Jak pisać poprawne i wydajne zapytania do sztucznej inteligencji?

Wprowadzenie

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w wielu dziedzinach, od biznesu po naukę i rozrywkę. Jednakże, aby uzyskać merytoryczne odpowiedzi od systemów opartych na sztucznej inteligencji, konieczne jest właściwe sformułowanie zapytań.

W niniejszym artykule omówię kluczowe kroki, które należy podjąć, aby stworzyć poprawne i wydajne zapytania do sztucznej inteligencji, które przyniosą oczekiwane rezultaty.

Precyzyjne sformułowanie tematu

Podstawą skutecznego i wydajnego zapytania do sztucznej inteligencji jest precyzyjne określenie oczekiwanego rezultatu. Im bardziej szczegółowy jest opis tego, czego oczekuje się od systemu, tym bardziej prawdopodobne jest uzyskanie satysfakcjonującej odpowiedzi. Na przykład, zamiast prostej prośby o „opis produktu dla marki odzieżowej”, lepiej byłoby podać bardziej szczegółowy opis, np. „Napisz ekscytujący opis produktu dla marki odzieżowej zorientowanej na e-commerce, skupiającej się na odzieży damskiej dla osób w wieku od 18 do 30 lat”.

Zatem, wydajne zapytania do sztucznej inteligencji są precyzyjne, konkretne i opisują dokładnie, czego oczekuje się od wygenerowanej treści. Pozwalają one sztucznej inteligencji na lepsze zrozumienie potrzeb użytkownika i dostarczenie merytorycznych odpowiedzi. Zajmuje się tym dziedzina zwana prompt engineering.

Zamiast pisać „Podaj informacje o samochodach elektrycznych”, napisz: „Opisz najlepiej sprzedający się model samochodu elektrycznego z 2023 roku, podkreślając jego zasięg, funkcje bezpieczeństwa i wyjątkowy design. Interesują mnie auta rodzinne i bezpieczne, z pojemnym bagażnikiem.”

Konkretne zapytanie, które identyfikuje model samochodu, rok produkcji oraz kluczowe cechy, które należy uwzględnić w opisie, zapewniając szczegółową i zgodną z oczekiwaniami odpowiedź.

Zapewnienie odpowiednich danych wejściowych

Dane wejściowe są kluczowe, ponieważ dostarczają sztucznej inteligencji kontekstu niezbędnego do wygenerowania odpowiedzi. Choć systemy AI mogą tworzyć niesamowite treści, nie są one czytelnikami w myślach. Potrzebują informacji, na podstawie których mogą oprzeć swoje odpowiedzi. Dlatego ważne jest, aby dane wejściowe były jak najbardziej szczegółowe. Na przykład, jeśli chodzi o opis produktu, należy podać informacje na temat koloru, fasonu, długości, materiału itp.

Przykładem słabych danych wejściowych jest „Opisz nową kolekcję marki odzieżowej”. Brakuje tu szczegółowych informacji na temat tego, czego dokładnie dotyczy nowa kolekcja. Bez konkretnych danych na temat stylu, tematu czy grupy docelowej, sztuczna inteligencja może dostarczyć ogólnikowe odpowiedzi, które nie spełnią oczekiwań.

„Napisz opis nowego modelu smartfona Samsung Galaxy S24 Ultra, wyróżniającego się wyświetlaczem Dynamic AMOLED, poczwórnym aparatem o rozdzielczości 200 MP oraz baterią o pojemności 5000 mAh.” Ten poprawny przykład dostarcza szczegółowych informacji na temat specyfikacji technicznych nowego modelu smartfona, takich jak rodzaj wyświetlacza, rozdzielczość aparatu czy pojemność baterii. Pozwala to sztucznej inteligencji na dokładniejsze zrozumienie produktu i generowanie bardziej precyzyjnego opisu.

Wykorzystanie przykładów dla lepszego zrozumienia

Przykłady są kluczowe dla osiągnięcia wysokiej jakości odpowiedzi od sztucznej inteligencji. Po pierwszych instrukcjach na temat oczekiwanego rezultatu i dostarczeniu danych wejściowych, warto przedstawić kilka przykładów, które lepiej zilustrują, czego oczekuje się od odpowiedzi. Zaleca się przygotowanie co najmniej kilku przykładów, w zależności od długości oczekiwanej odpowiedzi oraz rodzaju tworzonej treści.

Słabe przykłady:

• Napisz opis produktu – smartfon Samsung Galaxy S24 Ultra,
• Opis najnowszy samochód elektryczny,
• Wygeneruj opis domu szkieletowego,
• Napisz tekst o odnawialnych źródłach energii.

Dobre przykłady:

• Napisz opis eleganckiej sukienki wieczorowej, podkreślając jej haftowany koronkowy top i długi, przepiękny tren. Sukienka będzie podkreślała skromny styl damy. Wieczór będzie spędzony w ekskluzywnych lokalu z wystrojem barokowym, zatem sukienka będzie miała skromne akcenty w tym stylu.
• Napisz opis nowego modelu smartfona Samsung Galaxy S24 Ultra, wyróżniającego się wyświetlaczem Dynamic AMOLED, poczwórnym aparatem o rozdzielczości 200 MP oraz baterią o pojemności 5000 mAh, czyli przykład z powyższego tekstu.
• Opisz cechy samochodu SUV z napędem elektrycznym, luksusowym wnętrzem i zaawansowanym systemem bezpieczeństwa. Auto ma pojemny bagażnik oraz możliwość ciągnięcia przyczepy. Auto spełnia wszystkie najnowsze normy emisji oraz w użytkowaniu jest bez emisyjne, co czyni je ekologicznym środkiem transportu.

Te przykłady są precyzyjne, zawierają konkretne informacje na temat produktów oraz wskazówki dotyczące tego, jak powinna wyglądać generowana treść. Dzięki nim sztuczna inteligencja może lepiej zrozumieć oczekiwania użytkownika i dostarczyć bardziej trafne odpowiedzi.

Wnioski

Stworzenie skutecznego zapytania do sztucznej inteligencji wymaga starannego przemyślenia kilku kluczowych elementów, takich jak precyzyjne sformułowanie tematu, zapewnienie odpowiednich danych wejściowych, wykorzystanie przykładów oraz odpowiednie ustalenie maksymalnej liczby tokenów. Postępując zgodnie z powyższymi krokami, można znacząco zwiększyć szanse na uzyskanie merytorycznych i satysfakcjonujących odpowiedzi od systemów opartych na sztucznej inteligencji.