Od kilku lat mam obsesję na punkcie ChatGPT. Ale jest jedna rzecz, której brakuje wszystkim modelom językowym: spójności.
Na początku prosiłem o teksty marketingowe i dostawałem coś genialnego albo zupełnie bezużytecznego. Pewnego dnia idealnie oddawało głos mojej marki. Następnego dnia, czysta korporacyjna sałatka słowna.
A każdy ma swoje wskazówki i guru LinkedIn sprzedają kursy, istnieje kilka podstaw, które nadal działają doskonale.
Przetestowałem 12 najpopularniejszych wskazówek dotyczących inżynierii promptów, używając prawdziwych scenariuszy biznesowych: tekstów marketingowych, e-maili do klientów i opisów produktów. Oto co faktycznie przyniosło efekty.
Jak Testowałem Te Techniki?
Przedstawiam trzy rzeczywiste scenariusze biznesowe w tym przewodniku:
- E-maile związane z premierą produktu dla aplikacji do zarządzania projektami
- Treść reklamy na Instagramie dla usługi subskrypcji kawy
- Odpowiedź wsparcia klienta na prośby o zwrot kosztów
Uruchomiłem każde polecenie od trzech do pięciu razy, po prostu klikając przycisk spróbuj ponownie, aby zobaczyć, jakie wyniki generuje polecenie. Moim jedynym oczekiwaniem było, aby ChatGPT utrzymał spójność z poleceniem oraz stylem.
👉Uwaga: Wszystkie komendy są testowane na najnowszym modelu ChatGPT 5 z opcją „Thinking” ustawioną na „Auto” i bez personalizacji zachowań.
A biorąc pod uwagę, że modele językowe nigdy nie generują dwukrotnie tej samej odpowiedzi, jest mało prawdopodobne, abyś zobaczył dokładnie takie same wyniki, jakie pokazuję na zrzucie ekranu.
Zamiast przyjmować te wyniki za pewnik, polecam zwrócić uwagę na wzorce wyjściowe, abyś mógł zauważyć różnice.
Dodałem także ocenę w skali od 10, gdzie 10 to najwyższa ocena pod względem użyteczności i niezawodności, a 1 to najniższa.
Zaczynajmy z podpowiedziami.
1. Bądź Absurdalnie Konkretny: 10/10
ChatGPT to prosta maszyna rozpoznająca wzorce. Język i dane w twoim poleceniu zdefiniują, jak będzie wyglądać twój wynik. Ogólnie rzecz biorąc, różnica między ogólnym materiałem AI a użytecznym materiałem polega na szczegółowości dotyczącej rezultatów, publiczności i ograniczeń.
Zadanie (ogólne/podstawowe):
Napisz e-mail o naszej nowej aplikacji do zarządzania projektami.
Zadanie (szczegółowe):
Napisz 150-słowny e-mail z informacją o wprowadzeniu produktu dla DreamHost, platformy hostingowej. Podkreśl te 3 funkcje: niskie koszty, łatwy w obsłudze panel sterowania i wysokie bezpieczeństwo. Ton: podekscytowany, ale profesjonalny, jakbyś mówił koleżance o platformie, która właśnie rozwiązała Twój największy problem. Dołącz wyraźne CTA, aby rozpocząć darmowy 14-dniowy okres próbny.
- Niejasne polecenie wygenerowało coś tak ogólnego, że mogłoby opisywać dosłownie każde narzędzie do poprawy produktywności.
- Szczegółowe polecenie stworzyło tekst z charakterem, konkretnymi korzyściami i rzeczywistymi szczegółami dotyczącymi funkcji.
Dlaczego to działa: ChatGPT działa na zasadzie dopasowywania wzorców. Kiedy podajesz konkretne ograniczenia (liczbę słów, wielkość publiczności, trzy dokładne funkcje, porównanie tonu), ma jasne parametry, w których może działać. Specyfika eliminuje niejednoznaczność.
2. Przydział Ról (9/10)
Zaczynanie wskazówek od „Jesteś [konkretną rolą]” wykorzystuje trening ChatGPT w zakresie profesjonalnych wzorców pisania. Model nauczył się związków między rolami a stylami pisania, dlatego wyraźne wskazanie kompetencji poprawia jakość wyników w kreatywnych i profesjonalnych zadaniach.
