogólny nastrój i kluczowe elementy z niektórych dzieł. Wyszłoby to jak remiks.
To właściwie działa generatywna sztuczna inteligencja — z tą różnicą, że część remiksowania jest kontrolowana przez matematykę. Większość modeli tworzy wyniki na podstawie prawdopodobieństw, trochę jak zaawansowane autouzupełnianie.
Jak tworzyć polecenia dla AI (12 kluczowych technik)
Dość teorii. Chcesz używać AI do załatwiania spraw, prawda?
Aby pomóc Ci wycisnąć jak najwięcej z wybranego modelu, skompilowaliśmy listę najlepszych technik zachęcających AI, używanych przez ekspertów w tej dziedzinie.
Zanurzmy się od razu:
1. Bądź Bardzo Konkretny
Kiedy po raz pierwszy odkryjesz technologię AI, kuszące jest uwierzenie, że możesz osiągnąć ogromne cele za pomocą bardzo prostych poleceń.
Niestety, nie jest to prawda.
Wynik z obecnych modeli AI w dużej mierze odzwierciedla podaną mu treść. Jeśli napiszesz bardzo podstawowe, ogólne zapytanie, AI dostarczy równie niejasny wynik, aby się dopasować.
Z drugiej strony, możesz uzyskać bardzo szczegółowe, ukierunkowane wyniki, pisząc polecenia, które są bardzo specyficzne. Im mniej pozostawisz do interpretacji, tym bardziej satysfakcjonujące będą wyniki.
Nie:
Pisz posta na blogu o wędkowaniu.
Do:
Napisz 1500-słowny wpis na bloga o łowieniu łososia w Wielkiej Brytanii. Porównaj techniki łowienia na muchę i spinning. Dodaj sekcję o długościach i wagach wędek, oraz omów, dlaczego przynęty z czarnym ciałem typu flying C są najlepszą opcją.
2. Przykłady Użycia
Kiedy pracujesz z AI, myśl o sobie jak o nauczycielu. Nie tylko mów modelowi co ma robić; pokaż mu czego oczekujesz.
Dołączenie dobrego przykładu pożądanego wyniku jest świetnym sposobem na kształtowanie wyników z praktycznie każdego narzędzia AI. Możesz użyć tej techniki, aby dostosować styl, format, temat i długość wyników.
To jest szczególnie przydatne do utrzymania spójnego stylu w tworzeniu treści, ale również działa dla formatowania danych, ustanawiania tonu dla e-maili i więcej.
Nie:
Napisz opis produktu dla nowej pary butów boso z szerszym przodem.
Do:
Napisz opis produktu dla nowej pary butów typu barefoot z szerszym przodem. Skopiuj ton, styl i ogólną strukturę tego opisu produktu: [PASTE EXAMPLE]
3. Zapytaj Model AI, Czego Potrzebuje
Czy wiesz, że możesz poprosić AI o pomoc w podpowiadaniu?
Ta technika nie gwarantuje doskonałych wyników, ale jest świetnym punktem wyjścia do tworzenia dobrych poleceń.
Spróbuj zapytać wybrane narzędzie AI, czego potrzebuje, aby osiągnąć określony wynik. I powiedz modelowi, aby zadawał pytania wyjaśniające, aby doprecyzować wyniki.
Nie:
Napisz opisu produktu dla butów.
Do:
Jakie konkretne szczegóły dotyczące tych butów będą najbardziej pomocne przy tworzeniu skutecznego opisu produktu?
4. Wypróbuj łączenie poleceń
W rozmowach rzeczywistych często łączymy wiele zapytań w jedną ciągłą myśl.
To jest duże nieporozumienie w interakcjach AI. Obecne modele mają trudności z równoczesnym operowaniem różnymi pomysłami.
Aby uzyskać najlepsze możliwe rezultaty, najlepiej skupić się na jednym pytaniu lub zadaniu na raz — technice znanej jako prompt chaining (lub łańcuch myślowy).
To ułatwia AI zrozumienie tego, czego chcesz, i pozwala na uzyskanie klarownej i zwięzłej odpowiedzi.
