🎯 Definicja
Prompt Engineering Guide to zbiór wiedzy o tym, jak rozmawiać z modelami AI. To nowa dyscyplina inżynierii, która zajmuje się optymalizacją tekstowych wejść (promptów) w celu uzyskania najlepszych wyjść z modeli LLM.
🔑 Główne Techniki
- Zero-Shot: “Zrób to”.
- Few-Shot: “Patrz, tu są przykłady. Teraz Ty zrób to samo”.
- Chain-of-Thought: “Wyjaśnij swój tok myślenia”.
- Role Playing: “Jesteś lekarzem”.
📚 Strategia Nauki
Nie ucz się “gotowych promptów na pamięć”. Ucz się zasad działania modelu. Zrozum, że model to “zgadywacz kolejnego słowa”. Jeśli prompt jest niejasny, zgadywanie będzie losowe (halucynacje). Jeśli prompt jest precyzyjny (posiada Constraint, Context, Format), zgadywanie będzie deterministyczne.
💡 Przykład Ewolucji
- Junior: “Napisz kod w Pythonie.”
- Mid: “Napisz funkcję w Pythonie do liczenia ciągu Fibonacciego.”
- Senior: “Jesteś Senior Python Developerem. Napisz zoptymalizowaną (iteracyjną, nie rekurencyjną) funkcję obliczającą n-ty wyraz ciągu Fibonacciego. Dodaj Type Hinting i Docstring w stylu Google. Zwróć tylko kod.”
📌 Źródła
- PromptingGuide.ai (Biblia tematu).
- OpenAI Cookbook.
👽 Brudnopis
- Prompt Engineering to prawdopodobnie “przejściowa” umiejętność. Za 5 lat modele będą tak sprytne, że zrozumieją intencję z półsłówka (“Intent-Based systems”). Ale dziś to klucz do produktywności.