Prompt engineeringin perusteet
Ymmärrä prompt engineeringin perusteet, jotta voit olla tehokkaasti vuorovaikutuksessa suurten kielimallien kanssa ja ohjata niitä.
Prompt engineeringin perusteet on ilmainen Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 2/4. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Mitä Prompt Engineering on?
Tervetuloa! Tässä oppitunnissa perehdymme Prompt Engineering -aiheeseen, joka on tärkeä taito työskenneltäessä tekoälyn, erityisesti suurten kielimallien (LLM) kanssa.
Kyse on pohjimmiltaan tehokkaiden syötteiden eli promptien laatimisesta, jotta AI-mallilta saadaan mahdollisimman hyviä tuloksia.
AI:n ohjaaminen
Ajattele LLM:ää nerokkaana mutta toisinaan epämääräisenä avustajana. Ilman selkeitä ohjeita se saattaa antaa yleisluontoisia tai hyödyttömiä vastauksia.
Prompt Engineering auttaa meitä:
- Saamaan täsmällisiä ja olennaisia vastauksia.
- Hallitsemaan AI:n toimintaa ja tyyliä.
- Hyödyntämään AI-työkalujen koko potentiaalin.
Promptin perusrakenne
Hyvässä promptissa on yleensä kaksi pääosaa: selkeä ohje ja olennainen konteksti.
Ohje kertoo AI:lle, mitä tehdä, ja konteksti antaa sille työskentelyyn tarvittavat tiedot. Kokeile suorittaa tämä perusesimerkki:
def send_prompt(prompt_text):
# In a real app, this would call an AI API
print(f"Sending to AI:\n---\n{prompt_text}\n---")
if __name__ == "__main__":
instruction = "Summarize the following text."
context = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
full_prompt = f"{instruction}\n\nText: {context}"
send_prompt(full_prompt)Selkeys on avainasemassa
Epämääräiset promptit johtavat epämääräisiin vastauksiin. Ilmaise mahdollisimman täsmällisesti, mitä haluat, mukaan lukien pituus, sävy ja yksityiskohdat.
Vertaa näitä kahta promptia:
def send_prompt(prompt_text):
print(f"Sending to AI:\n---\n{prompt_text}\n---")
if __name__ == "__main__":
# Vague prompt
vague_prompt = "Write about dogs."
send_prompt(f"Vague prompt:\n{vague_prompt}")
# Specific prompt
specific_prompt = (
"Write a short, factual paragraph (50-70 words) "
"about the average lifespan and common breeds of domestic dogs. "
"Use a friendly, informative tone."
)
send_prompt(f"\nSpecific prompt:\n{specific_prompt}")Roolin antaminen prompteilla
Voit ohjata AI:n omaksumaan tietyn persoonan tai roolin. Näin vastauksen tyyli ja sisältö voidaan mukauttaa tarpeisiisi.
AI yrittää "ajatella" sille määritetyn persoonan tavoin. Katso tämä esimerkki:
def send_prompt(prompt_text):
print(f"Sending to AI:\n---\n{prompt_text}\n---")
if __name__ == "__main__":
persona_prompt = (
"Act as a seasoned travel blogger. "
"Write a catchy Instagram caption for a photo "
"of a beautiful sunset over Santorini, Greece. "
"Include relevant emojis and hashtags."
)
send_prompt(persona_prompt)Esimerkeistä oppiminen
Joskus muutaman syöte–tuloste-esimerkin näyttäminen AI:lle auttaa sitä ymmärtämään halutun toimintamallin paremmin kuin pelkät ohjeet. Tätä tekniikkaa kutsutaan nimellä few-shot learning.