Wpisz (bez roli):
Napisz tekst reklamowy na Instagram dla subskrypcji premium kawy.
Treść Zadania (Z Rolą):
Jesteś doświadczonym copywriterem specjalizującym się w reklamach na Instagramie dla ekskluzywnych marek lifestyle. Napisz 3 wersje treści reklamowej (każda poniżej 125 znaków) dla ekskluzywnej usługi subskrypcji kawy, która podkreśla palenie małych partii i bezpośrednie relacje handlowe.
Rola oparta na zadaniach wygenerowała tekst, który rozumiał zasady bezpośredniej odpowiedzi: zaczynając od haczyków, skupiając się na konkretnych korzyściach i używając przekonującej struktury. Ogólny tekst wywołał entuzjazm, ale bez strategii.
Dlaczego to działa: Szkolenie ChatGPT obejmuje liczne przykłady profesjonalnych tekstów z konkretnych dziedzin. Wywołanie „direct-response copywriter” pozwala modelowi dopasować wzorce związane z tą specjalizacją, a nie z ogólnym pisaniem marketingowym.
3. Podaj Konkretne Przykłady (czyli Uczenie na Kilku Przykładach): 9/10
To jest dobrze udokumentowana technika dostrajania modelu językowego, i jest dość prosta w implementacji.
Podajesz dane wejściowe w zakresie tego, czego oczekujesz i podajesz przykłady wyników. Dzięki temu układowi model rozumie wzorce, których oczekujesz od wyników i stara się je jak najwierniej naśladować.
Dzięki temu ograniczasz konieczność ciągłego dopracowywania aby osiągnąć pożądane rezultaty i zaczynasz osiągać konsekwentnie dobre wyniki.
Zadanie (bez przykładów):
Napisz profesjonalną odpowiedź dla klienta, który prosi o zwrot pieniędzy z powodu opóźnień w dostawie.
Przykład (z przykładami):
Odpowiedz na prośbę klienta o zwrot pieniędzy z powodu opóźnień w dostawie. Oto dwa przykłady naszego głosu marki w e-mailach wsparcia:
Przykład 1: „Cześć Sara, bardzo mi przykro, że Twoje zamówienie utknęło w transporcie. To niesamowicie frustrujące, szczególnie gdy nie możesz się doczekać wypróbowania nowego sprzętu. Zrealizowałem pełny zwrot pieniędzy na Twoją oryginalną metodę płatności.
Powinnaś zobaczyć go w ciągu 2-3 dni roboczych. Wysyłam również zamówienie zastępcze z przyspieszoną dostawą bez dodatkowych opłat. Nie powinnaś musieć wybierać między zwrotem a otrzymaniem tego, co zamówiłaś.”
Przykład 2: „Całkowicie rozumiem Twoją frustrację, Marku.
Opóźnienia w dostawie są najgorsze, a my spóźniliśmy się z komunikacją. Naprawmy to teraz: wystawiam Twój zwrot pieniędzy dzisiaj i dodaję 25 dolarów kredytu na Twoje następne zamówienie. Bez więcej przeszkód. Powinieneś zobaczyć to na swoim koncie już teraz.”
Dopasuj ten głos dokładnie i sformatuj wynik jako e-mail.
Przykładowe polecenie wygenerowało odpowiedź, która odpowiadała moim oczekiwaniom wobec głosu marki: empatyczna, nie będąc przesłodzoną, skupiona na rozwiązaniach, nie będąc obronną, oraz naprawdę pomocna, bez korporacyjnego języka.
Dlaczego to działa: ChatGPT uczy się na podstawie wzorców w twoich podanych przykładach lepiej niż na podstawie akapitu z instrukcjami dotyczącymi stylu pisania. Obejmuje to strukturę zdań, wybór słownictwa, sposób równoważenia empatii z działaniem oraz to, co podkreślasz. Dwa przykłady wysokiej jakości uczą więcej o twoim głosie niż akapit opisujący twój ton.
4. Precyzyjnie Określ Format Wyjściowy: 8/10
Mówienie ChatGPT, jak dokładnie formatować wyniki, pozwala zaoszczędzić masę czasu na formatowaniu. Ta technika jest szczególnie cenna, gdy wklejasz treść bezpośrednio do innych narzędzi, takich jak system zarządzania treścią (CMS), lub potrzebujesz określonych struktur danych.
