Master ChatGPT Promt Guide
Hacking ChatGPT
1. Hacking Promptů
- Hacking promptů spočívá v hledání způsobů, jak manipulovat s odpověďmi jazykových modelů. Útočník se snaží ovlivnit výstup modelu prostřednictvím nečekaných vstupů nebo sofistikovaných pokynů. Tento hacking zahrnuje jak úpravu samotného textu promptu, tak i využívání mezer ve struktuře modelů, aby se dosáhlo specifických reakcí, které by mohly být škodlivé nebo kompromitující.
2. Prompt Injection
- Prompt injection je metoda, při které se útočník snaží „vstříknout“ nebo vložit škodlivý text do promptu, což může vést k nežádoucím výstupům nebo chování modelu. Tato metoda je často používána k tomu, aby model odpověděl na otázky nebo sdílel informace, které jsou jinak chráněny nebo přísně omezeny. Prompt injection může být hrozbou v prostředí, kde modely interagují s důvěrnými informacemi.
3. Zamykání Promptů
- Zamykání promptů je technika, kterou organizace nebo vývojáři používají k ochraně promptů před úpravami nebo neautorizovaným přístupem. Tento postup zahrnuje omezení přístupu k úpravám promptu nebo k nastavení, které model využívá pro generování odpovědí. Cílem zamykání je zajistit, aby žádný uživatel nebo útočník nemohl prompty upravit tak, aby změnil výchozí chování modelu.
4. Jailbreaking
- Jailbreaking u jazykových modelů označuje proces, při kterém uživatel manipuluje modelem tak, aby obcházel nastavená omezení nebo pravidla. Tento proces může zahrnovat speciální techniky zadávání promptů, které nutí model poskytovat odpovědi nebo informace, které by jinak neměl sdílet, například chráněný obsah nebo citlivá data.
5. Obranná opatření
- Obranná opatření zahrnují soubor technik a strategií zaměřených na ochranu jazykových modelů před útoky, jako je prompt injection nebo jailbreaking. Patří sem například filtrování promptů, využívání algoritmů detekce anomálií, trénování modelů na rozpoznání potenciálně škodlivých promptů a zamykání promptů. Tato opatření mají za cíl minimalizovat riziko, že model bude manipulován nebo zneužit.
6. Útočná opatření
Útočná opatření se zaměřují na různé způsoby, jak překonat ochrany jazykových modelů, například prostřednictvím sofistikovaných prompt injection nebo jailbreaking technik. Útočníci využívají slabiny modelu a promptů, aby získali kontrolu nad výstupy nebo vynutili sdílení citlivých informací. Tato opatření představují velké riziko pro bezpečnost a integritu systémů využívajících jazykové modely a vyžadují nepřetržitou optimalizaci obranných mechanismů.
Základní funkce a schopnosti ChatGPT
LOGIKA – ANALÝZA – FAKTA
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
KREATIVITA – NÁPADY – ODHAD
 |
 |
 |
 |
 |
 |
# Vyhledávání informací
Generativní AI dokáže bleskově procházet velké objemy zdrojů, vyhledat relevantní data a vrátit je ve srozumitelném souhrnu. Ušetří tak hodiny manuálního vyhledávání a pomůže odhalit i skrytá spojení mezi informacemi.
# Výzkum a analýza
Modely LLM umí syntetizovat akademické studie, zprávy či interní dokumenty a vytvářet z nich přehledné analýzy, grafy i doporučení. Dokážou odhalit vzorce, trendy a slabá místa, která by lidskému týmu snadno unikla.
# Extrakce dat
AI vytáhne konkrétní fakta, čísla nebo klíčové fráze z nestrukturovaných textů, e‑mailů či skenů. Výsledkem je čistá tabulka nebo databáze připravená k dalšímu zpracování a automatizaci procesů.
# Interpretace faktů a historie
Generativní AI umí zasadit fakta do kontextu, vysvětlit historické souvislosti a předložit ucelený příběh. Vhodně kombinuje chronologii, kauzalitu i relevantní citace, čímž zjednoduší pochopení složitých událostí.
# Kategorizace a klasifikace
Díky strojovému učení lze dokumenty, obrázky či produkty automaticky přiřazovat do správných kategorií. AI se přizpůsobí firemní taxonomii a zlepšuje přesnost s každým dalším příkladem.
# Překlady a transformace
Modely zvládají vícejazyčné překlady, ale i úpravy tónu, stylu či formátu textu. Umí tak rychle vytvořit lokalizované materiály nebo převést neformální zápisky do profesionálního stylu.
# Programování a kódování
Generativní AI navrhuje funkce, generuje celé bloky kódu a pomáhá s laděním či refaktoringem. Umožňuje tak vývojářům soustředit se na architekturu a logiku místo repetitivního psaní stavebních kamenů.
# Korektura a formátování
Automaticky odhalí gramatické chyby, zlepší stylistiku a sjednotí formát dokumentu podle vybraných pravidel. Výsledkem je profesionálně upravený text bez ručního pročítání.
