Grunnleggende prompt engineering
Forstå grunnprinsippene i prompt engineering for å samhandle effektivt med og veilede store språkmodeller.
Grunnleggende prompt engineering er en gratis leksjon i KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling på CoddyKit. Dette er leksjon 2 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva er Prompt Engineering?
Velkommen! I denne leksjonen skal vi se nærmere på Prompt Engineering, en viktig ferdighet ved arbeid med kunstig intelligens, særlig Large Language Models (LLM-er).
Det handler i hovedsak om kunsten å utforme effektive inndata (prompter) for å få best mulige resultater fra en AI-modell.
Veiledning av AI-en
Tenk på en LLM som en briljant, men til tider vag, assistent. Uten tydelige instruksjoner kan den gi generiske eller lite nyttige svar.
Prompt engineering hjelper oss med å:
- Få presise og relevante svar.
- Kontrollere AI-ens atferd og stil.
- Utnytte AI-verktøyenes fulle potensial.
Grunnleggende prompt-struktur
En god prompt har vanligvis to hoveddeler: en tydelig instruksjon og relevant kontekst.
Instruksjonen forteller AI-en hva den skal gjøre, mens konteksten gir den informasjonen den skal arbeide med. Prøv å kjøre dette grunnleggende eksempelet:
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)Tydelighet er avgjørende
Vage prompter fører til vage svar. Vær så presis som mulig om hva De ønsker, og ta med lengde, tone og spesifikke detaljer.
Sammenlign disse to promptene:
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}")Rollespill med prompter
De kan veilede AI-en til å innta en bestemt persona eller rolle. Dette gjør det mulig å tilpasse svarstilen og innholdet etter behovene Deres.
AI-en vil forsøke å «tenke» som personaen De tildeler den. Se dette eksempelet:
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)Læring fra eksempler
Noen ganger hjelper det AI-en bedre å forstå det ønskede mønsteret hvis De viser den noen eksempler på inndata og utdata, i stedet for bare å gi instruksjoner. Denne teknikken kalles few-shot learning.
Den egner seg godt til oppgaver som klassifisering eller omformulering:
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)Kontroller utdataformatet
De kan instruere AI-en til å returnere informasjon i en bestemt struktur, for eksempel som punktlister, nummererte lister, tabeller eller JSON.
Dette er svært nyttig når AI-resultater skal integreres i applikasjoner:
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}")Forbedre og iterer
Prompt engineering er sjelden noe man gjør bare én gang. De må ofte forbedre promptene basert på AI-ens første svar.
Tenk på det som en samtale: Start enkelt, analyser svaret, og legg deretter til eller endre instruksjoner for å komme nærmere det ønskede resultatet.
Dette bør De unngå
Ha følgende i mente for å unngå vanlige feil innen prompt engineering:
- Utydelighet: «Fortell meg om biler» er for bredt.
- Overbelastning: For mange komplekse instruksjoner samtidig.
- Tvetydighet: Ord med flere betydninger uten kontekst.
- Manglende kontekst: Å anta at AI-en kjenner til Deres spesifikke interne informasjon.
Test prompt-ferdighetene Deres
Hvilken av følgende prompter er mest effektiv når De ber en AI generere en kort, positiv anmeldelse av en ny kafé som heter «Bean There, Done That»?
Oppsummering: Veiled AI-en Deres
De har lært det grunnleggende innen prompt engineering!
- Vær tydelig: Bruk presise instruksjoner.
- Gi kontekst: Gi AI-en nødvendig informasjon.
- Angi persona: Veiled AI-ens rolle og tone.
- Bruk eksempler: Vis ønskede mønstre med few-shot learning.
- Angi format: Kontroller strukturen på utdataene.
- Iterer: Forbedre promptene for å oppnå bedre resultater.
Hvis De mestrer disse teknikkene, vil AI-interaksjonene Deres bli betydelig bedre!
Lær deg KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 12
- Leksjoner
- 48
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Grunnleggende prompt engineering» gratis?
Ja – hele teksten i «Grunnleggende prompt engineering» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Grunnleggende prompt engineering»?
Forstå grunnprinsippene i prompt engineering for å samhandle effektivt med og veilede store språkmodeller. Du øver på KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 2 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Grunnleggende prompt engineering»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling-leksjonen?
Ja. Alle KI-drevet SaaS: Stripe + autentisering + fakturering + utrulling-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- Integrasjon med AI-tjeneste-API-er
- Grunnleggende prompt engineering
- Integrering av AI i brukergrensesnittet
- Strømmende AI-svar