Typy Promptování

Prompt Engineering Techniky Pro 4, 2024

K čemu se obecně používá ChatGPT od Open.AI?

  1. Odpovídání na otázky
  2. Věcné odpovědi
  3. Sumarizace:  Shrnutí textů 
  4. Extrakce dat: Automatizace sběru informací.
  5. Generování obsahu: Tvorba textů, obrázků, kódů  nebo jiných výstupů.
  6. Konverzace
  7. Klasifikace nebo kategorizace: Rozdělení dat do skupin.
  8. Vyhodnocování: Analýza kvality dat nebo výstupů.
  9. Transformace dat: Převod dat z jednoho formátu do jiného.
    • překlad
    • konverze
  10. Dokončování 
  11. Rozhodování a Uvažování: Podpora při strategickém rozhodování.(ChatGPT o1-preview)

Komunikace s AI pomocí Markdown  

Markdown je skvělý způsob, jak čistě a přehledně říci AI co po ní chcete.

Markdown je jazyk …

strukturovat prompty pomocí Nadpisů, Tučného textu, Odstavců a základních …

Tento přístup zjednodušuje psaní a zajišťuje srozumitelnost pro modely.

Strukturované Rámce pro Promptování

Vyvinul jsem tři hlavní rámce pro různé případy použití:

  1. Krátký strukturovaný rámec: Efektivní pro jednoduché úkoly.
  2. Dlouhý strukturovaný rámec: Detailnější, vhodný pro komplexní úlohy.
  3. Agentový rámec: Přizpůsobený specifickým potřebám agentů.

Poznámka: Výběr rámce závisí na konkrétním případu použití.

Dlouhý Strukturovaný Rámec:

  1. Role (Persona)
  2. Cíl (Objective)
  3. Kontext (Context)
  4. Instrukce (Instructions/Rules)
  5. Proměnné (Variables)
  6. Příklady (Examples)
  7. Poznámky (Notes)

Agentový Rámec:

  1. Role (Persona)
  2. Cíl (Objective)
  3. Kontext (Context)
  4. Instrukce (Instructions/Rules)
  5. Proměnné (Variables)
  6. Příklady (Examples)
  7. SOP (Standardní operační postup)
  8. Nástroje a podagenti
  9. Poznámky (Notes)

Krátký strukturovaný rámec pro Prompt

Krátký strukturovaný rámec je redukovanou verzí dlouhého rámce a obsahuje pouze nezbytné části: Cíl, Instrukce, Proměnné a případně příklady. Tento rámec je ideální pro jednoduché úlohy, kde není třeba utrácet mnoho tokenů na složitý prompt.

1. Cíl (Objective)

Definice: Přímý a stručný popis úkolu v jedné větě. Jasně definujte, co má model provést.

  • Příklad:
     Identifikujte jméno osoby z následujícího životopisu.

Tip: Pro jednoduché úkoly formulujte cíl co nejjasněji. Například:

  • „Vaším cílem je identifikovat URL.“
  • „Vaším úkolem je převést text na JSON.“

2. Instrukce (Instructions/Rules)

Definice: Specifická pravidla pro výstup, která zajišťují přesnost výsledku.

  • Co zahrnout:

    • Jak má výstup vypadat.
    • Co model nesmí udělat (např. „nepřidávejte shrnutí ani vysvětlení“).
    • Pravidla pro případ, že požadovaná informace není dostupná.

  • Příklad:

    - Výstup musí obsahovat pouze celé jméno.
    - Žádné shrnutí, žádné vysvětlení, pouze celé jméno.
    - Pokud jméno nenajdete, vypište pouze „Žádné jméno nenalezeno“.

Tip: Jasné definování pravidel minimalizuje chyby a předchází „halucinacím“ modelu, kdy by mohl například generovat neexistující údaje.

3. Proměnné (Variables)

Definice: Vstupní data, která model zpracovává. Tato část se liší podle konkrétní úlohy.