# Optimalizace a dokumentace
AI umí analyzovat procesy, navrhnout zjednodušení a vytvořit detailní dokumentaci či návody. Zkracuje tak dobu zaškolení nováčků a zajišťuje konzistentní know‑how v týmu.
# Generování nápadů
Při brainstormingu dokáže AI generovat pestrou škálu originálních konceptů, sloganů či produktových funkcí. Inspiruje týmy k novým směrům, které by je samy nemusely napadnout.
# Generování názorů
Modely umí formulovat argumenty pro i proti, hodnotit rizika a přinášet různé perspektivy na dané téma. Usnadňují tak tvorbu expertních posudků, recenzí nebo rozhodovacích podkladů.
# Simulace chování
AI dokáže napodobit reakce různých uživatelských person, zákazníků či aktérů v modelových situacích. Pomáhá testovat chatboty, marketingové kampaně i krizové scénáře bez nutnosti nákladných pilotů.
# Generování textů
Od krátkých příspěvků na sociální sítě až po rozsáhlé články – generativní AI vytvoří čtivý obsah na míru publiku i zadání. Výsledný text lze dále ladit, zkracovat či doplňovat o fakta.
# Generování obsahu podle vzorů
Při znalosti šablony dokáže AI vyplnit všechny potřebné sekce, například smlouvy, e‑maily či reporty. Zajišťuje tak konzistenci a zkracuje čas potřebný na přípravu rutinních dokumentů.
# Předpovědi a dokončení
Modely predikují nejpravděpodobnější pokračování textu, kódu nebo dialogu a umožňují rychlé autocomplety. V oblasti dat navíc odhadují budoucí trendy či chování na základě historických vzorců.
Pochopení aplikačního programovacího rozhraní ChatGPT API
ChatGPT API je aplikační programovací rozhraní poskytované firmou OpenAI, které umožňuje vývojářům a podnikům integrovat schopnosti modelu jazykového generování GPT (Generative Pre-trained Transformer), jako je ChatGPT, do svých vlastních aplikací, webových služeb nebo produktů. API poskytuje přístup k pokročilým funkcím strojového učení a umělé inteligence pro generování textu, odpovídání na otázky, sumarizaci textů, generování kódu, jazykové překlady a mnoho dalších úkolů zpracování přirozeného jazyka (NLP).
Základní Datové Typy
Primitivní datové typy
Primitivní datové typy: Jsou to nejjednodušší typy dat, které přímo reprezentují základní hodnoty. Zahrnují:
- Číselné typy: Celá čísla (
intv mnoha jazycích), desetinná čísla (floatnebodouble), a v některých případech speciální formáty jako jsou komplexní čísla. - Logický typ: Pravdivostní hodnoty (
boolean), které mohou nabývat pouze hodnottrue(pravda) nebofalse(nepravda). - Znakový typ: Jednotlivé znaky (
char), obvykle reprezentují písmena, číslice nebo jiné symboly.
Složené (nebo strukturované) datové typy
Tyto typy umožňují skládání primitivních datových typů a tvorbu složitějších struktur. Patří sem:
- Pole (Arrays): Seznamy prvků stejného datového typu.
- Struktury (Structs v C/C++ nebo Records v Pascalu): Umožňují kombinovat prvky různých datových typů.
- Třídy (Classes): Základ objektově orientovaného programování, kde každá třída definuje strukturu a chování svých objektů.
Referenční datové typy
Tyto typy odkazují na místo v paměti, kde jsou skutečná data uložena. Zahrnují:
- Řetězce (Strings): Sekvence znaků reprezentující text.
- Objekty: Instance tříd v objektově orientovaných jazycích.
- Pole a Kolekce: Například seznamy (lists), slovníky (dictionaries) v Pythonu, nebo množiny (sets).
Speciální datové typy
Některé jazyky nabízí speciální datové typy pro určité účely, jako jsou:
- Enumy (Enumerated types): Umožňují definovat proměnnou s pevně stanoveným seznamem možných hodnot.
- Void: Typicky používán v definicích funkcí pro označení absence návratové hodnoty.
Jak vytvořit vlastní GPT
Jak vytvořit vlastní GPT?
Jak nakonfigurovat vlastního GPT chatbota?
Co jsou OpenAPI schema?
Co je OpenAPI a proč se používá?
OpenAPI je celosvětově uznávaný postup pro vysvětlování a uvádění rozhraní HTTP API, jehož autorem je Tony Tam. Vznikl pod názvem Swagger a v roce 2015 jej do Open Initiative vložila společnost Smartbear. Tuto iniciativu podpořily velké IT zbraně jako Linux Foundations, Amazon a mnoho dalších. S tak silnou podporou je OpenAPI skutečně důvěryhodným jménem v oblasti vývoje a zabezpečení API. Umožňuje vývojářům API omezit obvyklé překážky při vývoji API, kdy je potřeba pracovat s různorodými protokoly, rozhraními a ekosystémy. Funguje jako centralizovaná platforma pro přístup k datům a zvýšení produktivity.