Porównaj Funkcjonalności Naszej Aplikacji Z Konkurencją.
Porównaj funkcjonalności naszej aplikacji z konkurentami.
Treść polecenia (ze specyfikacjami formatowania):
Stwórz dobrze zbadaną tabelę porównawczą z 4 kolumnami: Nazwa Funkcji, Nasza Aplikacja, Konkurent A, Konkurent B. Dołącz 5 kluczowych funkcji. Użyj dokładnie tego formatu markdown:
| Funkcja | Nasza Aplikacja | Konkurent A | Konkurent B |
|———|———|————–|————–|
| [funkcja] | [szczegóły] | [szczegóły] | [szczegóły] |
Format określony w poleceniu wygenerował idealnie ustrukturyzowaną tabelę, którą mogłem bezpośrednio wkleić do dokumentacji — bez potrzeby formatowania. Ogólne polecenie dostarczyło mi informacji w formie akapitu, co wymagało 10-15 minut ręcznego tworzenia tabeli.
⚠️ Pamiętaj, że informacje w tabeli (a nawet akapit wyżej) mogą być faktycznie nieprawdziwe. W rzeczywistości każdy wynik powinien być sprawdzony pod kątem dokładności.
Dlaczego to działa: ChatGPT może generować odpowiedzi w praktycznie każdym formacie, ale domyślnie używa prozy, chyba że jego model szkoleniowy specjalnie kojarzy pewne słowa z określonymi formatami (studium przypadku automatycznie miałoby sekcje wprowadzenia, problemu, rozwiązania i wpływu). Wyraźne określenie struktur, jak tabele, listy, konkretny markdown, JSON itp., mówi modelowi dokładnie, jak zorganizować informacje.
5. Wskazówki Dla GPT: Czego Nie Robić: 7/10
Duże modele językowe (LLM), w tym ChatGPT, mają powtarzalne wzorce pisania. Osoby, które używają ich wystarczająco długo, mogą rozpoznać te same wzorce z daleka. Więc jeśli używasz ChatGPT do tworzenia materiałów marketingowych, upewnij się, że wynik nie brzmi jak słaba jakość AI.
Powinno być zabawnie, ciekawie i z osobowością. Możesz dokładnie określić, czego chcesz unikać (konkretne słowa, zwroty lub struktury), a ono zazwyczaj trzyma się zasad. W przypadku dłuższych treści te zasady mogą jednak zostać złamane.
Zadanie (bez ograniczeń):
Napisz opis produktu dla abonamentu na kawę premium.
Opis produktu (z ograniczeniami):
Napisz opis produktu dla premium abonamentu na kawę.
NIE używaj tych słów lub zwrotów: rzemieślniczy, dobrany, podróż, doświadczenie, pasja, rzemiosło, podnieść, wybrane ręcznie.
NIE przekraczaj 75 słów.
NIE używaj wykrzykników.
Skup się na: szczegółowych informacjach o źródłach pozyskania, czym kawa rzeczywiście się różni i konkretnych korzyściach dla klienta. Bez pauz.
Zauważ, że wynik z pierwszego polecenia zawiera wiele myślników i brzmi trochę jak reklama. Myślę, że mój ChatGPT stał się neutralny z powodu wszystkich wspomnień z moich poprzednich rozmów. Ale zdecydowanie podoba mi się druga wersja, ponieważ spełnia moje konkretne wymagania.
Dlaczego to działa: ChatGPT uczy się na podstawie wzorców z całego internetu, co oznacza, że domyślnie stosuje powszechne zwroty. Kiedy te powszechne zwroty są dokładnie tym, czego nie lubisz, negatywne ograniczenia wyraźnie blokują te wzorce i wymuszają alternatywne podejścia.
6. Jasne Instrukcje Na Początku, Kontekst Na Drugim Miejscu: 7/10
Przewodnik po wyzwalaczach AI Google jasno sugeruje, aby najpierw podać wyraźne instrukcje dotyczące zadania, a następnie dostarczyć kontekst dotyczący tego samego.