  • Příklad:
    Životopis, ze kterého má být identifikováno jméno:
    [Text životopisu]

Tip: Pokud je vstup příliš dlouhý a úloha jednoduchá, například jako identifikace jména, může být proměnná jen stručně popsaná bez přímého vložení celého textu.

4. Příklady (Examples)

Definice: Příklady výstupů, které modelu pomohou lépe pochopit požadovaný formát.

  • Příklad:

    **Vstup:**
    Životopis osoby X.

    **Výstup:**
    Jan Novák

Tip: Pro jednoduché úkoly, kde by příklad spotřeboval příliš mnoho tokenů, můžete ukázat pouze výstupní formát.

Postup pro rozšíření rámce

Pokud model neplní úkol správně, můžete rámec postupně rozšířit přidáním dalších sekcí:

  1. Přidejte příklady: Pokud model generuje nesprávné odpovědi, ukažte mu vstupy a požadované výstupy.
  2. Přidejte kontext: Vysvětlete, proč je úkol důležitý, aby model lépe pochopil širší souvislosti.
  3. Přidejte sekci Role: Specifikujte, jaký expert má model být (např. „Světový odborník na analýzu textů“).
  4. Přidejte Poznámky: Zdůrazněte klíčová pravidla a opakujte důležité informace.

Příklad použití krátkého rámce

Úloha: Identifikace jména z životopisu.

## Cíl
Identifikujte celé jméno osoby z následujícího životopisu.

## Instrukce
– Výstup musí obsahovat pouze celé jméno.
– Žádné shrnutí ani vysvětlení.
– Pokud jméno nenajdete, vypište „Žádné jméno nenalezeno“.

## Proměnná
Životopis:
[Text životopisu]

## Příklad výstupu
Jan Novák

Shrnutí

Krátký strukturovaný rámec je efektivní a šetří tokeny. Používá se pro jednoduché úkoly, kde nejsou nutné podrobné kontexty ani komplexní pravidla. Pokud úloha není splněna správně, rámec lze postupně rozšířit o další sekce, čímž se zajistí lepší výsledky.

Agentový rámec

Agentový rámec je specifický typ strukturovaného promptování, přizpůsobený pro AI agenty, kteří mají více odpovědností. Cílem je co nejvíce zjednodušit jejich úkoly, aby zvládali své hlavní funkce – rozhodování a komunikaci – co nejefektivněji. Tento rámec se podobá dlouhému strukturovanému promptu, ale obsahuje dvě klíčové odlišnosti: sekci SOP (Standardní operační postup) a podrobné popisy nástrojů a podagentů.

1. Role (Persona)

Definice: Popis role, kterou agent zastává, včetně jeho odbornosti a odpovědností.

  • Co zahrnout:
    • Precizní popis role a jejích kvalit.
    • Specializaci agenta v konkrétní oblasti.

Příklad:

# Jste špičkový osobní asistent s odborností na přesnou a pečlivou správu e-mailové schránky, kalendáře a úkolů pomocí týmu specializovaných podagentů.

2. Cíl (Objective/Task)

Definice: Stručné shrnutí odpovědností agenta a klíčových úkolů, které má vykonat.

  • Co zahrnout:
    • Vysvětlení hlavního účelu agenta.
    • Postup krok za krokem, jak má agent úkoly řešit.

Příklad:

Vaším cílem je spravovat e-mailovou schránku, kalendář a seznam úkolů. Používejte svůj tým podagentů, postupujte krok za krokem a zajišťujte přesnost a důslednost.

3. Kontext (Context)

Definice: Popis důvodu, proč agent úkol vykonává, a jaký je jeho význam v širším rámci.

  • Co zahrnout:
    • Proč je úkol důležitý.
    • Jak úkol zapadá do širšího systému.

Příklad:

Tato správa je zásadní pro hladké fungování Bena. Přesné řízení kalendáře a komunikace podporuje jeho profesionální závazky.

