Prompt engineering səhvləri adətən modeli təxmin etməyə məcbur etməkdən qaynaqlanır. Ən çox yayılmış səhvlər bunlardır: kontekstin olmaması, bir sorğuya bir neçə tapşırığın sığışdırılması, istənilən nəticə üçün nümunələrin verilməməsi, qeyri-müəyyən məhdudiyyətlər və promptun müntəzəm istifadəyə verilməzdən əvvəl sınaqdan keçirilməməsi. Agentliklər bundan qaçınmaq üçün promptları brifinq kimi yazır, mürəkkəb işləri mərhələlərə bölür, sınaqdan keçirilmiş prompt kitabxanasını saxlayır və nəticələri aydın meyarlara əsasən nəzərdən keçirirlər.
Prompt engineering texniki bir termin kimi səslənə bilər, lakin onun böyük hissəsi aydın yazıdan ibarətdir. GPT, Claude və Gemini kimi modellər təlimatlar konkret olduqda onları yaxşı yerinə yetirirlər. Provayderlərin özləri də eyni məsləhəti təkrarlayan təlimat kitabçaları dərc edirlər: dəqiq olun, kontekst verin, nümunələr göstərin və modelin mürəkkəb tapşırıqlar üzərində addım-addım işləməsinə icazə verin.
Kontekstin çatışmaması niyə zəif nəticəyə səbəb olur?
Model dünya haqqında çox şey bilir, lakin sizin müştəriniz haqqında heç nə bilmir. Əgər “yeni ayaqqabımız üçün məhsul təsviri” istəsəniz, o, auditoriyanı, satış nöqtələrini və tonu özündən uydurmalı olacaq. Nəticə inandırıcı, lakin ümumi olacaq.
Kontekst mövcud olan ən ucuz təkmilləşdirmədir. Oxucunun kim olduğunu, məhsulun nə olduğunu, onu nəyin fərqləndirdiyini, mətnin harada görünəcəyini və oxucunun növbəti addımının nə olmalı olduğunu qeyd edin. Spesifikasiya vərəqi və ya müsahibə qeydləri kimi mənbə materiallarını yapışdırın və modelə yalnız bu faktlardan istifadə etməyi tapşırın. Bu sonuncu təlimat həm də uydurma iddiaları azaldır.
Bir prompt hər şeyi etdikdə nə səhv gedir?
“Mövzunu araşdır, məqalənin planını hazırla, bizim üslubumuzda yaz, SEO açar sözlərini əlavə et və beş sosial media postu təklif et” deyən tək bir prompt adətən hər tapşırığın orta səviyyəli versiyasını verir. Təlimatlar diqqət üçün rəqabət aparır və model onların bəzilərini tamamilə buraxa bilər.
Zəncirvari yanaşma daha yaxşı işləyir. İşi mərhələlərə bölün və növbəti mərhələyə keçməzdən əvvəl hər bir nəticəni yoxlayın:
- Addım 1: mənbə materialını ümumiləşdirin və əsas faktları sadalayın.
- Addım 2: plan təklif edin; bir şəxs onu təsdiqləyir və ya redaktə edir.
- Addım 3: təsdiqlənmiş plandan istifadə edərək hər dəfə bir bölməni qaralama kimi yazın.
- Addım 4: brend bələdçisindən istifadə edərək üslub üçün redaktə edin.
- Addım 5: yekun mətndən sosial media postları kimi törəmə məzmunlar yaradın.
Hər bir addımı sınaqdan keçirmək və düzəltmək daha asandır və vacib məqamlarda nəzarət bir şəxsdə qalır.
Nümunələr niyə bu qədər vacibdir?
“Dostyana, lakin peşəkar” kimi sifətlərlə tonu təsvir etmək şərh üçün yer buraxır. Həmin tonda keçmişdə hazırlanmış iki və ya üç real məzmun nümunəsi göstərmək bu qeyri-müəyyənliyin çoxunu aradan qaldırır. Buna çox vaxt few-shot prompting deyilir.
Nümunələri diqqətlə seçin. Əgər hər üç nümunə sualla başlayırsa, model də sualla başlayacaq. Səsi ardıcıl saxlamaqla yanaşı, strukturu dəyişdirin və nəyi kopyalamağı (“bu tonu və cümlə uzunluğunu uyğunlaşdır”) və nəyi kopyalamamağı (“bu mövzuları və ya ifadələri təkrar istifadə etmə”) deyin.
Məhdudiyyətlər nə qədər konkret olmalıdır?
Yoxlanıla biləcək qədər konkret. “Qısa saxla” yoxlanıla bilməz; “120 sözdən az, iki abzas, bullit nöqtələri olmadan” isə yoxlanıla bilər. Eyni şey üsluba da aiddir. “Klişelərdən qaçın” əvəzinə, heç vaxt görmək istəmədiyiniz ifadələri sadalayın. “SEO-dostu” əvəzinə, hədəf açar sözü və onun harada görünməli olduğunu qeyd edin.
Konkret şəkildə ifadə edilməyə dəyər məhdudiyyətlər
- Platformanın real limiti ilə söz və ya simvol sayı.
- Format: başlıqlar, siyahılar, cədvəllər və ya düz mətn.
- İcazə verilməyən sözlər və iddialar.
