Prompt engineering a gyakorlatban · Lecke 01

Mitől jó egy prompt

Az AI annyira jó, amennyire jó instrukciót kap. A jó prompt négy építőeleme, és miért nem varázslat ez, hanem munkaszervezés.

Vissza a tananyaghoz


A leggyakoribb félreértés

A legtöbben úgy használják a nyelvi modellt, mint a keresőt. Beírnak három szót, és csalódnak az eredményben. Pedig a modell nem keres, hanem dolgozik, és ugyanaz igaz rá, mint egy új kollégára. Annyira jó munkát végez, amennyire jó feladatkiírást kap.

Ezért a prompt írás nem technikai trükk, hanem munkaszervezés. Aki jól tud delegálni egy embernek, az rövid gyakorlással jól tud delegálni egy modellnek is, mert ugyanazok a kérdések. Mit kérek, mit adok hozzá, milyen formában kérem vissza, és honnan tudom, hogy jó lett.


A négy építőelem

1
Az utasítás. Mit csináljon. Egyetlen, világos feladat, nem három egymásba csúsztatva.
2
A kontextus. Mihez képest. Ki a címzett, mi a helyzet, mi a cél, amit a kimenet szolgál.
3
Az adat. Amivel dolgozik. A levél, a táblázat, a jegyzet, jól elválasztva az utasítástól.
4
A formátum. Milyen alakban kérjük vissza. Lista, táblázat, levél, hossz és hangnem.

A gyenge promptból jellemzően nem az utasítás hiányzik, hanem a másik három. A modell ilyenkor kitalálja a hiányzó részeket, és pont ott tér el attól, amit szerettünk volna.


Gyenge prompt

  • Írj egy emailt az ügyfélnek az árakról
  • Foglald össze ezt
  • Csinálj belőle prezentációt
  • Javítsd ki a szöveget

Erős prompt

  • Megadja, kinek megy, mi a cél és mi a tét
  • Megmondja, milyen hosszan és kinek szól az összefoglaló
  • Közli a diaszámot, a közönséget és a fő üzenetet
  • Tisztázza, mit jelent a javítás, stílust, tényeket vagy helyesírást

Miért éri meg ezt megtanulni

A gyakorlatban a különbség nem árnyalatnyi. Ugyanaz a feladat gyenge prompttal három kört fut, mire használható lesz, jó prompttal elsőre nagyjából kész. Aki naponta tíz feladatot ad a modellnek, annál ez napi szinten mérhető idő.

A tananyag nyolc leckéjében végigmegyünk azon, hogyan lesz a homályos kérésből megbízható munkamenet. A gerinc az Anthropic saját oktatóanyaga, amiből a fejezetek logikáját vettem, a példák viszont magyar irodai helyzetek, mert azokon fogod használni.


Egy szabály már most megjegyezhető. Ha a kimenet nem az, amit vártál, először ne a modellt hibáztasd, hanem olvasd fel hangosan a promptodat. A legtöbbször kiderül, hogy amit gondoltál, azt nem írtad le.


Források és további olvasnivaló

A tananyag gerince az Anthropic ingyenes, kilencfejezetes Prompt Engineering Interactive Tutorial kurzusa. Az üzleti nézőpontról a Prompt engineering üzleti felhasználóknak című cikkemben írtam.