🎯 Definicja
Prompt to instrukcja, polecenie, pytanie lub dowolny komunikat przekazywany systemowi sztucznej inteligencji, który pozwala uzyskać oczekiwaną odpowiedź, wykonać zadanie lub wygenerować konkretny rodzaj treści. Prompt pełni rolę „języka” komunikacji między człowiekiem a modelem AI – precyzyjna i przemyślana konstrukcja promptu jest kluczem do skutecznych interakcji.
🔑 Kluczowe elementy promptu
W praktyce prompt może zawierać dowolne z poniższych elementów – ich dobór zależy od celu i kontekstu zadania:
-
Polecenie (instrukcja):
- Opisuje konkretne zadanie do wykonania przez model, np. „Podsumuj tekst w trzech punktach”, „Podaj kod w Pythonie obliczający sumę liczb parzystych od 1 do 100”.
-
Kontekst:
- Dodatkowe informacje, tło lub wcześniejsze fragmenty rozmowy, które pomagają modelowi zrozumieć założenia i uwarunkowania, np. „Jestem właścicielem sklepu z biżuterią. Zaplanuj działania marketingowe…”.
-
Dane wejściowe:
- Konkretny tekst, liczba, fragment danych czy pytanie, na bazie których model ma zadziałać. Przykład: “Tekst do podsumowania…”, “Co oznacza termin ‘prompt engineering’?”
-
Output indicator (wskazówka co do formatu/typu odpowiedzi):
- Określenie, w jakim formacie ma być wynik – np. “Odpowiedz w formie listy”, “Przygotuj tabelę porównawczą”, “Wyjaśnij eksperckim językiem”.
Ważne: Nie każdy prompt musi zawierać wszystkie te elementy, ich zestaw zależy od złożoności zadania i celu interakcji.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Prompty mogą być:
- Bardzo proste („Kto był pierwszym prezydentem Polski?”)
- Rozbudowane/podzielone na sekcje (wieloelementowe instrukcje z kontekstem, przykładem i oczekiwanym formatem wyjściowym)
- Kontekstowe (nawiązujące do wcześniejszych rozmów lub sytuacji)
- Warunkowe lub instruktażowe (wielokrokowe, scenariusze „jeśli… to wtedy…”, role, ograniczenia)
Przemyślane uwzględnienie wszystkich użytecznych elementów promptu jest jednym z fundamentów skutecznej pracy z modelami AI – im bardziej zrozumiała i kompletna będzie instrukcja, tym większa szansa na adekwatny, precyzyjny rezultat.
💡 Przykład konstrukcji promptu
Polecenie:
„Jako ekspert ds. finansów, wyjaśnij w trzech punktach, jak działa podatek PIT.”
Kontekst:
„Załóż, że odbiorcą jest student pierwszego roku ekonomii.”
Dane wejściowe:
Brak, instrukcja oparta na wiedzy ogólnej.
Output indicator:
“Odpowiedź podaj w formie ponumerowanej listy.”
📌 Źródła
- maxroy.agency/baza-wiedzy/prompt/
- promptowy.com/co-to-jest-prompt-kompletny-przewodnik-po-promptach-w-ai
- cyrekdigital.com/pl/baza-wiedzy/prompt/
- (użyte do weryfikacji i poszerzenia zakresu)
👽 Brudnopis
- Konkretny cel promptu = jasna instrukcja + odpowiedni kontekst + sample input/output
- Output indicator może wskazywać styl: ekspercki, laicki, tabela, markdown
- Prompty iteracyjne = zadanie + feedback i poprawka
- Role-based prompt = „Jako X, wykonaj Y…”
- Przemieszanie elementów = duża elastyczność – skuteczność zależna od jakości instrukcji