Co je to umělá inteligence (AI Prompting)?

Pokud jste někdy napsali otázku do chatbota a pomysleli si , že tohle není úplně to, co jsem chtěl , narazili jste na umění umělé inteligence. Dosažení skvělých výsledků není ani tak o magii jako spíše o tom, jak se ptáte. Pomocí několika jednoduchých vzorců můžete modely nasměrovat k psaní, uvažování, shrnutí, plánování nebo dokonce kritice vlastní práce. A ano, malé úpravy formulací mohou změnit všechno. 😄

Články, které byste si mohli po tomto přečíst:

🔗 Co je označování dat pomocí umělé inteligence
Vysvětluje, jak označené datové sady trénují přesné modely strojového učení.

🔗 Co je etika umělé inteligence
Zahrnuje principy, kterými se řídí zodpovědné a spravedlivé používání umělé inteligence.

🔗 Co je MCP v AI
Představuje protokol kontextu modelu (MPC) a jeho roli v komunikaci s umělou inteligencí (AI).

🔗 Co je to edge AI
Popisuje spouštění výpočtů umělé inteligence přímo na lokálních okrajových zařízeních.

Co je to umělá inteligence (AI Prompting)? 🤖

Nápovědy s využitím umělé inteligence (AI) jsou postupy vytváření vstupů, které vedou generativní model k vytvoření požadovaného výstupu. To může znamenat jasné instrukce, příklady, omezení, role nebo dokonce cílový formát. Jinými slovy, navrhujete konverzaci tak, aby model měl šanci poskytnout přesně to, co potřebujete. Autoritativní příručky popisují inženýrství nápověd jako navrhování a zdokonalování nápověd pro řízení velkých jazykových modelů s důrazem na srozumitelnost, strukturu a iterativní zdokonalování. [1]

Buďme upřímní – s umělou inteligencí často zacházíme jako s vyhledávacím polem. Tyto modely ale fungují nejlépe, když jim sdělíte úkol, publikum, styl a kritéria přijetí. To je ve zkratce podněcování umělé inteligence.

Co dělá dobré podněty s využitím umělé inteligence ✅

• Jasnost vítězí nad chytrostí – jednoduché a explicitní pokyny snižují nejednoznačnost. [2]

• Kontext je klíčový – uveďte pozadí, cíle, publikum, omezení, a dokonce i ukázku textu.

• Ukažte, ne jen vyprávějte – pár příkladů může ukotřit styl a formát. [3]

• Struktura pomáhá – model se řídí nadpisy, odrážkami, číslovanými kroky a výstupními schématy.

• Rychle iterujte – upřesněte výzvu na základě toho, co jste dostali zpět, a poté ji znovu otestujte. [2]

• Oddělte si obavy – nejprve požádejte o analýzu a poté požádejte o konečnou odpověď.

• Dovolte upřímnost – vyzvěte modelku, aby řekla, že neví , nebo se v případě potřeby zeptejte na chybějící informace. [4]

Nic z toho není žádná věda, ale složený efekt je skutečný.

Základní stavební kameny AI Promptingu 🧩

1. Instrukce
   Jasně uveďte úkol: napište tiskovou zprávu, analyzujte smlouvu, zhodnoťte kód.

2. Kontext
   Zahrňte publikum, tón, doménu, cíle, omezení a jakékoli citlivé zábrany.

3. Příklady
   Přidejte 1–3 vysoce kvalitní vzorky pro utváření stylu a struktury.

4. Výstupní formát
   Požadujte JSON, tabulku nebo číslovaný plán. Buďte konkrétní ohledně polí.

5. Stupnice kvality
   Definujte „hotovo“: kritéria přesnosti, citace, délka, styl, úskalí, kterým se vyhnout.

6. Tipy pro pracovní postup
   Navrhněte postupné uvažování nebo cyklus „návrh-následná úprava“.

7. Bezpečné pro
   případ selhání Povolení říct, že nevím , nebo nejprve položit upřesňující otázky. [4]

Miniatura před/po
Před: „Napište marketingový text pro naši novou aplikaci.“
Po: „Jste seniorní copywriter pro značky. Napište 3 nadpisy vstupních stránek pro zaneprázdněné freelancery, kteří si cení úspory času. Tón: stručný, důvěryhodný, bez humbuku. 5–7 slov. Vytiskněte tabulku s nadpisem a proč to funguje . Uveďte jednu opačnou možnost.“

Hlavní typy AI výzev, které budete skutečně používat 🧪

• Přímé prompting
  Jedna instrukce s minimálním kontextem. Rychlá, někdy křehká.

• Námět s několika záběry.
  Uveďte několik příkladů, které naučíte daný vzorec. Skvělé pro formátování a tón. [3]

• Výzva k určování rolí:
  Přiřaďte osobnost, jako je vedoucí redaktor, lektor matematiky nebo bezpečnostní kontrolor, aby formovala chování.

• Řetězové podněcování
  Požádejte model, aby přemýšlel ve fázích: plánování, návrh, kritika, revize.

• Výzva k sebekritice
  Nechte model vyhodnotit svůj vlastní výstup podle kritérií a opravit problémy.

• Výzvy s ohledem na nástroje
  Když model může procházet nebo spouštět kód, sdělte mu, kdy a jak má tyto nástroje použít. [1]

• Ochranné zábradlí – výzva
  k zavedení bezpečnostních omezení a pravidel pro zveřejňování informací pro snížení rizikových výstupů – například uličky s nárazníky v bowlingové hale: trochu vrzání, ale užitečné. [5]

Praktické vzory promptu, které fungují 🧯

• Sendvič
  s úkoly Začněte úkolem, doprostřed přidejte kontext a příklady a zakončete přeformulováním výstupního formátu a ukazatele kvality.

• Kritik, pak tvůrce
  Nejprve požádejte o analýzu nebo kritiku a poté požádejte o konečný výstup, který tuto kritiku zahrnuje.

• Řízeno kontrolními seznamy.
  Poskytněte kontrolní seznam a požadujte, aby model před dokončením potvrdil každé políčko.

• Schema-First
  Zadejte schéma JSON a požádejte model o jeho vyplnění. Ideální pro strukturovaná data.

• Konverzační smyčka
  Vyzvěte model, aby položil 3 objasňující otázky, a poté pokračujte. Někteří dodavatelé tento druh strukturované jasnosti a specifičnosti výslovně doporučují. [2]

Malá úprava, velký švih. Uvidíš.

Námět umělé inteligence vs. jemné ladění vs. pouhé přepínání modelů 🔁

Někdy můžete kvalitu zlepšit lepším podáním pokynů. Jindy je nejrychlejší cestou výběr jiného modelu nebo přidání lehkého doladění pro vaši doménu. Dobré příručky pro dodavatele vysvětlují, kdy podněcovat inženýra a kdy model nebo přístup změnit. Stručně řečeno: používejte podání pokynů pro rámování úkolů a konzistenci a zvažte doladění pro styl domény nebo stabilní výstupy ve velkém měřítku. [4]

Příklady výzev podle domény 🎯

• Marketing
  Jste seniorní copywriter pro značky. Napište 5 předmětů e-mailu pro zaneprázdněné freelancery, kteří si cení úspory času. Nechte je stručné, do 45 znaků a vyhněte se vykřičníkům. Výstup jako tabulka se 2 sloupci: Předmět, Zdůvodnění. Uveďte 1 překvapivou možnost, která boří normu.

• Produkt
  Jste produktový manažer. Proměňte tyto nezpracované poznámky v jasné vyjádření problému, uživatelské příběhy ve stylu „dané-kdy-poté“ a 5krokový plán zavádění. Označte nejasné předpoklady.

• Podpora
  Proměňte tuto frustrovanou zprávu zákazníka v uklidňující odpověď, která vysvětlí řešení a nastaví očekávání. Zachovejte empatii, vyhněte se obviňování a uveďte jeden užitečný odkaz.

• Data
  Nejprve uveďte statistické předpoklady v analýze. Poté je zkritizujte. Nakonec navrhněte bezpečnější metodu s číslovaným plánem a krátkým příkladem pseudokódu.

• Právní informace
  Shrňte tuto smlouvu pro neprávníka. Pouze odrážky, žádné právní poradenství. Veškeré doložky o odškodnění, ukončení nebo duševním vlastnictví uveďte srozumitelně.

Tohle jsou šablony, které si můžete upravit, ne pevná pravidla. Asi je to jasné, ale přesto.

Srovnávací tabulka – Možnosti AI Prompting a kde vynikají 📊

Ano, stůl je trochu nerovný. Skutečný život taky.

