Pisanie skutecznych promptów uzupełniających

Prompt uzupełniający nie jest skargą — to sygnał korekty, który kieruje model w stronę lepszego wyniku.

Skuteczne prompty uzupełniające precyzyjnie określają, co było nieprawidłowe i czego oczekuje się w zamian. Ogólnikowe prośby, takie jak "Proszę spróbować ponownie" lub "To nie jest całkiem poprawne", nie dają modelowi żadnych użytecznych wskazówek.

Opanowanie niewielkiego zestawu wzorców korygowania kierunku pozwala szybko naprawić niemal każdy rodzaj problemu z wynikiem.

Gdy odpowiedź jest zbyt długa, rozwlekła lub przeładowana zbędną treścią, należy zastosować wzorce skracania:

• "Proszę ją skrócić — powinna mieć około 100 słów."
• "Proszę usunąć akapit wprowadzający i wszystkie zdania wypełniające."
• "Proszę podsumować powyższą treść w trzech zdaniach."
• "Proszę skrócić ten tekst o połowę, nie pomijając najważniejszych punktów."

Precyzja pomaga: podanie docelowej liczby słów lub wskazanie konkretnego elementu do usunięcia jest skuteczniejsze niż samo polecenie "krócej".

Gdy odpowiedź jest zbyt ogólna lub przedstawiona na zbyt wysokim poziomie, należy zastosować wzorce dodawania szczegółów:

• "Proszę podać więcej szczegółów dotyczących modelu cenowego."
• "Proszę podać konkretne liczby, a nie wartości procentowe."
• "Proszę skupić się na przypadku, w którym użytkownik prowadzi małą firmę, a nie na przedsiębiorstwach."
• "Porada dotycząca bezpieczeństwa jest zbyt ogólna — proszę wskazać konkretną lukę w zabezpieczeniach i sposób jej usunięcia."

Wzorce te zawężają uwagę modelu do obszaru, w którym potrzebne są bardziej szczegółowe informacje.

Gdy odpowiedź zawiera treści, które nie są potrzebne, należy zastosować wzorce usuwania:

• "Proszę usunąć część dotyczącą kontekstu historycznego — potrzebne są tylko informacje o obecnej sytuacji."
• "Proszę usunąć dwa ostatnie punkty listy, ponieważ odbiegają od tematu."
• "Proszę przepisać tekst bez końcowego akapitu z zastrzeżeniem."
• "Proszę usunąć wszystko po trzecim punkcie i na nim zakończyć."

Należy wskazać konkretną sekcję do usunięcia. Polecenie "proszę usunąć nieistotne fragmenty" jest niejednoznaczne — model może inaczej oceniać, co jest nieistotne.

Gdy odpowiedź jest poprawna, ale abstrakcyjna, należy zastosować wzorce dodawania przykładów:

• "Proszę dodać konkretny przykład po każdym punkcie listy."
• "Proszę zilustrować trzeci punkt scenariuszem z życia wziętym."
• "Proszę podać po jednym fragmencie kodu przed i po zastosowaniu każdej dobrej praktyki."
• "Proszę dodać kontrprzykład pokazujący, czego NIE należy robić w przypadku każdej rekomendacji."

Przykłady sprawiają, że abstrakcyjne porady stają się możliwe do zastosowania. Wzorzec ten jest szczególnie przydatny w treściach instruktażowych i poradnikach.

Gdy odpowiedź zawiera właściwą treść, ale ma niewłaściwą strukturę, należy zastosować wzorce zmiany formatu:

• "Proszę przepisać to jako listę punktowaną."
• "Proszę przekształcić to w numerowany przewodnik krok po kroku."
• "Proszę podzielić to na sekcje z nagłówkami H2."
• "Proszę sformatować to jako tabelę porównawczą: Cecha | Opcja A | Opcja B."

