Mentionsy

Zaczynamy kolejne szczegółowe omówienie w Data Zen AI Podcast.

Podcast jest tworzony przez społeczność Data Zen, a naszą misją, jak pewnie wiecie, jest pomagać Wam zgłębiać tematy AI.

Wszystko właściwie krąży wokół interakcji z AI i wydaje się, że wspólnym mianownikiem jest pytanie, no jak sprawić, żeby ta sztuczna inteligencja dawała nam dokładnie to, czego potrzebujemy.

Bo chyba wielu z nas, korzystając z narzędzi AI, zderza się z tym samym.

Czyli tej sztuce formułowania zapytań do AI tak, żeby dostać jak najlepsze rezultaty.

Proces tworzenia i, co ważne, optymalizowania instrukcji, czyli właśnie tych promptów, które dajemy modelom językowym AI.

Sztuka efektywnej komunikacji z AI.

Czyli w gruncie rzeczy chodzi o to, żeby jasno powiedzieć AI, czego od niej oczekujemy.

Jeden z autorów pisze wręcz, że dobrze skonstruowany prompt to jest klucz, klucz do odblokowania pełnego potencjału AI.

Pomagają też ograniczyć to zjawisko halucynacji, czyli generowania przez AI informacji, które są nieprawdziwe, ale brzmią wiarygodnie.

Sama precyzja może nie wystarczyć, jeśli AI nie rozumie tego szerszego obrazu.

To wszystko pomaga AI dostosować odpowiedź.

Ciekawym podejściem, które też się pojawia w jednym z artykułów i trochę nawiązuje do tych notatek o klasyfikacji danych, jest technika Few Shot Prompting, czyli dawanie przykładów, że zamiast tylko opisywać, co chcemy, to pokazujemy AI wzór, jak to działa.

Aha, czyli uczymy AI na żywym przykładzie, jakiego typu odpowiedzi oczekujemy.

Bo złe przykłady nauczą AI złych wzorców.

Pokazujesz krótki fragment kodu, który jest zgodny z firmowymi standardami, a potem prosisz AI o dokończenie albo napisanie nowej funkcji w tym samym stylu.

Chodzi o to, żeby jawnie poinstruować AI, aby przyjęła określoną rolę.

To bardzo wpływa na ton, styl, poziom szczegółowości, no i zakres wiedzy, z którego AI korzysta.

Czyli mówimy AI, bądź teraz kimś konkretnym.

Główna pułapka, na którą zwraca uwagę autor bloga, to chyba nadmierne zaufanie do tej eksperckiej roli AI.

To, że przypiszemy AI rolę, powiedzmy, eksperta od cyberbezpieczeństwa, nie gwarantuje, że wygenerowane porady będą w 100% poprawne i bezpieczne.

Proszenie AI, żeby działała jako poeta romantyczny przy debugowaniu Javy, no cóż, raczej nie przyniesie dobrych rezultatów.

Kolejna sprawa, która się przewija w tych materiałach, szczególnie w kontekście integracji AI z innymi narzędziami, to definiowanie formatu wyjściowego.

Bez jawnego określenia formatu, AI może nam zwrócić odpowiedź w formie takiego swobodnego tekstu, który potem trzeba ręcznie parsować, formatować.

Każdy użytkownik powinien mieć pola ID, UUID, e-mail, unikalny, poprawny format,

To wydaje się absolutnie niezbędne przy jakiejkolwiek automatyzacji zadań z użyciem AI.

Wiele narzędzi AI już teraz pozwala na bardzo precyzyjne sterowanie strukturą odpowiedzi.

To kluczowe przy budowaniu przepływów pracy opartych na AI.

Powinniśmy traktować tę pierwszą odpowiedź AI nie jako porażkę, ale bardziej jako informację zwrotną, feedback na temat jakości naszego promptu.

Znajdujemy błąd w promptcie albo w jego interpretacji przez AI i poprawiamy.

Warto też pamiętać, że różne modele AI mogą inaczej reagować na te same prompty.

Dobrze, to podsumowując naszą analizę tych materiałów, wyłania się kilka takich kluczowych zasad efektywnej komunikacji z AI.

Po czwarte, świadome nadawanie AI roli lub perspektywy.

Większa efektywność, no i mniej frustracji w pracy z narzędziami AI.

Wiesz, cała ta dyskusja o rozmowie z AI rodzi też takie ciekawe pytanie, które pojawia się na marginesie jednego z artykułów.

Jak rozwój tej umiejętności, właśnie tej inżynierii promptów, wpłynie na dalszą ewolucję samych narzędzi AI?

I czy nasza rola jako użytkowników coraz bardziej będzie przypominać rolę takiego nauczyciela, może przewodnika dla AI, a nie tylko kogoś, kto zadaje pytania?

Jeśli chcecie dalej zgłębiać tematykę AI i śledzić nasze kolejne analizy, no to oczywiście zachęcamy do subskrybowania Data Zen AI Podcast.