- Oxu səviyyəsi və ya auditoriyanın təcrübəsi.
- Alət onu təhlil edəcəksə, adlandırılmış sahələri olan JSON kimi çıxış strukturu.
Promptları sınaqdan keçirməmək səhvdirmi?
Bəli və bu, agentliklərə ən çox vaxt itirən səhvdir. Bir dəfə işləyən prompt növbəti sorğuda uğursuz ola bilər. Prompt müntəzəm iş axınının bir hissəsi olmazdan əvvəl onu bir neçə fərqli sorğu, o cümlədən çətin olanlar üzərində sınaqdan keçirin: çox qısa brifinq, aydın faydası olmayan məhsul, adi nişdən kənar mövzu.
Nəticələri əvvəlcədən razılaşdırılmış meyarlara, məsələn, faktiki dəqiqlik, səs uyğunluğu və redaktə vaxtına görə qiymətləndirin. Promptun bir hissəsini dəyişin ki, nəyin fərq yaratdığını biləsiniz. Model yeniləməsi gəldikdə, test dəstini yenidən işə salın, çünki davranış versiyalar arasında dəyişə bilər.
Başqa hansı vərdişlər problem yaradır?
Strukturlaşdırılmış promptinqə yeni başlayan komandalarda bir neçə kiçik səhv tez-tez görünür:
- Yalnız mənfi təlimatlar: “rəsmi olma” əvəzinə nə etməli olduğunu təsvir etmək daha etibarlı işləyir.
- Həddindən artıq uzun çatlar: əvvəlki təlimatlar çəkisini itirir, ona görə də yeni tapşırıqlar üçün təmiz promptla yenidən başlayın.
- Gizli fərziyyələr: modelin bilə bilməyəcəyi abreviaturalar və ya daxili terminlər.
- Dəqiqlik tələb etmək: mənbəsiz “dəqiq statistika” istəmək uydurmaya dəvət edir.
- Mülkiyyət hüququnun olmaması: paylaşılan, versiyalı kitabxana əvəzinə şəxsi çatlara səpələnmiş promptlar.
Sistem promptlarından və şablonlardan nə vaxt istifadə etməlisiniz?
Əksər AI platformaları hər söhbətə tətbiq olunan daimi təlimatlar təyin etməyə imkan verir: ChatGPT-də xüsusi təlimatlar, Claude-da təlimatlı layihələr, Gemini-də Gems və ya API istifadə edərkən sistem promptu. Bunlar brend səsi, auditoriya və qadağan olunmuş ifadələr kimi sabit kontekst üçün doğru yerdir. Tapşırığa xas detallar isə fərdi mesajda gedir.
Şablonlar hər gün prompt yazmayan insanlara kömək edir. “Auditoriya”, “əsas mesaj”, “sübut nöqtəsi” və “format” kimi sahələri olan bir forma, heç kimin strukturu xatırlamasına ehtiyac olmadan ardıcıl bir prompt yaradır. Risk ondadır ki, şablonlar köhnəlir. Brend bələdçisi dəyişdikdə onları nəzərdən keçirin və hər birinin içərisində hər bir təlimatın niyə mövcud olduğunu izah edən qısa bir qeyd saxlayın ki, heç kim vacib bir qaydanı lazımsız göründüyü üçün silməsin.
Alien Road müştəri işində prompt engineering-i necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda biz promptları təkrar istifadə edilə bilən aktivlər kimi qəbul edirik. Kəşfiyyat zamanı biz müştərinin brend bələdçisini, auditoriya araşdırmasını, təsdiqlənmiş iddialarını və ən yaxşı nəticə verən keçmiş məzmununu toplayırıq. Bundan biz müştəri üçün hər bir promptun daxil etdiyi kontekst bloku, üstəgəl reklam variantları, məhsul təsvirləri və ya məqalə planları kimi təkrarlanan işlər üçün tapşırıq promptları qururuq.
Hər bir tapşırıq promptu bir sıra nümunə sorğular üzərində sınaqdan keçirilir və istifadədən əvvəl redaktor tərəfindən qiymətləndirilir. Promptlar versiya nömrəsi, sahibi və hansı model ilə sınaqdan keçirildiyinə dair qeydləri olan paylaşılan kitabxanada yaşayır. Hesabatlarda biz hər prompt üçün redaktə vaxtını və rədd edilmə dərəcəsini izləyirik, bu da kitabxananın harada işə ehtiyacı olduğunu göstərir. Provayder yeni bir model buraxdıqda, keçməzdən əvvəl test dəstini yenidən işə salırıq.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızın ən çox təkrarladığı AI tapşırığını seçin və insanların hazırda istifadə etdiyi promptu yazın. Onu dörd hissə ilə yenidən yazın: kontekst, tapşırıq, nümunələr və yoxlanıla bilən məhdudiyyətlər. Köhnə və yeni versiyaları beş real sorğu üzərində sınaqdan keçirin və redaktənin nə qədər vaxt apardığını müqayisə edin. Daha yaxşısını tarix ilə paylaşılan sənəddə saxlayın və beləliklə, prompt kitabxanasında ilk girişi əldə etmiş olacaqsınız.
Oxumağa davam edin: AI Marketinq Agentliyi · AI Marketinq