Nie:
Muszę poprawić ten dokument. Znajdź wszelkie błędy gramatyczne w tekście, zaproponuj, jak je naprawić, i powiedz mi, jak mogę uczynić pisanie bardziej zwięzłym.
Do:
- Znajdź błędy gramatyczne w tym tekście.
- Czy możesz zasugerować, jak naprawić te błędy?
- Jak mogę sprawić, aby pisanie w tym dokumencie było bardziej zwięzłe?
5. Określ, Jakiego Typu Odpowiedzi Oczekujesz
Pamiętasz zdawanie egzaminów? Bardzo stresujące.
Przynajmniej (większość) arkuszy egzaminacyjnych jest dość jasna w kwestii tego, jak należy odpowiedzieć na każde pytanie. Więc nawet kiedy jesteś spocony jak mysz, trudno jest popełnić błąd.
Systemy AI nie doświadczają lęku przed występami, ale nadal potrzebują jasnych instrukcji, jak mają reagować.
Kiedy piszesz swoje polecenia, upewnij się, że dokładnie określasz czego szukasz.
Nie:
Podaj mi kilka przykładów nagłówków wiadomości w stylu AP.
Do:
Podaj mi pięć przykładów nagłówków wiadomości w stylu AP, przedstawionych w formie listy punktowanej.
6. Nie musisz być zawsze uprzejmy
Kiedy wychowuje się Cię dobrze, dobre maniery są instynktowne. Kiedy prosisz o coś, naturalne jest dodanie na końcu “proszę”.
Obecne systemy AI tak naprawdę nie rozumieją grzeczności, ale te słowa mogą mieć wpływ na otrzymywane wyniki.
Większość modeli odzwierciedli Twój ton — więc uprzejme, łagodne polecenie często prowadzi do podobnie grzecznej odpowiedzi. Ponadto, badania sugerują, że masz większe szanse na uzyskanie długiej, rozbudowanej odpowiedzi.
W przeciwieństwie do tego, neutralne komunikaty są zazwyczaj bardziej na temat.
Lekcja? Pomyśl dwa razy, zanim będziesz uprzejmy.
Nie:
Czy mógłbyś podać mi listę pięciu słów powszechnie używanych w komentarzach baseballowych? Dziękuję.
Do:
Podaj listę pięciu słów często używanych w komentarzach baseballowych.
7. Poproś AI, aby odegrało rolę
Domyślnie większość narzędzi AI pełni rolę pomocnego asystenta. Są one Dr. Watsonem dla twojego Sherlocka Holmesa, Robinem dla twojego Batmana.
Ale tak naprawdę, LLMs są doskonale zdolne do przyjęcia dowolnej osobowości. Musisz tylko zapytać.
Ta technika jest szczególnie użyteczna, jeśli chcesz wygenerować określony styl pisania lub dostosować wyniki do odpowiedniego poziomu wiedzy.
Możesz nawet poprosić AI, aby wcieliło się w postać razem z Tobą — wystarczy wspomnieć, kim są postacie. Może to być pomocne, gdy przygotowujesz się do rozmowy kwalifikacyjnej, lub nawet gdy piszesz beletrystykę!
Nie:
Proszę wyjaśnić, jak działa technologia KYC (know your customer).
Do:
Jesteś ekspertem w dziedzinie finansów i ubezpieczeń, specjalizującym się w zapobieganiu oszustwom. Wyjaśnij, jak działa technologia KYC (know your customer).
8. Użyj emocji do kształtowania wyników
Obecne modele AI nie przypominają inteligentnych robotów, które widzimy w filmach science fiction. Nie mają “uczucia”.
Jednakże, oni rozumieją wpływ emocji ludzkich — przynajmniej w zakresie języka.
Używanie emocjonalnych terminów w swoich komunikatach może nadać ważności konkretnym instrukcjom oraz zachęcić do przyjęcia innego tonu w odpowiedziach.
Nie:
Korzystając z dostarczonego arkusza danych, napisz raport na koniec roku dla mojej firmy.
