Efektívne inžinierstvo v promptoch s Microsoft Copilot

Umelá inteligencia, najmä pri používaní veľkých jazykových modelov (LLM) ako Microsoft Copilot, je kľúčové porozumenie inžinierstva podnetov. Dobré pochopenie podnetu, ktorý posielate modelu, môže robiť rozdiel medzi užitočným a bezcenným výsledkom. V tejto príručke chcem priblížiť niektoré kľúčové techniky inžinierstva podnetov, najmä semantického spojenia, štruktúrovaných podnetov a rolí. Tieto koncepty vám pomôžu formulovať efektívne podnety, ktoré maximalizujú výkon Microsoft Copilot. Poďme sa rovno pustiť do toho!

Najdôležitejšie poznatky

• Inžinierstvo podnetov je kľúčové pre efektívne výsledky s Microsoft Copilot.
• Semantické spojenie umožňuje modelu lepšie porozumieť kontextuálnym vzťahom.
• Štruktúrované podnety pomáhajú jasne komunikovať špecifické požiadavky.
• Roličkové inštrukcie poskytujú modelu špecifické usmernenia na definovanie kontextu a poskytnutie lepších výstupov.

Krok za krokom návod

1. Porozumenie veľkým jazykovým modelom

Začnite s základným porozumením veľkých jazykových modelov. Tieto modely sú schopné rozšíriť alebo zhrnúť texty. Buďto zadáte niekoľko slov a dostanete podrobnú odpoveď, alebo zadáte veľmi detailné informácie a model ich skomprimuje. Podstatné je, že fungujú vďaka dobrým podnetom.

2. Príklad zlého podnetu

Aby sme lepšie pochopili koncept, pozrime sa spolu na príklad zlého podnetu. Predstavte si, že chcete napísať článok o mobilných telefónoch a formulujete ho takto: „Napíš mi článok o mobilných telefónoch“. Tento podnet modelu poskytuje takmer žiadny kontext, čo často vedie k neuspokojivému výsledku odpovede.

3. Rozšírenie kontextu

Efektívnejším prístupom je poskytnúť modelu viac informácií. Zamerajte sa na špecifický aspekt mobilných telefónov, napríklad na „Google Pixel 8 Pro“. Koncentrovaním sa na konkrétnu tému zvyšujete pravdepodobnosť, že model poskytne užitočné informácie.

4. Použitie štrukturovaných podnetov

Štrukturované podnety sú vynikajúcim spôsobom, ako jasne komunikovať vaše požiadavky. Napríklad môžete povedať: „Si expert na mobilné telefóny. Napíš 600 slov dlhý článok, prečo je Google Pixel 8 Pro dobrý.“ V podnete je jasné, čo očakávate, a model má dostatok informácií na vygenerovanie komplexnej odpovede.

5. Definovanie role pomocou Roličkového inštruktovania

Osobitne užitočnou metódou vo vašom inžinierstve podnetov je Roličkové inštruktovanie. Tu definujete úlohu pre model, aby predĺžili perspektívu. Keď poviete, že model je „expert na mobilné telefóny“, vyfiltrované špecifické informácie a poskytne vám výstup založený na tejto expertíze.

6. Integrácia kľúčových slov

Aby ste vašemu podnetu dodali ešte viac hĺbky, môžete pridať kľúčové slová, ktoré sú užitočné pri generovaní výstupov. V našom príklade by pridanie pojmov ako „Gemini Nano“ a „on-device“ mohlo modelu pomôcť rozšíriť kontext a nájsť relevantné obsahy.

7. Zabezpečenie špecifickej cieľovej skupiny

Rozmýšľajte aj o tom, pre koho je článok určený. Je to pre technicky zaujatých, bežných čitateľov alebo úplne konkrétnu cieľovú skupinu? Model môže prispôsobiť svoju odpoveď podľa toho a zmeniť štýl písania. Malo by sa to aj zdôrazniť vo vašom podnete, aby model vedel, ako formulovať informácie.

8. Spätná väzba a doradenie

Po tom, čo ste si formulovaný podnet a model vygeneroval odpoveď, skontrolujte výsledok. Je to to, čo ste si predstavovali? Ak nie, prepracujte svoj podnet, pridajte viac kontextu alebo špecifické požiadavky a skúste to znova. Proces inžinierstva podnetov je iteratívny a niekedy vyžaduje viac pokusov.

Zhrnutie

V tejto príručke ste sa naučili, aký dôležitý je nástroj Prompt Engineering pre úspešné využívanie Microsoft Copilot. Porozumením sémantickej asiciácie, štruktúrovaných promptov a promptovania rolí môžete výrazne zvýšiť efektivitu vašich vstupov. Dbajte na to, aby ste svojmu modelu poskytli potrebný kontext pre dosiahnutie vysokej kvality výstupov. Experimentujte a upravujte svoje promptingy, aby ste dosiahli najlepší výstup podľa vašich potrieb!