Prompt engineering, ChatGPT, Claude və ya Gemini kimi AI modelinin faydalı nəticə verməsi üçün aydın təlimatlar, kontekst və nümunələr yazmaq təcrübəsidir. O, mətnin yazılması, xülasə edilməsi və təsnif edilməsi üçün ənənəvi alətləri əvəz edə bilər, lakin dəqiqlik, canlı məlumatlar və ya təkrarlanan hesablamalar vacib olduqda ixtisaslaşmış proqram təminatı hələ də qalib gəlir. Düzgün seçim alət-alət deyil, tapşırıq-tapşırıq edilir.
Yaxşı prompt engineering nələri əhatə edir?
Yaxşı bir prompt rolu, tapşırığı, auditoriyanı, formatı və məhdudiyyətləri müəyyən edir və yaxşı nəticə nümunələri verir. Marketinq komandası üçün bu, brend bələdçisini, iki təsdiqlənmiş reklamı və məhsul brifinqini yapışdırmaq, sonra nida işarəsi olmadan 90 simvoldan az on variasiya istəmək demək ola bilər.
Model təminatçıları öz bələdçilərini dərc edirlər. OpenAI, Anthropic və Google-un hamısı aydın təlimatlar, nümunələr, strukturlaşdırılmış formatlar və mürəkkəb tapşırıqların addımlara bölünməsini tövsiyə edir. Bu yazının yazıldığı vaxtda modellər həmçinin sistem təlimatlarını, fayl yükləmələrini və nəticələri daha ardıcıl edən strukturlaşdırılmış çıxış parametrlərini qəbul edir.
Promptlar ənənəvi alətləri harada üstələyir?
AI modelləri tapşırığın dildən asılı olduğu və düzgün cavabın müəyyən çevikliyə malik olduğu yerlərdə güclüdür.
- E-poçtların, reklam mətnlərinin, brifinqlərin və açılış səhifəsi bölmələrinin ilk qaralamaları.
- Müsahibələrin, rəylərin, sorğu şərhlərinin və uzun hesabatların xülasə edilməsi.
- Açıq mətni mövzulara görə təsnif etmək, məsələn, dəstək biletlərini etiketləmək.
- Məzmunu müxtəlif uzunluqlar, kanallar və ya oxu səviyyələri üçün yenidən yazmaq.
- Bucaqlar, başlıqlar və kampaniya konsepsiyaları üçün beyin fırtınası.
Bir çox komandalarda bu işlər bir vaxtlar kopirayterin vaxtına, sorğu alətinin mətn təhlili əlavəsinə və ya cədvəldə əllə etiketləməyə ehtiyac duyurdu.
Ənənəvi alətlər harada hələ də qalib gəlir?
Dəqiq rəqəmlərə, canlı məlumatlara və ya hər dəfə eyni nəticəyə ehtiyacınız olduqda ixtisaslaşmış alətlər daha yaxşıdır.
Məlumat və hesabat
GA4, Looker Studio və reklam platforması hesabatları xam məlumatlardan göstəriciləri hesablayır. Dil modeli cədvəli izah edə bilər, lakin rəqəmləri səhv oxuya və ya tendensiya uydura bilər. Hesablamaları analitika alətində saxlayın və modeldən şərh üçün istifadə edin.
SEO tədqiqatı
Axtarış həcmi, geriyə keçidlər və reytinqlər Google Keyword Planner, Search Console, Semrush və ya Ahrefs kimi alətlərdən gəlir. Həmin məlumatlara çıxışı olmayan bir model təxmin edəcək. İxrac etdiyiniz açar sözləri qruplaşdırmağı tapşırın, həcmlərini qiymətləndirməyi yox.
Planlaşdırma və iş axını
Dərc etmə, təsdiqlər və aktivlərin idarə edilməsi Hootsuite, Asana və ya DAM kimi alətlərə aiddir. Promptlar qeyd sistemini əvəz etmir.
Müəyyən bir tapşırıq üçün necə qərar verirsiniz?
Qısa bir müqayisəli test keçirin. Real bir tapşırıq seçin, onu adi qaydada və prompt ilə yerinə yetirin və müqayisə edin.
- Keyfiyyət: rəyçi onu təsdiqləyərmi? Hər ikisini kor-koranə qiymətləndirin.
- Vaxt: yalnız generasiyanı deyil, prompt yazmağı, nəzərdən keçirməyi və düzəltməyi daxil edin.
- Risk: nəticə səhv olarsa nə baş verir? Aşağı risk AI-ni dəstəkləyir.
- Təkrarlanabilirlik: tapşırıq hər dəfə eyni cavabı tələb edirmi?
- Məlumat: o, modelin görə bilmədiyi canlı və ya şəxsi rəqəmlərə əsaslanırmı?
Əgər AI keyfiyyət və vaxt baxımından qalib gəlirsə və risk aşağıdırsa, keçid edin. Əgər təzə məlumat lazımdırsa, ənənəvi aləti saxlayın və AI-ni yalnız hekayə qatı üçün əlavə edin.
Prompt engineering davamlı bir bacarıqdır?
Modellər boş təlimatlara əməl etməkdə daha yaxşılaşır, ona görə də bəzi fəndlər yox olur. Davamlı hissə aydınlıqdır: nə istədiyinizi bilmək, düzgün kontekst vermək və nəticəni yoxlamaq. Bunlar marketoloqların artıq sahib olduğu redaksiya və brifinq bacarıqlarıdır. Prompt kitabxanaları, saxlanılmış təlimatlar və xüsusi GPT-lər və ya Claude layihələri onları paylaşılan komanda aktivlərinə çevirir.