Oto fragment z przewodnika:
Modele językowe LLM przetwarzają informacje sekwencyjnie (pierwsze zdanie ma najwyższy priorytet). Dlatego dodanie zadania na początku dostarcza modelowi wystarczająco informacji do wykonania zadania. Kontekst może być dołączony jako część polecenia później.
Wprowadzenie (kontekst na pierwszym miejscu):
Jesteśmy firmą SaaS skierowaną do zdalnych zespołów liczących od 10 do 50 osób. Działamy na rynku od 3 lat i niedawno wprowadziliśmy nową funkcję umożliwiającą priorytetyzację zadań zasilaną przez SI, która analizuje obciążenie pracy zespołu i sugeruje optymalne sekwencje zadań. Naszymi głównymi konkurentami są Asana i Monday.com, ale wyróżniamy się głębszą integracją z SI i lepszym połączeniem ze Slackiem. Naszymi docelowymi klientami są zazwyczaj obeznani z technologią kierownicy projektów, którzy są sfrustrowani ręcznym organizowaniem zadań. Potrzebujemy maila z ogłoszeniem tej nowej funkcji.
Zadanie (priorytet zadania):
Napisz 200-słowną wiadomość e-mail z ogłoszeniem produktu dla naszej nowej funkcji priorytetyzacji zadań z wykorzystaniem SI.
Kontekst: Jesteśmy 3-letnią firmą SaaS, która kieruje swoją ofertę do zdalnych zespołów (10-50 osób). Główni konkurenci: Asana i Monday.com. Nasza różnica: głębsza integracja SI i natywne połączenie ze Slackiem. Publiczność docelowa: menedżerowie projektów zorientowani na technologię, sfrustrowani ręczną organizacją zadań.
Podkreśl: jak sekwencjonowanie SI oszczędza czas i zmniejsza przeciążenie.
Ta technika stała się mniej ważna, odkąd LLMy stały się inteligentniejsze. Jednak biorąc pod uwagę, że firmy sugerują, aby wskazówki były w tej strukturze, prawdopodobnie używają tej samej struktury do doskonalenia swoich modeli. A im głębiej zagłębiasz się w inżynierię wskazówek, te podstawy mogą pomóc w uzyskaniu spójnych wyników.
Dlaczego to działa: Rozpoczęcie od zadania od razu określa cel, a następnie kontekst informuje, jak podejść do tego celu. Struktura, w której najpierw podaje się kontekst, może zaciemnić to, o co tak naprawdę prosisz, zwłaszcza w dłuższych poleceniach.
7. Stosuj Instrukcje Numerowane Krok Po Kroku: 7/10
Używaj numerowanych list dla wielu elementów. Na przykład, jeśli chcesz, aby GPT stworzyło 15 postów na media społecznościowe, 1 wpis na blogu i 10-12 hashtagów, prawdopodobnie model językowy nie będzie w stanie dostarczyć wszystkiego naraz.
Zadanie (bez kroków):
Stwórz treści na media społecznościowe na premierę naszej aplikacji, w tym tweety, post na LinkedIn, hashtagi oraz rekomendacje dotyczące czasu publikacji.
Wskazówki (Z Numerowanymi Krokami):
Stwórz treści na media społecznościowe na naszą premierę aplikacji:
1. Napisz 3 różne tweety (każdy do 280 znaków, zawrzyj haczyk i CTA)
2. Napisz 1 post na LinkedIn (150-200 słów, profesjonalny ton podkreślający ROI)
3. Stwórz 5 odpowiednich hashtagów dla Twittera i 5 dla LinkedIn
4. Zaproponuj optymalne godziny publikacji dla branży technologicznej B2B
5. Dla każdego postu wyjaśnij wybrany kąt przekazu
Zaprezentuj każdy element wyraźnie oznakowany.
Powyższe wyniki nie są najlepszymi reprezentacjami, ponieważ mamy bardzo mało elementów na liście. Jednak zaczniesz zauważać rzeczywiste różnice, gdy liczba elementów lub zadań na element listy zacznie wzrastać.
Dlaczego to działa: Te ponumerowane instrukcje tworzą jasną listę kontrolną w „umyśle” ChatGPT, którą można łatwo wykonywać sekwencyjnie.