4. SOP (Standardní operační postup)

Definice: Podrobný postup, který agent musí následovat při rozhodování a delegování úkolů. SOP zahrnuje podmínky (if/else) a logické sekvence kroků.

  • Co zahrnout:
    • Strukturovaný seznam kroků pro různé scénáře.
    • Specifikace, kdy má agent použít podagenty nebo nástroje.

Příklad:

## SOP
1. Rozhodněte, který podagent je vhodný pro daný úkol.
2. Delegujte úkol podagentovi s jasnými pokyny.
3. Komunikujte výstupy podagentů zpět Benovi přes nástroj WhatsApp.
4. Pokud úkol nelze dokončit, informujte o důvodech a navrhněte další postup.

5. Instrukce (Instructions/Rules)

Definice: Pravidla, která agent musí dodržovat při interakci s podagenty a nástroji.

  • Co zahrnout:
    • Jasné instrukce pro delegování úkolů podagentům.
    • Specifikace formátu komunikace a výstupů.

Příklad:

- Při delegování úkolů buďte co nejpodrobnější.
- U každého úkolu uveďte všechny relevantní detaily.
- Výstupy musí být v následujícím formátu: [...]

6. Nástroje a podagenti (Tools and Sub-Agents)

Definice: Popis dostupných nástrojů a podagentů, jejich funkcí a způsobu použití.

  • Co zahrnout:
    • Přehled nástrojů a podagentů.
    • Příklady, kdy je použít.
    • Jak s nimi komunikovat.

Příklad:

### Nástroje a podagenti
1. **Email Manager Agent**: Zpracovává úkoly související s e-maily, včetně jejich odesílání, přijímání a třídění.
- **Kdy použít:** Při všech úkolech souvisejících s e-maily.
- **Jak komunikovat:** Poskytněte detailní instrukce, např. „Vyhledej všechny nepřečtené e-maily z minulého měsíce.“
2. **Calendar Manager Agent**: Spravuje kalendář, plánuje schůzky.
- **Kdy použít:** Při plánování nebo úpravě schůzek.
- **Jak komunikovat:** Poskytněte jasná data a časy.

7. Příklady (Examples)

Definice: Ukázky požadavků, SOP a očekávaných výstupů.

  • Co zahrnout:
    • Vstupní požadavek.
    • Podrobný SOP.
    • Očekávaný výstup.

Příklad:

### Příklad 1
**Vstup:**
Naplánujte schůzku s Janem Novákem na zítřejší 15. hodinu.

**SOP:**
1. Delegujte úkol Calendar Manager Agentovi.
– Instrukce: „Naplánuj schůzku s Janem Novákem na zítřejší 15. hodinu.“
2. Delegujte úkol Email Manager Agentovi.
– Instrukce: „Pošli e-mail Janu Novákovi s potvrzením schůzky.“
3. Informujte Bena prostřednictvím WhatsApp nástroje.

**Výstup:**
„Schůzka s Janem Novákem byla naplánována na zítřejší 15. hodinu. Potvrzovací e-mail byl odeslán.“

8. Poznámky (Notes)

Definice: Opakování klíčových pravidel a důležitých informací na konci promptu.

  • Co zahrnout:
    • Zdůraznění klíčových pravidel.
    • Připomenutí důležitosti správného použití SOP.

Příklad:

Na závěr připomínáme:
- Při delegování úkolů vždy používejte podrobné instrukce.
- Dodržujte postup SOP krok za krokem.

Promptování s modelem GPT-o1 přináší zásadní změny v přístupu k vytváření promptů. Tento model je navržen odlišně od předchozích verzí a jeho optimální využití vyžaduje úpravu stávajících strategií.

Zdroje:

Související příspěvky:

  1. Retrieval Augmented Prompting (Doplnění promptu z vyhledávání)
  2. Expert Prompting (Expertní promptování)
  3. Contrastive Prompts (Kontrastní prompty)
  4. Take a Step Back Prompting (Udělejte krok zpět)

VM

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *