Text7: Blog
- 07.11.2025
Nebojme sa AI: prompt engineering III.
- V predchádzajúcej II. časti sme sa načrtnúť spôsob tvorby príkazu (promptu) pre model umelej inteligencie. Ďalšou dôležitou zásadou pri zadávaní požiadaviek je postupné opakovanie a spresňovanie našich požiadaviek.
POSTUPNÉ ITERÁCIE
Otázka na AI: ČO sú to postupné iterácie?
Odpoveď: Postupné iterácie sú opakované kroky pri riešení úlohy, kde sa výsledok z predchádzajúceho kroku používa ako vstup pre ďalší krok. Cieľom je priblížiť sa k presnému riešeniu postupnými zlepšeniami. Typicky sa používajú napríklad pri numerickom riešení rovníc alebo optimalizačných úloh.
Pri hľadaní optimálneho riešenia (odpovede) pomocou AI sa obvykle neuspokojíme s prvou odpoveďou na našu otázku, či problém. Ak sa pri nasledujúcej otázke zameriame na niektorú časť z aktuálnej odpovede, otázku formulujeme tak, aby sme spresnili jej význam a AI modelu tým dáme vedieť, na ktorú skutočnosť sa má zamerať a čo nás zaujíma, hovoríme o hľadaní riešenia pomocou postupnej iterácie (postupných iterácií). Štruktúra otázok pritom nemusí byť nutne lineárna, môže byť vetvená, podmienene vetvená a pod., preto hovorím o iteráciách v množnom čísle. Dbajme na tieto zásady:
- Pri formulácií nových otázok sa držme pravidiel, ktoré som spomenul v Prompt Engineering II,
- Nebojme sa opýtať aj na to, čo sa pre nás, ako ľudí, zdá byť banálne, alebo hlúpe, ale AI modelu to môže pomôcť zúžiť okruh problematiky, na ktorú sa má zamerať
- Nezabúdajme si čiastkové výsledky uložiť. Najmä tie výsledky, ku ktorým by sme sa mohli v prípade potreby vrátiť. Vlastná skúsenosť: požiadal som AI, aby mi pomohla s jedným grafickým návrhom. Prvý návrh bol OK, žiaľ, neuložil som si ho a pokračoval som pri optimalizácii zadania. Ani jeden ďalší návrh nebol taký dobrý, ako ten prvý. Keď som chcel, aby sa AI vrátila k prvému návrhu, nebolo to možné, nakoľko AI nemala zadefinované, ktorý návrh bol ten prvý.
- Dajme šancu AI učiť sa. Väčšina modelov AI, vrátane tej, ktorá je zakomponovaná v EduPage, je „Generatívna AI“. Tu je odpoveď od AI o AI: „Generatívna AI je typ umelej inteligencie (AI), ktorý vytvára nový obsah, ako sú texty, obrázky, hudba, kód alebo videá, na základe vzorcov, ktoré sa naučil z už existujúcich údajov.“ Postupnými krokmi umožňujeme umelej inteligencii „sa učiť“
- Aktívne vstupujme do procesu. Ak máme pocit, že AI nám „skáče do reči“, môžeme jej prikázať, aby čakala s odpoveďou, pokým jej nevysvetlíme celú problematiku. Uvediem príklad: zadali sme úlohu, ktorá potrebuje širšie objasnenie. Pre nás ľudí je prirodzené, že logické časti v celku oddeľujeme, preto prvú časť objasnenia problematiky napíšeme, odošleme AI na spracovanie a pokračujeme s objasňovaním ďalšieho logického celku. LENŽE! AI hneď, ako jej zadáme prvú čiastkovú informáciu, reaguje a vracia nám odpoveď. Samozrejme, nemá všetky potrebné vstupné údaje a tým sa pre nás stáva jej odpoveď – poviem to trochu diplomaticky – zbrklá, nerelevantná. Riešením je prompt s významovo takýmto znením (berme to ako príklad, nie ako čarovnú formulku Heryho Fotera 😊): „Popis problému je obšírny. Doplním ti údaje a požiadavky. Zatiaľ neodpovedaj, pokým ti nepotvrdím, že môžeš odpovedať!“.
Poznámka: tento typ promptov „Čakaj na pokyn, AI“ som prevzal z iných blogov, kde sa spomína. Ja sám som ho zatiaľ nepoužil. Ak s tým máte nejaké vlastné skúsenosti, budem rád, ak sa so mnou – prípadne aj s ďalšími čitateľmi tohto blogu – podelíte. Budem čakať na Vaše postrehy a skúsenosti 😉.
Prístup „Rola – ihrisko – kontext“ (Role-Playgroung-Context)
Ide o iný prístup pri tvorení promptov. Rozdielom oproti spôsobu, popisovanému v Prompt Engineering I je spôsob identifikácie sa AI s problémom. V tomto prípade sa určí modelu AI úloha (= rola), v ktorej akoby sa ona sama nachádzala. Ak sa vrátime k nášmu predošlému príkladu s anglickými slovíčkami, mohli by sme rolu definovať napríklad takto: „si učiteľ v 6.A triede. Tvoji žiaci sú mierne pokročilí v anglickom jazyku“. Ide o iný spôsob definície, akú úlohu má AI riešiť.
Ihrisko (playground) definuje pomocou príkazov, vstupných informácií a pod., čo a ako má spracovať.
Kontext tvoria doplňujúce informácie, naše požiadavky, napríklad na formu odpovede (odrážky, grafický výstup, zvuk, štýl komunikácie – či ide o formálne, neformálne a pod. komunikovanie, a pod.) či obmedzenia.
Aj pri tomto prístupe platí, že s AI komunikujeme jednoducho, vecne, s dôrazom na fakty, jednoznačne, nebojme sa postupných krokov, či použitia príkladov pri zadaní úlohy.
ML, ŠDK
- Naspäť na zoznam článkov