8. Zapytaj „Masz Jakieś Pytania?”: 6/10
Zapytaj model, aby zadał Ci pytania wyjaśniające. Dzięki temu uzyskasz pomoc w uzupełnieniu luk wiedzy, które uznałeś za niepotrzebne, oraz pomożesz dodać więcej istotnego kontekstu do swoich wyników.
Ale wzrost jakości wyników jest widoczny tylko wtedy, gdy temat jest trochę „ogólny” i odpowiadasz na pytania z danymi i specyfiką.
Zadanie:
Stwórz kompleksową sekwencję wiadomości powitalnych dla nowych użytkowników naszej aplikacji do zarządzania projektami. Czy masz jakieś pytania, zanim zaczniesz?
Podczas moich testów z ChatGPT, wyniki były niespójne. Czasami ChatGPT generuje naprawdę pomocne pytania dotyczące docelowej grupy odbiorców, częstotliwości wysyłania e-maili lub konkretnych funkcji do podkreślenia.
Dla wysoko specjalistycznych branż, pytania zaczynają brzmieć niejasno i stają się coraz bardziej nieistotne, im głębiej zagłębiasz się w temat.
Dlaczego to działa (czasami): Jeśli pracujesz nad tematem, o którym nie masz zbyt wiele informacji, ChatGPT może wypełnić luki w wiedzy i dodać ważny kontekst. Czasami może nam pomóc odkryć to, czego nie wiedzieliśmy, że nie wiemy.
9. Łańcuch Myślenia („Myśl Krok po Kroku”): 6/10
Dodanie zwrotów takich jak „myśl krok po kroku” czy „wyjaśnij swoje rozumowanie” sprawia, że ChatGPT pokazuje swoją pracę — nawet gdy nie jest w trybie myślenia lub gdy LLM nie obsługuje myślenia. Ta technika poprawia wyniki dla zadań analitycznych, ale dodaje niepotrzebną długość do pracy kreatywnej.
Zagadnienie (bez rozważań):
Analizuj, dlaczego nasze wskaźniki otwieralności e-maili spadły o 15% w ostatnim miesiącu i zaproponuj rozwiązania.
Temat (z ciągiem myśli):
Analizuj, dlaczego nasze wskaźniki otwierania e-maili spadły o 15% w zeszłym miesiącu i rekomenduj rozwiązania. Przeanalizuj to krok po kroku, pokazując swoje rozumowanie dla każdej potencjalnej przyczyny przed złożeniem rekomendacji.
Bez dodawania kontekstu do danych z panelu analitycznego odpowiedzi z myśleniem łańcuchowym lub bez niego będą ogólnikowe. Jednak zauważysz, że GPT5 postanowił uruchomić tryb myślenia, aby przemyśleć problem, gdy dostępny był wprowadzony łańcuch myślenia.
Myślenie wyraźnie pokazuje, że przeszło przez proces krok po kroku, aby zrozumieć problem i użyło tego do odpowiedzi. Porównaj to z poleceniem nie-CoT, gdzie odpowiedź była szybka i nie wymagała myślenia.
Dlaczego to działa: Jeśli pracujesz nad zadaniami analitycznymi i rozwiązującymi problemy, proszenie o uzasadnienie pozwala ci zweryfikować, czy model językowy przechodzi przez etapy tak, jak ty byś to zrobił. W przypadku zadań kreatywnych, takich jak teksty marketingowe, może to nie być tak przydatne.
10. Pokaż Swoje Edycje ChatGPT: 7/10
Podobnie jak w przypadku uczenia się z kilku przykładów, ChatGPT uczy się z twoich wiadomości w czacie. Jeśli otrzymasz odpowiedź od GPT, która jest wystarczająco bliska, ale nie idealna, i edytujesz ją według swojego uznania, podziel się nią jako swoją odpowiedź. Robię to dość często i zauważyłem wyraźną poprawę odpowiedzi do pewnego momentu.
Po otrzymaniu i edycji sztucznie wygenerowanego tekstu reklamowego:
Oto co ostatecznie użyłem po edycji Twojego szkicu:
„DreamHost to przyjazny dla budżetu Shared Hosting, którego ceny zaczynają się od około 2,59 USD/miesiąc i obejmuje gwarancję zwrotu pieniędzy przez 97 dni.”
