🎯 Wprowadzenie do inżynierii promptów

Inżynieria promptów to dziedzina rozwijająca się na styku AI i programowania, skoncentrowana na projektowaniu, testowaniu oraz optymalizacji poleceń (promptów), które sterują działaniem dużych modeli językowych (LLM, Large Language Models). Celem jest maksymalne wykorzystanie potencjału LLM w zadaniach automatyzacji, analizy, generowania treści, kodu czy rozumowania.

🔑 Kluczowe komponenty inżynierii promptów

Projektowanie promptów: Tworzenie jasnych, efektywnych i zoptymalizowanych zapytań dla LLM (m.in. zero-shot, few-shot, chain-of-thought).
Testowanie i iteracja: Analiza wyników i szybka korekta promptów dla uzyskania spójnych i przewidywalnych rezultatów.
Kontekst oraz formatowanie: Dobór odpowiedniego formatu wejść/wyjść, demonstracji i przykładów.
Łączenie z narzędziami: Integracja promptów z zewnętrznymi systemami (np. API, bazy danych, narzędzia analityczne).
Bezpieczeństwo i kontrola: Stosowanie strategii ograniczających halucynacje, błędy i niepożądane odpowiedzi.

📚 Techniki i style promptowania

1. Zero-shot Prompting

Model otrzymuje wyłącznie polecenie lub pytanie bez przykładowych odpowiedzi.
Idealne do prostych zadań lub tam, gdzie liczy się ekonomia miejsca w promptcie.

Przykład:
„Wymień trzy największe miasta w Polsce.”

2. Few-shot Prompting

Model otrzymuje 1–5 przykładów demonstrujących pożądany styl lub format odpowiedzi.
Pozwala kontekstualnie nauczyć model zadań nietypowych, nowych słów, klasyfikacji.

Przykład:

Input: "Rekin" — Output: "Zwierzę"
Input: "Jabłko" — Output: "Owoc"
Input: "Ogórek" — Output:

3. Chain-of-Thought (CoT)

Model proszony o „myślenie głośno”: rozbicie odpowiedzi na sekwencję kroków, co poprawia trafność w zadaniach złożonych.
Skuteczny w arytmetyce, logicznym rozumowaniu, QA.

Przykład:
„Czy liczba 345 jest podzielna przez 5? Uzasadnij krok po kroku.”

4. Tree-of-Thought (ToT)

Pozwala rozważać wiele ścieżek rozumowania naraz; integruje elementy eksploracji wariantów.

5. Directional Stimulus Prompting

Użycie wskazówek i „bodźców” w prompcie, aby wpłynąć na styl lub priorytety odpowiedzi.

Przykład:
„Podaj wyłącznie krótką rekomendację finansową, bez technicznych szczegółów.”

🚩 Praktyczne zasady projektowania promptów

Bądź precyzyjny: określ format, styl, długość i oczekiwane zachowanie modelu.
Weryfikuj na danych testowych: różne prompty mogą dawać skrajnie odmienne wyniki.
Stosuj metody iteracyjne (A/B testy, prompt tuning): modyfikuj prompty i porównuj skuteczność.
Zagwarantuj wycofanie/weryfikację: w zadaniach newralgicznych każ modelowi „przyznać się do niewiedzy”, jeśli nie zna odpowiedzi.

💻 Przykład technicznej integracji

import openai
 
def prompt_engineering(prompt: str, examples: list):
    # Łączenie promptu z przykładami few-shot
    full_prompt = "\n".join(examples) + "\n" + prompt
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=full_prompt,
        temperature=0.2,
        max_tokens=150
    )
    return response.choices[0].text.strip()

Ten kod łączy klasyczne few-shot z promptem zero-shot i obniżoną temperaturą dla większej przewidywalności.

📝 Ćwiczenia dla praktyków

Przetestuj ten sam prompt dla LLM z różnymi temperaturami.
Stwórz własny mini-benchmark promptów dla zadania synonimizacji słów.
Zaimplementuj Chain-of-Thought dla typowych pytań z egzaminów maturalnych.
Zautomatyzuj testowanie promptów vs. różne modele (GPT, Claude, Gemini, Mistral).

🧭 Trendy i przyszłość inżynierii promptów

Prompt tuning & soft prompting – prompty wektorowe, trenowane automatycznie.
Automated Prompt Engineer (APE) – algorytmiczne generowanie i optymalizacja promptów.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – wzmocnienie LLM przez wyszukiwanie zewnętrznych danych.
Prompt chaining i agenci LLM – wieloetapowe, interaktywne przepływy zadań.
Bezpieczny prompting – walidacja, ograniczanie halucynacji, self-checking.

📌 Polecane zasoby

👽 Brudnopis

Prompt engineering = nowa rola na rynku pracy AI/LLM.
Wybór techniki: zero-shot dla prostych zadań, few-shot dla customowych, CoT dla rozumowania.
Możliwa automatyzacja (prompt tuning, APE).
W LLM 2023/2024 coraz większa rola promptów hybrydowych i łączenia z taskami narzędziowymi.
Częsta integracja promptów z narzędziami zewnętrznymi (API, kalkulatory, search engine).
Nacisk na bezpieczeństwo i minimalizację halucynacji (explicit „nie wiem”).

Quartz 4

Explorer

Prompt Engineering Guide