Живимо са обиљем информација још од проналаска интернета, тако да чињеница да имамо више садржаја него што можемо да обрадимо није ништа ново. Оно што је, међутим, ново у овој ери АИ јесте не само повећана брзина приступа информацијама, већ и степен у којем се те информације сада могу прилагодити кориснику. Захваљујући упитима на природном језику, LLM модели могу да тумаче намеру, примењују резоновање кроз своју базу знања и генеришу одговоре који су обликовани конкретним уносом корисника. Ова промена је значајна. Претрага на природном језику је моћна, али само ако знамо како да постављамо права питања.

Основа сваке смислене интеракције са LLM моделом јесте јасно дефинисан циљ пре него што уопште поставите било какво питање. Ефикасно формулисање промптова почиње разумевањем онога што покушавате да постигнете. Пошто квалитет излаза зависи од јасноће улаза, неопходно је поставити прецизне циљеве и јасно формулисати шта треба постићи. То, међутим, не значи да морате у потпуности разумети задатак од самог почетка. У многим случајевима, GenAI вам може помоћи да разложите проблем, предложите могуће приступе или генеришете идеје које вас усмеравају ка вашем циљу. Оно што је важно јесте да почнете од тачке јасноће — чак и ако та јасноћа подразумева једноставно признавање онога што још увек не знате.

Наравно, сложеност задатка одређује колико је прецизности потребно да би промпт био ефикасан. Једноставни задаци могу се решити директним промптовима, док напреднији задаци могу захтевати структурисане технике. Коришћење ових других за једноставан задатак само по себи није погрешно, али може бити непотребно временски захтевно и донети минималну додатну вредност. Због тога је важно не само креирати ефикасан промпт, већ и одабрати прави приступ формулисању промпта за конкретан задатак. Развијање овог расуђивања део је процеса постајања промишљенијим и ефикаснијим корисником АИ алата.

Ефикасно формулисање промптова не односи се само на то шта питате, већ и на то како приступате интеракцији са GenAI алатом. Важно је имати на уму да је АИ алат, а не „црна кутија“. Грешке су могуће — и још увек честе — па је зато од кључног значаја процењивати сваки резултат како бисте затим могли да усмерите LLM у правом смеру. Посебно сложени задаци захтевају структуру и пажљиво вођење, али чак и тада, итерација је неопходна. Први одговор је ретко најбољи, зато користите накнадне промптове да ојачате разумевање модела о вашим задацима и циљу.

Неки практични савети за ефикасни prompt engineering укључују:

• Доделите моделу улогу, као што су „тутор“ или „стратег“, како бисте прилагодили перспективу његовог излаза.
• Пружите примере који усмеравају стил, структуру или тон.
• Наведите жељени формат излаза, као што су набрајања, табеле или сажетци.
• Замолите модел да разложи своје резоновање корак по корак ради јасноће.
• Затражите више опција или варијација како бисте подстакли креативност.
• Охрабрите АИ да преиспита сопствене одговоре и провери грешке или празнине.

Примена ових савета и трикова може убрзати процес интеракције са АИ алатима и донети боље резултате који су усклађени са вашим личним потребама. Prompt engineering је и даље релативно нов, а експериментисање са различитим техникама може бити и корисно и забавно. На пример, воде се расправе о томе да ли агресивније формулисани промптови у односу на љубазније дају боље резултате, што истиче чињеницу да још увек не разумемо у потпуности како АИ интерно обрађује промптове.

У сваком случају, права вештина за генерацију З није само у томе да буду природно технолошки вешти, већ да знају како да максимизују ефикасност својих интеракција са АИ алатима. То укључује и формулисање јасних, фокусираних промптова, али и посматрање промптовања као процеса сарадње у којем пружате конструктивне повратне информације како би модел могао да унапређује и побољшава своје излазе.