GenAI-вдохновленный ChatGPT Руководство по эффективному созданию подсказок

GenAI-вдохновленный ChatGPT Руководство по созданию подсказок

В современном мире взаимодействие с системами искусственного интеллекта, такими как ChatGPT, стало повседневным опытом. Эти системы искусственного интеллекта могут понимать нас и отвечать нам более похоже на человека. Но как они это делают? В этом месте наступает инжиниринг запросов.

Подумайте об инжиниринге запросов как о руководстве пользователя для искусственного интеллекта. Он говорит системам искусственного интеллекта, таким как ChatGPT, как понять то, что мы хотим, и отвечать соответствующим образом. Это похоже на то, как дать ясные указания помощнику-другу.

В этом руководстве мы собираемся исследовать инжиниринг запросов, с особым вниманием на то, как он сочетается с чем-то, называемым GenAI. GenAI похож на секретный ингредиент, который делает искусственный интеллект еще умнее. Смешивая GenAI с ChatGPT и инжинирингом запросов, мы можем заставить искусственный интеллект еще лучше понимать и разговаривать с нами.

Будь вы новичок или эксперт в этом мире, это руководство покажет вам основы. Мы погрузимся в хитрости проектирования запросов, рассмотрим, что правильно и что неправильно, и поделимся способами, чтобы ChatGPT работал наилучшим образом с помощью GenAI.

Итак, отправимся в этот путь, чтобы сделать искусственный интеллект, подобный ChatGPT, еще более удивительным с помощью инжиниринга запросов и GenAI.

Что такое инжиниринг запросов?

Инжиниринг запросов — это искусство создания четких и точных инструкций или входных данных, предоставляемых моделям искусственного интеллекта, таким как ChatGPT, чтобы эффективно направлять их ответы. Он служит мостом между человеческим общением и пониманием искусственного интеллекта.

Представьте, что вы беседуете с чат-ботом и хотите, чтобы он рассказал вам шутку. Запрос — это сообщение, которое вы отправляете чат-боту, например, говоря: “Расскажи мне смешную шутку”. Он помогает чат-боту понять вашу просьбу и ответить шуткой. В сущности, инжиниринг запросов обеспечивает то, чтобы искусственный интеллект знал, что делать, когда вы разговариваете с ним.

Важность инжиниринга запросов

Инжиниринг запросов играет решающую роль во взаимодействии с искусственным интеллектом по нескольким ключевым причинам:

  • Эффективное общение: Хороший инжиниринг запросов обеспечивает возможность пользователям ясно выражать свои потребности искусственным интеллектом, что приводит к более точным и релевантным ответам.
    • Пример: Запрос к ChatGPT “Можете ли вы кратко изложить ключевые моменты последнего отчета по изменению климата для широкой аудитории?” — это ясный запрос, который передает желаемую задачу.
  • Смягчение предубеждений: Грамотно составленные запросы могут помочь уменьшить предубеждения в ответах искусственного интеллекта, направляя модели предоставлять справедливые и неискаженные ответы.
    • Пример: Использование запроса вроде “Предоставьте обзор преимуществ и недостатков различных источников возобновляемой энергии” гарантирует сбалансированный ответ.
  • Улучшение производительности: Правильные запросы могут повысить производительность моделей искусственного интеллекта, делая их более полезными и точными при предоставлении информации или выполнении задач.
    • Пример: Когда инструкции для ChatGPT звучат как “Объясните принципы машинного обучения простыми словами”, ясность запроса способствует эффективному общению.
  • Этическое использование: Инжиниринг запросов играет важную роль в обеспечении этичного и ответственного использования систем искусственного интеллекта, избегая вредных или неуместных ответов.
    • Пример: Приказ ChatGPT “Избегать создания оскорбительного контента или участия во вредных дискуссиях” устанавливает этические границы.
  • Настройка: Она позволяет пользователям настраивать ответы искусственного интеллекта для конкретных задач или контекстов, делая технологию более гибкой и адаптивной.
    • Пример: Создание запроса вроде “Суммируйте ключевые результаты научной статьи о устойчивом сельском хозяйстве” настраивает ответ для конкретной задачи.

Эффективные запросы: что работает

Хорошо составленный запрос является важным элементом инжиниринга запросов. Вот пример эффективного запроса:

Хороший запрос: “Объясните принципы термодинамики и их применение в механической инженерии, с фокусом на концепции сохранения энергии и предоставлении примеров из реального мира.”