Se sopii erinomaisesti esimerkiksi luokitteluun ja uudelleenmuotoiluun:
def send_prompt(prompt_text):
print(f"Sending to AI:\n---\n{prompt_text}\n---")
if __name__ == "__main__":
few_shot_prompt = (
"Classify the following food items as Fruit or Vegetable:\n\n"
"Input: Apple -> Output: Fruit\n"
"Input: Carrot -> Output: Vegetable\n"
"Input: Banana -> Output: " # AI would complete this
)
send_prompt(few_shot_prompt)Tulostusmuodon hallinta
Voit ohjeistaa AI:n palauttamaan tiedot tietyn rakenteen mukaisesti, esimerkiksi luettelomerkkeinä, numeroituna luettelona, taulukkona tai jopa JSON-muodossa.
Tämä on erittäin hyödyllistä, kun AI:n tuloksia integroidaan sovelluksiin:
def send_prompt(prompt_text):
print(f"Sending to AI:\n---\n{prompt_text}\n---")
if __name__ == "__main__":
format_prompt = (
"List 3 benefits of cloud computing in a numbered list format.\n\n"
"1." # AI would complete this
)
send_prompt(format_prompt)
json_format_prompt = (
"Provide details for a person named 'Jane Doe' "
"who is 28 years old and works as a 'Software Engineer'. "
"Output this as a JSON object with keys 'name', 'age', and 'occupation'."
)
send_prompt(f"\n{json_format_prompt}")Tarkenna ja toista
Prompt Engineering ei yleensä onnistu yhdellä yrityksellä. Usein promptia on tarkennettava AI:n ensimmäisten vastausten perusteella.
Ajattele sitä keskusteluna: aloita yksinkertaisesti, analysoi vastaus ja lisää tai muuta sitten ohjeita, jotta pääset lähemmäs haluamaasi lopputulosta.
Mitä kannattaa välttää
Pidä nämä asiat mielessä, jotta vältät yleiset Prompt Engineering -virheet:
- Epämääräisyys: "Kerro minulle autoista" on liian yleisluontoinen pyyntö.
- Ylikuormittaminen: Liian monta monimutkaista ohjetta kerralla.
- Epäselvyys: Monimerkityksiset sanat ilman kontekstia.
- Kontekstin puute: Oletetaan, että AI tuntee organisaatiosi sisäiset tiedot.
Testaa prompt-taitosi
Mikä seuraavista prompteista on tehokkain, kun AI:ta pyydetään kirjoittamaan lyhyt ja positiivinen arvostelu uudesta kahvilasta nimeltä "Bean There, Done That"?
Kertaus: AI:n ohjaaminen
Olet oppinut Prompt Engineering -tekniikan perusteet!
- Ole selkeä: Käytä täsmällisiä ohjeita.
- Anna konteksti: Tarjoa AI:lle tarvittavat tiedot.
- Määritä persoona: Ohjaa AI:n roolia ja sävyä.
- Käytä esimerkkejä: Näytä halutut toimintamallit few-shot learning -tekniikalla.
- Määritä muoto: Hallitse tuloksen rakennetta.
- Toista: Tarkenna prompteja parempien tulosten saavuttamiseksi.
Näiden tekniikoiden hallinta parantaa merkittävästi vuorovaikutustasi AI:n kanssa!
Opi Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi
Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.
- Kurssit
- 12
- Oppitunnit
- 48
Usein kysytyt kysymykset
Onko oppitunti ”Prompt engineeringin perusteet” ilmainen?
Kyllä – oppitunnin ”Prompt engineeringin perusteet” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Mitä opin oppitunnilla ”Prompt engineeringin perusteet”?
Ymmärrä prompt engineeringin perusteet, jotta voit olla tehokkaasti vuorovaikutuksessa suurten kielimallien kanssa ja ohjata niitä. Harjoittelet Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.
Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto-opiskelun?
Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 2/4.
Kuinka kauan ”Prompt engineeringin perusteet”-oppitunnin suorittaminen kestää?
Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.
Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto-oppitunnilla?
Kyllä. Jokainen Tekoälypohjainen SaaS: Stripe + tunnistautuminen + laskutus + käyttöönotto-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.
Kaikki tämän kurssin oppitunnit
- Tekoälypalvelun API-integraatio
- Prompt engineeringin perusteet
- Tekoälyn integrointi käyttöliittymään
- Tekoälyvastausten suoratoisto