Вивчення промпт інжинірингу для створення власного прототипу ШІ

Промпт інжиніринг - важлива навичка, що дозволяє користувачам створювати ефективні підказки, які спрямовують такі моделі, як ChatGPT, на отримання бажаних результатів. У цій статті ми розглянемо 6 фреймворків, які допоможуть вам покращити свої навички швидкого інжинірингу, забезпечивши чіткість, точність і релевантність вашої взаємодії зі штучним інтелектом.

1. RACE Framework

Фреймворк RACE фокусується на визначенні Ролі, Дії, Контексту та Пояснення. Цей підхід гарантує, що ШІ розуміє свою очікувану роль, дії, які він повинен виконати, контекст, що оточує запит, і пояснення бажаного результату. Наприклад, прохання до ШІ взяти на себе роль фінансового консультанта, надати інвестиційну пораду (Дія), враховуючи поточні ринкові тенденції (Контекст), і пояснити обґрунтування кожної пропозиції (Пояснення).

Як писати: "Ви експерт [згадайте роль]. Я хочу, щоб ви допомогли мені з [згадайте дію]. Ось що відбувається зі мною: [надайте контекст]. Я хочу [згадайте результат]"

2. Концепція CARE

CARE розшифровується як Контекст, Дія, Результат і Приклад. Вона наголошує на наданні довідкової інформації, необхідних діях, меті підказки та наведенні прикладів результатів для кращого розуміння. Ця концепція особливо корисна в завданнях, що вимагають точних результатів, спрямовуючи ШІ на досягнення результатів, які тісно пов'язані з очікуваннями користувача.

Як писати: "Ось що відбувається зі мною: [надайте контекст]. Я хочу, щоб ви [згадайте дію]. Результат має бути таким: [опишіть результат]. Ось деякі приклади результатів, які я хочу: [надайте приклади]"

3. APE Framework

APE спрощує швидке проектування до трьох основних елементів: Дія, Мета та Виконання. Вона призначена для того, щоб зосередити увагу штучного інтелекту на роботі, яку потрібно виконати, прояснити мету та описати очікуваний результат. Ця структура ефективна для простих завдань, де мета зрозуміла, а шлях до її досягнення повинен бути прямим і однозначним.

Як писати: "Я хочу, щоб ви [згадайте дію]. Результат, якого я прагну тут, це [згадайте мету]. Ось деякі приклади результату, який я хочу [надайте приклади]"

4. Структура CREATE

CREATE охоплює такі компоненти, як "Символ", "Запит", "Приклади", "Коригування", "Тип результату" та "Додатково". Це комплексний підхід, який гарантує, що ШІ не тільки розуміє поставлене завдання, але й отримує вказівки щодо коригування відповідей, формату виводу та будь-якого додаткового контексту, який може покращити результат.

Як писати: "Ви [згадайте роль]. Я хочу, щоб ви [згадайте запит]. Ось деякі приклади результату, який я хочу: [надайте приклади]. Я також хочу, щоб ви [внесли корективи]. Результат має бути у [згадайте формат виводу]. Я хочу, щоб ви також знали, що [згадайте додатково]"

5. Структура TAG

TAG фокусується на завданні, дії та цілі. Це спрощений підхід, який особливо корисний для швидкої та цілеспрямованої взаємодії, коли деталізація завдання та бажаної мети може безпосередньо вплинути на якість результатів роботи штучного інтелекту.

Як писати: "Я працюю над [згадайте завдання]. Я хочу, щоб ви [згадайте дію]. Результат, якого я прагну, це [згадайте мету]"

6. Фреймворк CREO

CREO розшифровується як "Контекст, Запит, Пояснення та Результат" (Context, Request, Explanation, and Outcome). Вона призначена для надання ретельного контексту, деталізації запиту, пояснення необхідності виконання завдання та опису бажаного результату, щоб забезпечити максимальну відповідність відповідей ШІ потребам користувача.

Як писати: "Ось що відбувається зі мною: [згадайте контекст]. Я хочу, щоб ви [згадайте завдання]. Я також хочу [детальніше поясніть завдання]. Результат, якого я прагну, це [згадайте результат]"

На кафедрі ТЦР студенти вивчають промпт інжиніринг та можуть створювати свій прототип ШІ. Якщо вас зацікавила така можливість, ми будемо раді бачити вас серед студентів нашої кафедри!