Do:
Korzystając z dostarczonego arkusza danych, napisz raport końcoworoczny dla mojej firmy. Kluczowe jest, abyś korzystał wyłącznie z informacji z arkusza danych. Moja kariera jest na szali!
9. Dla Treści Pisanych: Opisz Swoją Publiczność
Narzędzia takie jak ChatGPT, Claude i Gemini są zdolne do tworzenia treści w praktycznie każdym stylu. Trudność polega na tym, aby zrozumiały, czego potrzebujesz.
Aby upewnić się, że Twoje treści generowane przez AI trafiają w sedno, pamiętaj, aby dołączyć informacje o docelowej grupie odbiorców w swoich poleceniach. Dodaj jak najwięcej szczegółów, takich jak demografia, zainteresowania oraz inne publikacje, które mogą ich zainteresować.
Nie:
Napisz na LinkedInie posta o przywództwie myślowym dotyczącego wyzwań związanych z wprowadzaniem nowego personelu.
Do:
Napisz post na LinkedIn o liderze myśli na temat wyzwań związanych z wdrażaniem nowych pracowników.
Post powinien być skierowany do CEO i założycieli w wieku 30-40 lat, pracujących w rozwijających się startupach z nie więcej niż 50 pracownikami. W wolnym czasie lubią czytać artykuły DreamHost i grać w pickleball.
10. Dla treści wizualnych: Referencyjna fotografia i sztuka
Generowanie obrazów za pomocą AI różni się nieco od zwykłych interakcji opartych na czacie. Nadal wprowadzasz tekst i pliki, ale AI odpowiada treścią wizualną.
Jeśli po prostu eksplorujesz, możesz podłączyć cokolwiek chcesz i zobaczyć, co dostaniesz w zamian. Ale jeśli masz coś konkretnego na myśli, będziesz musiał dokładnie przemyśleć dokładne sformułowanie swojej zachęty.
Jedną ważną wskazówką jest odniesienie do stylów artystycznych i fotograficznych. Czy chcesz fotorealistyczny obraz wiewiórki grającej na banjo, czy też celujesz w styl bardziej komiksowy? Te szczegóły mają znaczenie.
Możesz również wspomnieć o oświetleniu, typach obiektywów do kamer, warunkach pogodowych, środowisku i innych szczegółach, które mogą wpłynąć na końcowy rezultat.
Nie:
Zdjęcie surfera na fali.
Do:
Minimalistyczny rysunek linii męskiego surfera na fali rurkowej, słońce, niebieskie niebo, różowe szorty surfingowe.
11. Dla Edukacji: Zamień AI na Twojego Osobistego Korepetytora
Platformy takie jak ChatGPT i Claude mogą dostarczać informacje na dowolny temat, o którym kiedykolwiek pisano. Jednak Google również może to robić.
Rzeczywista wartość tych platform polega na tym, że możesz prowadzić rozmowę na dowolny temat.
Zamiast tworzyć polecenia, które wyglądają jak wyszukiwania Google, poproś wybrany model AI, aby stał się twoim nauczycielem. Na przykład, możesz:
- Załaduj podręcznik i poproś AI, aby podsumowało kluczowe punkty.
- Poproś narzędzie AI, aby przetestowało Twoją wiedzę za pomocą pytań praktycznych.
- Ustaw rozmowę praktyczną w obcym języku na poziomie, który Ci odpowiada.
12. Dla Automatyzacji: Nieustannie Doskonal, aby osiągać lepsze wyniki
Narzędzia AI są świetne do automatyzacji codziennych zadań administracyjnych, takich jak reformatowanie danych czy tworzenie szablonów e-maili.
Jest możliwe, że już za pierwszym razem napiszesz idealne polecenie do tych zadań.
To jest stosunkowo rzadkie. Większość ekspertów AI spędza czas na eksperymentowaniu i doskonaleniu swoich poleceń przed wdrożeniem ich w rzeczywistości.
Jeśli próbujesz coś zautomatyzować i nie działa za pierwszym razem, nie poddawaj się. Pomyśl o tym jak o uczeniu dziecka jazdy na rowerze; zanim będzie mogło rywalizować w Tour de France, minie trochę czasu.