Poprawiłem strukturę zdania i uczyniłem je bardziej płynnym. Zrób to samo dla pozostałych wpisów w kolumnie.
W tej samej rozmowie na czacie prawdopodobnie otrzymasz świetną odpowiedź, ponieważ model językowy rozpoznał wzorce, które lubisz.
Na szczęście, dzięki odwoływaniu się do poprzednich rozmów i wewnętrznej pamięci, ChatGPT jest również w stanie odwoływać się do twoich poprzednich konwersacji, aby zapewnić znacznie lepsze wyniki już za pierwszym razem.
Dlaczego to działa: ChatGPT zachowuje trwałą pamięć o twoich preferencjach przez całe rozmowy. Wysiłek potrzebny do dzielenia się zmianami nie równa się ograniczonej korzyści. Lepiej jest stworzyć obszerne przykłady na początku (Technika #3).
11. Użyj Wyraźnych Separatorów do Oddzielenia Instrukcji od Treści: 6/10
Kiedy twoje polecenie zawiera zarówno instrukcje, jak i treści do przetworzenia (takie jak przykłady, teksty do analizy czy opinie klientów), użyj separatorów, aby je od siebie odróżnić.
To zapobiega myleniu przez ChatGPT twoich instrukcji z samą treścią.
Zadanie (z delimiterami):
Przepisz poniższy e-mail klienta, aby pasował do naszego profesjonalnego tonu wsparcia.
—E-MAIL DO PRZEPISANIA—
Cześć, dzięki za kontakt w sprawie błędu. Tak, wiemy o nim i ktoś się tym zajmuje. Powinien zostać naprawiony wkrótce, prawdopodobnie. Daj znać, jeśli potrzebujesz czegoś jeszcze.
—KONIEC E-MAILA—
Wymagania:
– Zachowaj ciepło przy jednoczesnym zachowaniu profesjonalizmu
– Podaj konkretny termin
– Zawrzyj jasne kolejne kroki
Oddzielone polecenia konsekwentnie zapewniają czystsze wyniki, ponieważ ChatGPT może jasno rozróżnić, co jest instrukcją, a co treścią. Bez ograniczników, zwłaszcza w dłuższych poleceniach, zauważysz, że ChatGPT często pomija zlecone instrukcje.
Dlaczego to działa: Delimitery (potrójne cudzysłowy, tagi XML, sekcje markdown, lub proste kreski) tworzą wyraźne granice. Jest to szczególnie cenne, gdy dostarczasz wielu przykładów, analizujesz opinie klientów, lub przetwarzasz treści generowane przez użytkowników, gdzie język może przypominać instrukcje. Technika staje się niezbędna, gdy twoje treści zawierają zwroty takie jak „pisz”, „twórz” lub „analizuj”, które mogą wprowadzać model w błąd.
12. Nie bądź surowy dla ChatGPT: 3/10
Kiedyś ludzie sugerowali, że wymagająca lub krytyczna informacja zwrotna („To jest nie do przyjęcia, spróbuj ponownie”) poprawia wyniki.
Ale w trakcie moich testów stało się jasne, że bycie wymagającym tylko sprawia, że ChatGPT generuje odpowiedź ponownie. To mało prawdopodobne, aby produkował „lepsze” wyniki, jeśli nie wie, co oznacza lepsze.
Wyzwanie (będące „trudne”):
Ta odpowiedź jest okropna i całkowicie chybiła. Ton jest nieodpowiedni, struktura jest zła, i nie podkreśliłeś tego, o co prosiłem. Spróbuj ponownie i zrób to dobrze tym razem.
Wskazówka (szczegółowo):
Ta odpowiedź wymaga poprawy:
– Zmień ton z formalnego na konwersacyjny
– Zrestrukturyzuj, aby zacząć od problemu klienta, a nie od naszego rozwiązania
– Podkreśl funkcję priorytetyzacji SI w pierwszym akapicie
Proszę dokonać tych konkretnych zmian.
Polecenie „trudne” zawsze generuje nowy wynik, może nawet zmuszać ChatGPT do trybu „myślenia”. Jednak wyniki nie są konsekwentnie lepsze. Z drugiej strony, konkretne instrukcje dotyczące tego, co musisz zmienić, prawie zawsze przyniosą ci znacznie lepsze i czystsze wyniki.