В этом запросе следующие элементы способствуют его эффективности:

  • Определение задачи: Задача ясно сформулирована (объяснение принципов термодинамики и их применение).
  • Уточнение области: Указывается конкретная область изучения (механическая инженерия).
  • Контекстуальная ясность: Запрос на реальные примеры добавляет ясность и контекст, делая его эффективным запросом.

Неэффективные подсказки: что следует избегать

С другой стороны, неэффективные подсказки могут затруднить работу по созданию подсказок. Вот пример плохо составленной подсказки:

Плохая подсказка: “Объясните термодинамику?”

Эта подсказка имеет несколько недостатков:

  • Неопределенность: Она слишком неопределенная и неясная. Она не указывает, какой аспект термодинамики интересует пользователя или какой уровень детализации ожидается. Следовательно, маловероятно, что она приведет к содержательному или информативному ответу в контексте технического образования.

Фреймворк подсказок

Подсказка – это набор правил и руководств для системы искусственного интеллекта, который позволяет ей понимать и выполнять задачи эффективно. Можно представить это как наличие руководства, которое указывает, как общаться с компьютером или системой искусственного интеллекта с помощью слов. Этот фреймворк обеспечивает понимание инструкций искусственным интеллектом, что приводит к точным и желаемым результатам.

Фреймворк включает в себя три основных принципа:

  • Тема: Определите, что вы хотите, чтобы компьютер или искусственный интеллект сделал. Например, если вы хотите, чтобы он перевел предложение, вам нужно это указать.
    • Пример: “Новейшие технологии инженерии качества
  • Определите задачу: Будьте ясными в отношении того, чего вы ожидаете от компьютера или искусственного интеллекта. Если это резюме, вы должны сказать об этом.
    • Пример: “Напишите мне блог о новейших технологиях инженерии качества”
  • Четкие инструкции: Дайте компьютеру ясные и конкретные указания, чтобы он знал, что именно делать.
    • Пример: “Блог должен быть от 500 до 700 слов, иметь убедительный и информативный тон и включать как минимум семь преимуществ важности инженеров качества в современном технологическом мире.”
  • Предоставление контекста: Иногда вам может потребоваться предоставить дополнительную информацию или контекст, чтобы помочь компьютеру лучше понять ваш запрос.
    • Пример: “Представьте, что вы создаете этот блог для людей, стремящихся начать или продолжить свою карьеру в области инженерии качества.”

Шаблон фреймворка подсказок

(Скопируйте/Вставьте этот шаблон для дальнейшего использования.)

  • Тема: [Тема]
  • Задача: [Задача]
  • Инструкция: [Тип контента] должен быть от [диапазон количества слов], написан в [тоне], и включать как минимум [количество] [конкретных деталей].
  • Контекст: Представьте, что вы создаете этот [тип контента] для [целевой аудитории].

Пример фреймворка подсказок

Тема: Новейшие технологии инженерии качества

Задача: Напишите мне блог о новейших технологиях инженерии качества

Инструкция: Блог должен быть от 500 до 700 слов в убедительном и информативном тоне и включать как минимум семь преимуществ важности инженеров качества в современном технологическом мире

Контекст: Представьте, что вы создаете этот блог для людей, стремящихся начать или продолжить свою карьеру в области инженерии качества

(Пожалуйста, используйте приведенный выше пример в ChatGPT, чтобы увидеть потрясающие результаты, привлекающие специалистов в области инженерии качества.)

Итерация подсказок

Задавайте вопросы ChatGPT, пока у вас не будет необходимой информации, переформулируя и указывая больше контекста.

  • Почему? Задавая больше вопросов, вы создаете лучшее взаимопонимание между искусственным интеллектом и вами для получения более точных ответов.
  • Когда? Когда у вас есть информация, но вы не знаете, как получить лучшие ответы или формулировки самостоятельно.

Пример

Подсказка 1: “Я – руководитель, который хочет улучшить сотрудничество и коммуникацию в своей команде. Можете ли вы предложить некоторые стратегии для улучшения командной работы и создания более продуктивной рабочей среды? Если мне потребуется уточнение или идеи, я задам дополнительные вопросы.”

Мы можем продолжить разговор, добавляя дополнительные подсказки в том же разговоре, введя новую подсказку или нажав на значок редактирования рядом с предыдущей подсказкой.