Którego AI powinienem użyć?
Wskazówki powyżej dotyczą większości popularnych narzędzi AI. Mimo to, ten sam monit wywoła inną odpowiedź od każdego modelu.
Więc którego narzędzia powinieneś używać do każdego zadania? Oto krótka ściągawka:
| Funkcja | Narzędzia |
| Uniwersalne Zastosowanie | Perplexity Consensus |
| Badania | Claude Copy.ai Jasper Writer |
| Pisanie Treści | ChatGPT Claude Google Gemini |
| Generowanie Obrazów | Zapier |
| Automatyzacja | Zapier |
| Robienie Notatek | DALL-E (dostępne przez ChatGPT) Stable Diffusion FLUX.1 MidJourney |
To w żaden sposób nie jest kompleksowa lista, ale zawiera najbardziej ugruntowane narzędzia dla najpopularniejszych przypadków użycia AI.
Rozwiązywanie problemów z AI
AI jest nieprzewidywalna. Możesz napisać idealnie dobry prompt i nadal otrzymać odpowiedź, która nie ma sensu. Model może nawet odmówić odpowiedzi, jeśli twoje żądanie nie spełnia pewnych kryteriów.
Takie problemy mogą być frustrujące. Na szczęście istnieją sposoby, aby sobie z nimi poradzić:
- Błędna interpretacja: Czasami modele AI źle rozumieją sytuację. Rozwiązaniem jest tu szczegółowość. Bądź wyjątkowo dokładny w swoich instrukcjach i dostarczaj kontekst, aby kierować AI.
- Nieistotne odpowiedzi: Nawet jeśli AI Cię rozumie, może omawiać tematy lub przykłady, które nie są naprawdę istotne dla tego, czego potrzebujesz. Aby tego uniknąć, używaj jasnego języka, aby zawęzić odpowiedzi.
- Powtarzalne wyniki: Obecne modele AI mają tendencję do wybierania oczywistych opcji na każde zadane pytanie lub polecenie. Jeśli chcesz to zmienić, zachęcaj do kreatywności w swoich poleceniach. Poproś AI o wytworzenie “dziwacznych” lub “zabawnych” wyników, na przykład.
- Halucynacje AI: Czasami generatywne modele AI po prostu wymyślają rzeczy. Najlepszym sposobem, aby temu zapobiec, jest określenie źródła informacji, które powinno być używane przy formułowaniu odpowiedzi. Pamiętaj także, aby sprawdzać fakty w odpowiedziach!
Wykorzystanie Potencjału AI
Świat wschodzącej AI może przypominać prowadzenie statku przez nieznane wody — ekscytujące, ale niepewne.
Częściowo dlatego, że technologia jest bardzo nowa. Nawet eksperci ciągle uczą się o tych inteligentnych systemach.
Jeśli chcesz w pełni wykorzystać możliwości AI już teraz, przygotuj się na eksperymentowanie z różnymi narzędziami. Użyj powyższych wskazówek jako punktu wyjścia i wypróbuj różne podejścia.
Jako przypomnienie, oto kluczowe zasady:
- Bądź konkretny.
- Używaj przykładów.
- Rozbij skomplikowane pomysły na części.
- Zdefiniuj, czego chcesz.
- Zastanów się dobrze nad językiem.
- Zapytaj AI, czego potrzebuje do bardziej szczegółowych odpowiedzi.
Chcesz zacząć eksperymentować? Użytkownicy DreamHost mają darmowy dostęp do naszego Doradcy Biznesowego AI. Napędzany zaawansowanym modelem GPT-4o, to narzędzie pomaga w planowaniu, tworzeniu treści, automatyzacji kodowania i wielu innych.
Ponadto, gospodarowanie Twojej obecności online z DreamHost powinno zwolnić trochę czasu. Z gwarancją czasu działania na poziomie 100% i wsparciem 24/7, nie będziesz tracić czasu na naprawę swojej strony. Zapisz się dzisiaj, aby samemu się przekonać!