Dlaczego ten „sztuczny trik” utrzymuje się: Ludzie mylą korelację z przyczynowością. Gdy uzyskują lepsze wyniki, będąc „wymagającymi”, to zazwyczaj dlatego, że są bardziej konkretni w określaniu wymagań, próbując być „zdenerwowani”, a nie dlatego, że ChatGPT reaguje na ton.
5 Kluczowych Technik, Których Powinieneś Używać
Po przetestowaniu dużej ilości technik (w tym tych 12) w dziesiątkach scenariuszy, następujące pięć konsekwentnie przynosiły rezultaty.
- Bycie niesamowicie szczegółowym (10/10) jest podstawą dla wszystkiego innego.
- Przydzielanie roli (9/10) doskonale sprawdza się w kreatywnych i profesjonalnych zadaniach.
- Dawanie konkretnych przykładów (9/10) utrzymuje spójność marki.
- Określanie formatu wyjściowego (8/10) oszczędza czas na formatowanie.
- Mówienie ChatGPT, czego NIE robić (7/10) działa, gdy dokładnie wiesz, czego unikać.
Pozostałe techniki mają wartość sytuacyjną, ale nie są kluczowe dla skutecznego wywoływania.
Mój Gotowy Szablon Komend
Mam kilka świetnych szablonów na podorędziu. Ale oto jeden, który konsekwentnie dostarcza świetnych wyników dla prawie każdego przypadku użycia, któremu go poddałem.
Więc użyj tego do swoich eksperymentów i zobacz, jakie wyniki możesz osiągnąć. Gdy masz działający prompt, reszta twojej pracy staje się łatwa.
Jesteś [konkretna rola z odpowiednimi kompetencjami].
Stwórz: [Konkretny produkt z limitem słów/znaków]
Dla: [Docelowa grupa odbiorców z odpowiednimi szczegółami]
Na temat: [Temat/produkt z kluczowymi informacjami]
Zawrzyj:
– [Konkretny wymagany element 1]
– [Konkretny wymagany element 2]
– [Konkretny wymagany element 3]
Format: [Dokładna potrzebna struktura]
NIE:
– [Konkretna rzecz do uniknięcia 1]
– [Konkretna rzecz do uniknięcia 2]
Przykład naszego stylu:
[Wklej 1-2 odpowiednie przykłady]
Ten framework działa, ponieważ łączy wszystkie elementy, które dają konsekwentnie dobre wyniki. Możesz zawsze improwizować, dodawać więcej wskazówek z powyższych 12, aby zobaczyć, co najlepiej pasuje do efektu, którego próbujesz osiągnąć.
Czy Możesz Stworzyć Tysiąc Słów Wskazówek?
Oczywiście. Jedynym ograniczeniem jest polecenie, a oczekiwany wynik nie powinien przekraczać okna kontekstowego.
ChatGPT ma okno kontekstowe 32k tokenów na czat dla wersji Plus i 128k tokenów dla wersji Pro. Gemini posiada okno kontekstowe 2 miliony tokenów na czat. Claude dysponuje 1 milionem.
Pomyśl o tokenie w oknie kontekstowym jako o części słowa.
32k tokenów odpowiada mniej więcej 27k słowom. Po przekroczeniu tego limitu, ChatGPT zapomina, co zostało omówione przed najnowszymi 32k tokenami. Oznacza to, że „okno” kontekstu się przesuwa.
ChatGPT kontynuuje rozmowę z Tobą nawet po oknie kontekstowym. Jednak nie będzie miał informacji o rozmowach poza oknem kontekstowym.
Jeśli zauważysz, że ChatGPT zaczyna zachowywać się inaczej po długiej rozmowie, spróbuj ponownie ustawić go na właściwe tory, podając ponownie oryginalne polecenie lub rozpoczynając nową rozmowę.
Spójne Wyzwalanie ChatGPT za Pomocą „Projektów”
Modele LLM nie mają kontekstu dotyczącego twojego biznesu, publiczności i celów. Nie znają również ograniczeń długości wyników, formatu, stylu itp.
Więc możesz albo dostarczać kontekst jako część każdego nowego czatu, albo możesz stworzyć projekt w ChatGPT i dodać wszystko to jako pliki tekstowe lub pliki markdown.