Časté chyby v AI Promptingu a jak je opravit 🧹

1. Vague se ptá:
   Pokud vaše výzva zní jako pokrčení ramen, výstup bude také. Zadejte publikum, cíl, délku a formát.

2. Žádné příklady
   Pokud chcete velmi specifický styl, uveďte příklad. I malý. [3]

3. Přetížení výzvy
   Dlouhé výzvy bez struktury matou modely. Používejte sekce a odrážky.

4. Vynechávání hodnocení
   Vždy zkontrolujte faktická tvrzení, zaujatost a opomenutí. V případě potřeby požádejte o citace. [2]

5. Ignorování bezpečnosti
   Buďte opatrní s instrukcemi, které by mohly načítat nedůvěryhodný obsah. Prompt-injection a související útoky představují skutečná rizika při prohlížení nebo stahování obsahu z externích stránek; navrhněte obranu a otestujte ji. [5]

Hodnocení kvality včas bez dohadů 📏

• Definujte úspěch hned na začátku:
  Přesnost, úplnost, tón, dodržování formátu a doba potřebná k použitelnému výstupu.

• Používejte kontrolní seznamy nebo rubriky.
  Požádejte modelku, aby si před odesláním finální verze sama vyhodnotila kritéria.

• Odstraňte a porovnejte.
  Změňte jeden prvek výzvy najednou a změřte rozdíl.

• Zkuste jiný model nebo teplotu.
  Někdy je nejrychlejším výsledkem změna modelu nebo úprava parametrů. [4]

• Sledování chybových vzorců
  Halucinace, posun v oblasti záběru, nesprávné publikum. Napište protiproblémy, které je explicitně blokují.

Bezpečnost, etika a transparentnost v oblasti AI Prompting 🛡️

Dobré podněcování zahrnuje omezení, která snižují riziko. U citlivých témat požadujte citace autoritativních zdrojů. U všeho, co se týká politik nebo dodržování předpisů, požadujte, aby model buď citoval, nebo odložil. Zavedené příručky důsledně propagují jasné a konkrétní pokyny, strukturované výstupy a iterativní zdokonalování jako bezpečnější výchozí nastavení. [1]

Také při integraci prohlížení nebo externího obsahu zacházejte s neznámými webovými stránkami jako s nedůvěryhodnými. Skrytý nebo nepřátelský obsah může modely navádět k nepravdivým tvrzením. Vytvářejte výzvy a testy, které těmto trikům odolávají, a informujte člověka o důležitých odpovědích. [5]

Kontrolní seznam pro rychlý start pro silné podněty s využitím umělé inteligence ✅🧠

• Popište úkol jednou větou.

• Přidejte publikum, tón a omezení.

• Uveďte 1–3 krátké příklady.

• Zadejte výstupní formát nebo schéma.

• Nejprve se zeptejte na kroky, pak na konečnou odpověď.

• Vyžadujte krátkou sebekritiku a opravy.

• V případě potřeby ať položí upřesňující otázky.

• Iterujte na základě mezer, které vidíte… a poté uložte vítězný výzvu.

Kde se dozvědět více, aniž byste se utopili v žargonu 🌊

Autoritativní zdroje dodavatelů prořezávají šum. OpenAI a Microsoft vydávají praktické návody k podnětům s příklady a tipy pro různé scénáře. Anthropic vysvětluje, kdy je podnět správným řešením a kdy zkusit něco jiného. Projděte si je, pokud chcete druhý názor, který není jen o kladných náznacích. [1][2][3][4]

Dlouho jsem to nečetl/a a závěrečné myšlenky 🧡

Pomocí umělé inteligence se z chytrého, ale doslovného stroje stane užitečný spolupracovník. Řekněte mu úkol, ukažte mu vzorec, zafixujte formát a nastavte laťku kvality. Trochu to iterujte. To je vše. Zbytek je praxe a vkus s trochou tvrdohlavosti. Někdy o tom budete přemýšlet, někdy to podceňovat a občas si vymyslíte podivnou metaforu o bowlingových drahách, která téměř funguje. Jen tak dál. Rozdíl mezi průměrnými a vynikajícími výsledky je obvykle jen o jednu lepší nápovědu.

Reference

1. OpenAI - Průvodce pro rychlé inženýrství: číst dále

2. Centrum nápovědy OpenAI – Nejlepší postupy pro rychlé inženýrství v ChatGPT: více informací

3. Microsoft Learn – Techniky rychlého inženýrství (Azure OpenAI): více informací

4. Anthropic Docs - Přehled rychlého inženýrství: číst dále

5. OWASP GenAI - LLM01: Prompt Injection: více informací

Najděte nejnovější AI v oficiálním obchodě s AI asistenty

O nás