Prompt engineering od podstaw – jak pisać skuteczne zapytania do AI?

W tym artykule:

• Prompt engineering, czyli inżynieria podpowiedzi, polega na takiej konstrukcji zapytań do sztucznej inteligencji, by uzyskać jak najbardziej trafne i oczekiwane odpowiedzi.
• Tworząc prompty, należy również brać pod uwagę kwestie bezpieczeństwa.
• Istnieją techniki, takie jak tzw. prompt injection, które mogą zostać wykorzystane przez osoby atakujące do skłonienia AI do ujawnienia poufnych informacji lub obejścia ustalonych zabezpieczeń.

Spis treści:

Co to jest prompt engineering (inżynieria podpowiedzi)?

Rola dużych modeli językowych

Biegłość językowa i inne kompetencje inżyniera promptów

Techniki prompt engineering: zero-shot, one-shot i few-shot prompting

Chain-of-thought prompting i prompt chaining

Bezpieczeństwo i kwestie etyczne w inżynierii promptów

Co to jest prompt engineering (inżynieria podpowiedzi)?

Prompt engineering (inżynieria podpowiedzi) skupia się na takim tworzeniu promptów, które nakierują model AI na pożądane rezultaty. Specjalista, który się tym zajmuje, projektuje zapytania, analizuje odpowiedzi (analiza danych wyjściowych) i iteracyjnie je poprawia, aż ten zacznie regularnie udzielać poprawnych odpowiedzi – jak najbardziej zbliżonych do oczekiwanych.

Rola dużych modeli językowych

Dlaczego prompt engineering jest tak potrzebny? Nowoczesne modele AI (w tym large language models) mogą generować znakomite teksty, jednak ich jakość zależy od interpretacji sformułowań użytych w promptcie. Model językowy nie rozumie ukrytych w nim intencji, więc „statystycznie” dopasowuje odpowiedź do zadanego pytania. W niektórych przypadkach powoduje to znaczną irytację użytkownika, który bezskutecznie próbuje uzyskać pożądane odpowiedzi. Okazuje się jednak, że drobna zmiana sformułowania pytania czy dodanie kontekstu i/lub przykładu może dać dużo lepsze rezultaty.

Przeczytaj także: Specjalizacje IT w 2025 roku - jakie zawody i umiejętności będą najbardziej pożądane?

Biegłość językowa i inne kompetencje inżyniera promptów

Jakie kompetencje są potrzebne inżynierowi promptów? CEO OpenAI, stwierdził, że „napisanie naprawdę dobrego promptu dla chatbota to umiejętność o niesamowicie dużej dźwigni”. Nie wystarczy więc znajomość modeli językowych (ich możliwości i ograniczeń), podstaw przetwarzania języka naturalnego (natural language processing, NLP), a często także i programowania. Taki specjalista musi wykazać się przede wszystkim biegłością w języku angielskim, bo w tym języku szkolono większość modeli.

Techniki prompt engineering: zero-shot, one-shot i few-shot prompting

Jednym z fundamentów inżynierii promptów są techniki polegające na dostarczaniu modelowi mniejszej lub większej liczby przykładów w promptach:

• Zero-shot prompting (zero-shot learning) – instrukcja lub pytanie bez podawania jakichkolwiek przykładów; znajduje zastosowanie w prostych zadaniach,
• One-shot prompting (one-shot learning) – w tej metodzie wraz z instrukcją podaje się jeden przykład poprawnej realizacji zadania. Dzięki temu pojedynczemu wzorcowi (danych wejściowych z oczekiwaną odpowiedzią) model wie, w jakim formacie i stylu ma udzielić ostatecznej odpowiedzi,
• Few-shot prompting (few-shot learning) – polega na dostarczeniu kilku przykładów w promptcie (seria par pytanie-odpowiedź lub polecenie-wynik), które stanowią mini-zbiór treningowy. Okazuje się niezastąpione w zadaniach wymagających rozwiązywania problemów, np. matematycznych.

Przeczytaj także: Prompt Engineer – kim jest, ile zarabia i jakie umiejętności powinien posiadać?

Chain-of-thought prompting i prompt chaining

Kolejną ważną koncepcją w prompt engineering jest dzielenie skomplikowanych zadań na mniejsze oraz zmuszanie modelu do ujawnienia toku rozumowania. Służą do tego:

• Chain-of-Thought (CoT) prompting – to technika, w której model prosi się, aby rozwiązywał problem krok po kroku, zamiast od razu podawać końcową odpowiedź. Aktywizuje to w nim coś w rodzaju wewnętrznego łańcucha myśli i pozwala uzyskać lepsze wyniki, szczególnie w zadaniach wymagających logicznego myślenia,
• Prompt chaining – polega na konstrukcji całego łańcucha powiązanych promptów, gdzie wyjście z jednego zapytania staje się wejściem (kontekstem) dla kolejnego.

Bezpieczeństwo i kwestie etyczne w inżynierii promptów

Inżynieria promptu musi uwzględniać bezpieczeństwa. Istnieją narzędzia, tzw. prompt injection, które pozwalają atakującym zmusić AI do ujawnienia wrażliwych danych lub złamania nałożonych na niego ograniczeń (najbardziej znanym tego przykładem jest DAN, Do Anything Now). Z tego powodu specjaliści rozwijający modele AI w celu tworzenia trafnych odpowiedzi muszą cały czas stosować różnego rodzaju zabezpieczenia przed manipulacjami. Co więcej, powinni mieć świadomość konsekwencji stworzonych promptów. Dlatego inżynier promptów powinien rozumieć kwestie etyczne i uprzedzenia w modelach.

Dodawanie zabezpieczeń szczególnie jest ważne w RAG (retrieval augmented generation), ponieważ, mimo że ta technologia generuje odpowiedzi, korzystając z aktualnych informacji i w miarę dokładnych wyników, to także jest podatna na niebezpieczny prompt ukryty w bazie danych.

Czy prompt engineer faktycznie jest zawodem przyszłości? Wiele osób uważa, że niekoniecznie, ponieważ z czasem narzędzia AI najprawdopodobniej będą umieć rozpoznać intencje użytkownika i dostarczyć mu istotnych informacji w określonym stylu. Nie da się jednak zaprzeczyć, że chociaż inżynieria promptów znajduje się dopiero we wczesnej fazie rozwoju, zdążyła już wyraźnie poprawić komunikację między użytkownikiem a AI.

Może Ci się spodobać:

• AI Developer – czym się zajmuje, ile zarabia i jakie umiejętności powinien posiadać?
• API-first – czym jest i dlaczego zyskuje na popularności?
• Języki programowania 2025 – które będą najpopularniejsze?