Wszystkie nowe czaty, które rozpoczniesz w ramach projektów, będą domyślnie posiadały wymagany kontekst.
1. Kliknij Projekty z lewego paska bocznego.
2. Wprowadź nazwę projektu i kliknij Utwórz projekt.
3. Kliknij Dodaj pliki, aby dodać wszystkie pliki potrzebne do kontekstu.
Co Dalej?
Inżynieria promptów to nie dziedzina, którą można ustawić i zapomnieć. Nowe modele regularnie psują wyniki, które polubiłeś w poprzednich modelach.
Ale fundamenty specyficzności, kontekstu i przykładów pozostają niezmienne. Musisz tylko wiedzieć, które techniki rozwiązują które problemy.
Skup się na pięciu istotnych i pomiń sztuczki.
Aktualnie eksperymentuję z sekwencjami wieloetapowego wywoływania dla skomplikowanych projektów treści, szablonami wywołań optymalizowanymi przez typ treści oraz strategiami integracji z przewodnikami stylu marki. To osobne nory królicze, do których możesz się zagłębić.
Ale jeśli chcesz pominąć wszystko inne i poświęcić czas tylko na jedną rzecz, poświęć go na zbieranie świetnych przykładów tego, co chcesz osiągnąć.
Wszystko inne to optymalizacja.
Najczęstsze pytania
Czym jest inżynieria promptów dla ChatGPT?
Inżynieria promptów to praktyka tworzenia konkretnych, strukturalnych danych wejściowych, aby uzyskać lepsze wyniki od modeli językowych AI, takich jak ChatGPT. Obejmuje techniki takie jak dostarczanie szczegółowego kontekstu, używanie przydziałów ról, pokazywanie przykładów oraz określanie dokładnych wymagań formatowych w celu poprawy jakości i spójności wyników.
Które techniki inżynierii promptów naprawdę działają?
Te pięć technik konsekwentnie przynosi rezultaty: bycie absurdalnie konkretnym w kwestii rezultatów, stosowanie przydziału ról dla zadań kreatywnych, dostarczanie konkretnych przykładów pożądanego wyniku, określanie dokładnych formatów wynikowych oraz wyraźne stwierdzenie, czego nie należy zawierać.
Czy muszę ukończyć kurs inżynierii promptów?
Nie. Większość kursów inżynierii promptów uczy tych samych podstawowych zasad, które są dostępne za darmo w sieci. Prawdziwa umiejętność polega na zrozumieniu, która technika rozwiązuje który problem w przypadku twoich konkretnych zastosowań. Polecam zastosowanie pięciu podstawowych technik, które przedstawiłem w tym przewodniku, do twojej rzeczywistej pracy i ulepszanie twoich promptów w miarę potrzeb.
Jak dokładne powinny być moje polecenia dla ChatGPT?
Twoje polecenia powinny zawierać dokładną liczbę słów, szczegóły dotyczące odbiorców, jasne rezultaty oraz konkretne ograniczenia. Porównaj „napisz tekst marketingowy” (zbyt ogólne) z „napisz 150-słowny e-mail produktowy dla zdalnych zespołów podkreślający 3 funkcje: współpracę, priorytetyzację SI, integrację z Slack” (odpowiednio szczegółowe).
Specyficzność eliminuje niejednoznaczność i znacząco poprawia jakość wyników.
Czy bycie wymagającym wobec ChatGPT poprawia wyniki?
Nr. Testy pokazują, że nastawienie jest nieistotne dla jakości wyników. Kiedy potrzebujesz zmian, wskaż dokładnie, co jest nie tak (ton, struktura, brakujące elementy), zamiast wyrażać frustrację. Konkretność pomaga; nastawienie nie.
Jak długo trzeba czekać, aby zobaczyć rezultaty lepszego podpowiadania?
Natychmiast. Różnica między niejasnymi a konkretnymi poleceniami jest widoczna już w pierwszej odpowiedzi. Jednak budowanie własnej biblioteki przykładów i opracowywanie indywidualnego szablonu poleceń zajmuje 2-4 tygodnie regularnej praktyki, aby zoptymalizować pod kątem konkretnych przypadków użycia.
