Efektivní inženýrství s nástrojem Microsoft Copilot

Umělá inteligence, zejména při použití Large Language Models (LLM) jako Microsoft Copilot, je porozumění promptního inženýrství rozhodující. Správné porozumění požadavku, který posíláte modelu, může udělat rozdíl mezi užitečným a nepoužitelným výsledkem. V této příručce bych vám rád přiblížil některé základní techniky promptního inženýrství, zejména sémantické asociace, strukturovaných promptů a rolí. Tyto koncepty vám pomohou formulovat efektivní požadavky, které maximalizují výkon Microsoft Copilotu. Pojďme rovnou do toho!

Nejdůležitější poznatky

• Promptní inženýrství je klíčem k efektivním výsledkům s Microsoft Copilotem.
• Sémantická asociace umožňuje modelu lépe porozumět kontextuálním souvislostem.
• Strukturované prompty pomáhají jasně komunikovat specifické požadavky.
• Rolové promptování poskytuje modelu specifické instrukce ke stanovení kontextu a k poskytnutí lepších výstupů.

Krok za krokem průvodce

1. Porozumění LLM

Začněte s základním porozuměním velkým jazykovým modelům. Tyto modely jsou schopné rozšiřovat nebo shrnovat texty. Buď zadáte jen pár slov a dostanete podrobnou odpověď, nebo zadáte velmi detailní informace a model je zkrátí. Podstatné je, že fungují na základě dobrých promptů.

2. Příklad špatného promptu

Pro lepší pochopení pojmu se podívejme společně na příklad špatného promptu. Představte si, že chcete napsat článek o mobilech a formulujete to takto: "Napiš mi článek o mobilech". Tento prompt modelu téměř nedává žádný kontext, což většinou vede k neuspokojivé odpovědi.

3. Rozšíření kontextu

Efektivnějším přístupem je poskytnout modelu více kontextu. Zaměřte se na konkrétní aspekt mobilů, např. na „Google Pixel 8 Pro“. Tím, že se zaměříte na konkrétní téma, zvýšíte pravděpodobnost, že model poskytne hodnotné informace.

4. Použití strukturovaných promptů

Strukturované prompty jsou skvělým způsobem, jak jasně komunikovat vaše požadavky. Můžete například říci: „Jsi odborník na mobily. Napiš článek dlouhý 600 slov o tom, proč je Google Pixel 8 Pro dobrý.“ V promptu je jasně uvedeno, co očekáváte, a model má dostatek informací k vygenerování komplexní odpovědi.

5. Definice role s pomocí rolí v promptech

Zvláště užitečnou metodou ve vašem promptním inženýrství je rolí v promptech. Zde definujete roli pro model, abyste prodloužili perspektivu. Když řeknete, že model je „odborník na mobily“, vyfiltroval bude specifické informace a poskytne vám výstup založený na této odborné znalosti.

6. Začlenění klíčových slov

Pro dodání vašemu promptu ještě větší hloubky můžete přidat klíčová slova, která pomohou s generováním výstupu. V našem příkladu by přidání termínů jako „Gemini Nano“ a „on-device“ modelu pomohlo rozšířit kontext a najít relevantnější obsahy.

7. Zajištění specifické cílové skupiny

Pamatujte také na to, pro koho je článek určen. Je to pro technické nadšence, obecné čtenáře nebo určitou specifickou cílovou skupinu? Model může svou odpověď přizpůsobit a změnit styl psaní. To může být také uvedeno ve vašem promptu, aby model věděl, jak formulovat informace.

8. Zpětná vazba a ladění

Po sestavení vašeho promptu a vygenerování článku modelem zkontrolujte výsledek. Je to to, co jste si představovali? Pokud ne, přepracujte svůj prompt, přidejte více kontextu nebo specifické požadavky a zkuste to znovu. Proces promptního inženýrství je iterativní a někdy vyžaduje několik pokusů.

Shrnutí

V této příručce jste se naučili, jak důležité je Ostré inženýrství pro úspěšné využití Microsoft Copilot. Porozuměním sémantické asociační, strukturovaným dotazům a rolím-Prompting můžete výrazně zvýšit efektivitu svého vstupu. Mějte na paměti, abyste svému modelu poskytli potřebné kontext, abyste dosáhli vysoce kvalitních výsledků. Experimentujte a laděte své dotazy, abyste získali nejlepší výstup pro vaše potřeby!