Подсказка 2: “Я забыл сказать, что я руководитель в технологической организации.”

Объяснение для ученика 4-го класса

Объяснение в стиле 4-го класса включает разбиение информации или концепций на более простые термины и предоставление простых и понятных описаний, чтобы помочь другим легко усвоить тему.

Например, объясните теорию хаоса и ее преимущества.

Перед использованием “4-го класса”

Теория хаоса – это научная концепция, изучающая сложные системы. Она помогает нам понять, как кажущиеся случайные события в природе могут иметь определенный порядок или предсказуемость. Ее преимущество заключается в том, что она позволяет ученым понять хаотические явления, от погодных условий до поведения молекул.

После использования “4-го класса”

Теория хаоса похожа на разгадывание головоломок в природе. Она помогает ученым понять вещи, которые выглядят беспорядочными и непредсказуемыми. Интересно то, что она позволяет им находить скрытые закономерности в таких вещах, как погода и мельчайшие частицы.

Дополнительные вопросы

Дополнительные вопросы в инженерии запросов относятся к дополнительным вопросам или подсказкам, которые используются для уточнения или сбора более конкретной информации при взаимодействии с моделями и системами искусственного интеллекта. Эти вопросы задаются в ходе разговора, чтобы направлять ответы искусственного интеллекта и обеспечивать получение необходимой информации или выполнение требуемого действия.

Сценарий 1: Виртуальный помощник по планированию путешествий

Запрос пользователя: “Я бы хотел спланировать отпуск в декабре”.

Дополнительный вопрос ИИ: “Отличный выбор! Пожалуйста, уточните предпочитаемые даты и любые конкретные мероприятия или достопримечательности, которые вы хотели бы включить в свою программу?”

Сценарий 2: Создание контента

Запрос пользователя: “Напишите статью о возобновляемых источниках энергии”.

Дополнительный вопрос ИИ: “Конечно, я могу это сделать. У вас есть конкретный угол или фокус для статьи, такие как солнечная энергия, ветроэнергетика или устойчивые практики?”

Сценарий 3: Перевод текста

Запрос пользователя: “Переведите этот текст с английского на испанский: ‘The quick brown fox jumps over the lazy dog'”.

Дополнительный вопрос ИИ: “Понял! Вам нужен перевод на конкретный диалект или регион, или могу предоставить стандартный перевод?”

Сценарий 4: Генерация кода

Запрос пользователя: “Напишите фрагмент кода на Python для вычисления факториала числа”.

Дополнительный вопрос ИИ: “Конечно, я могу это сделать. У вас есть конкретное число, для которого вы хотели бы вычислить факториал, или могу предоставить общий шаблон кода?”

Эти примеры показывают, как дополнительные вопросы могут помочь уточнить запросы пользователя и собрать необходимые детали для генерации более индивидуальных и точных ответов от систем искусственного интеллекта.

Научи меня

Поручите ChatGPT предоставить пошаговые инструкции или объяснения по различным темам, помогая пользователям освоить новые навыки или получить знания. Запросы “Научи меня” обычно требуют ясных и информативных ответов на конкретные вопросы или задачи.

Например

“Научите меня как профессионального видеоредактора использовать Premiere Pro для редактирования маркетинговых видео пошагово, исключая детали установки программы или импорта видео”.

Пиши как я

Запросы “Пиши как я” указывают ChatGPT имитировать определенный стиль письма, будь то персональный стиль или уникальный голос бренда. Этот подход ценен для поддержания последовательности брендовой идентичности и создания контента, который резонирует с целевой аудиторией.

Например

“Напишите сопроводительное письмо на маркетинговую позицию, используя тот же тон и стиль языка, что и в моем резюме и предыдущих сопроводительных письмах”.

Заключение

Эффективная инженерия запросов является неотъемлемой частью улучшения работы искусственного интеллекта и его понимания нас. С помощью силы GenAI мы можем поднять взаимодействие с искусственным интеллектом на новый уровень. Исследуя инженерию запросов и искусственный интеллект, помните, что вы держите ключ к тому, чтобы сделать ИИ умнее. Вместе мы можем сократить разрыв между людьми и машинами, делая искусственный интеллект не только умным, но и проницательным. Спасибо, что присоединились к нам в этом путешествии в мир инженерии запросов, где возможности безграничны.