Prompty uzupełniające zmieniające format zachowują treść i modyfikują wyłącznie sposób jej przedstawienia. Są niskiego ryzyka — zawartość merytoryczna jest już poprawna.

W jednym prompcie uzupełniającym można połączyć kilka wzorców korekty:

"Proszę przepisać powyższą odpowiedź w formie wypunktowania, usunąć sekcję dotyczącą tła historycznego i dodać przykład kodu do każdego punktu. Całość powinna mieć mniej niż 300 słów."

Jest to bardziej efektywne niż wysyłanie czterech osobnych wiadomości uzupełniających. Połączony prompt powinien jednak pozostać jasny i czytelny — jeśli stanie się złożony, lepiej podzielić go na dwa prompty uzupełniające zamiast tworzyć jeden niejasny.

Automatyzację korekty za pomocą promptów uzupełniających można zrealizować w potoku Python, dołączając instrukcje korekty do historii rozmowy:

Najskuteczniejsze prompty uzupełniające odnoszą się do konkretnych fragmentów poprzedniej odpowiedzi. Usuwa to niejednoznaczność:

• Słabo: "Czy można poprawić drugą część?"
• Dobrze: "W sekcji zatytułowanej 'Zagadnienia związane z bezpieczeństwem' porada jest zbyt ogólna. Proszę przepisać tę sekcję, uwzględniając trzy konkretne reguły zapory sieciowej."

Odwołanie przez zacytowanie lub nazwanie konkretnej sekcji, zdania albo punktu zmusza model do skupienia się dokładnie na tym, co mają Państwo na myśli.

Czasami wzorzec promptu uzupełniającego nie przynosi oczekiwanej poprawy. Oto oznaki, że rozmowa utknęła:

• Po dwóch korektach model wraca do tej samej struktury
• Model potwierdza przyjęcie korekty, ale nadal popełnia ten sam błąd
• Każda korekta powoduje nowy problem, jednocześnie naprawiając stary

W takiej sytuacji często szybciej jest rozpocząć od nowa i przepisać pierwotny prompt, niż kontynuować poprawki. Do tej decyzji wrócimy w późniejszej lekcji.

Ponieważ wzorce korekty można wielokrotnie wykorzystywać, warto prowadzić niewielką własną bibliotekę często używanych promptów uzupełniających:

• "Proszę skrócić tekst — docelowo X słów."
• "Proszę dodać konkretny przykład do każdego punktu."
• "Proszę przepisać tekst w formie wypunktowania z jednozdaniowym podsumowaniem na początku."
• "Proszę usunąć zastrzeżenie / tło historyczne / zbędny wstęp."
• "Proszę podać więcej szczegółów dotyczących [X] — konkretne liczby / kroki / kod."

Przechowywanie ich w pliku tekstowym lub aplikacji do robienia notatek oszczędza czas podczas każdej kolejnej sesji.

Poprosili Państwo model o napisanie opisu produktu dla aplikacji do zarządzania projektami. Model zwrócił 600-słowny esej obejmujący historię aplikacji, jej filozofię, najważniejsze funkcje, ceny i porównanie z konkurencją. Potrzebny był tylko 100-słowny opis najważniejszych funkcji do sekcji hero witryny.

Który prompt uzupełniający jest najskuteczniejszy?

Prompty uzupełniające są sygnałami korekty, a nie skargami. Pięć podstawowych wzorców — skracanie, doprecyzowywanie, usuwanie, dodawanie przykładów i zmiana formatu — obejmuje zdecydowaną większość problemów z wynikami, które mogą Państwo napotkać.

Najważniejsze zasady to: precyzyjnie określać, co było nieprawidłowe, odnosić się do właściwej sekcji i w razie potrzeby łączyć wzorce. Gdy prompty uzupełniające przestają działać, warto rozważyć rozpoczęcie od nowa.

W następnej lekcji będą Państwo ćwiczyć rozmowy wieloturowe, które rozwijają wcześniejsze odpowiedzi zamiast je korygować.