Prompt engineering fərdi sınaq-səhv üsulundan çıxıb paylaşılan bir iş axınına çevrildikdə vaxta qənaət edir: yazılı tapşırıq tərifi, təkrar istifadə edilə bilən şablon, nəticələri yoxlamaq üçün kiçik bir test dəsti, promptlar üçün versiya nəzarəti və insan tərəfindən nəzərdən keçirmə addımı. Bu addımları izləyən komandalar hər səhər promptları yenidən yaratmaq əvəzinə ChatGPT, Claude və ya Gemini-dən ardıcıl nəticələr əldə edirlər.
Prompt, böyük dil modelinə verdiyiniz təlimat və kontekstdir. Prompt engineering, modelin faydalı və proqnozlaşdırıla bilən nəticələr verməsi üçün bu təlimatları dizayn etmək təcrübəsidir. OpenAI, Anthropic və Google daxil olmaqla model təminatçıları öz promptinq bələdçilərini dərc edirlər və məsləhətlər üst-üstə düşür: konkret olun, nümunələr verin, təlimatları məlumatlardan ayırın və hansı formatı istədiyinizi bildirin.
Ad hoc promptlar niyə vaxt itkisinə səbəb olur?
Hər kəs öz promptlarını yazdıqda, keyfiyyət klaviaturanın arxasında kimin oturduğundan asılı olur. Yaxşı promptlar kiminsə çat tarixçəsində qalır və iş dəyişdikdə yox olur. Heç kim yeni model versiyasının nəticələri yaxşılaşdırdığını və ya pisləşdirdiyini bilmir, çünki heç nə sınaqdan keçirilməyib.
Gizli xərc redaktədir. Qeyri-müəyyən bir prompt, düzəldilməsi 20 dəqiqə çəkən bir qaralama yaradır. Sınaqdan keçirilmiş şablon isə beş dəqiqə çəkən bir qaralama yaradır. Yüzlərlə məhsul təsviri və ya reklam variantı üzərində bu fərq bütün biznesin əsasını təşkil edir.
Addım 1: Tapşırığı yazılı şəkildə müəyyən edin
Prompt yazmazdan əvvəl bir paraqraflıq tapşırıq kartı yazın. Burada nəticənin nə üçün olduğu, kimin oxuduğu, format və uzunluq, və nəyin uğursuzluq sayıldığı qeyd edilməlidir. Məsələn: “Meta reklamının əsas mətni, 90-125 simvol, geri qayıdan müştəri auditoriyası üçün, daxil edilmədikdə endirim iddiaları yoxdur, nida işarələri yoxdur.”
Bu kart sonrakı hər bir addım üçün meyar olur. Əgər komanda kart barədə razılığa gələ bilmirsə, heç bir prompt fikir ayrılığını həll edə bilməz.
Addım 2: Aydın bölmələri olan şablon yaradın
Yaxşı bir şablon sabit təlimatları dəyişən girişlərdən ayırır. Əksər komandalar belə bir strukturda qərarlaşır:
- Rol və məqsəd: modelin nə etdiyi və kimin üçün olduğu barədə bir və ya iki cümlə.
- Qaydalar: brendin səsi, qadağan olunmuş sözlər, hüquqi məhdudiyyətlər, uzunluq.
- Nümunələr: iki və ya üç təsdiqlənmiş nəticə, ideal olaraq onları yaradan girişlə birlikdə.
- Giriş: məhsul məlumatı, brif və ya mənbə mətni, aydın şəkildə işarələnmiş, məsələn, XML tipli teqlər daxilində.
- Çıxış formatı: düz mətn, JSON obyekti və ya adlandırılmış sütunları olan cədvəl.
Claude-un sənədləri promptun hissələrini ayırmaq üçün XML teqlərini tövsiyə edir, OpenAI-ın rəhbərliyi isə eyni səbəbdən ayırıcıları təklif edir. Hər ikisi işləyir; əsas odur ki, model qaydalarınızı məlumatlarınızdan ayıra bilsin.
Promptu istifadəyə verməzdən əvvəl onu necə sınaqdan keçirirsiniz?
Normal və çətin halları əhatə edən 10-30 real girişdən ibarət test dəsti yaradın: təsviri olmayan məhsul, çox uzun başlıq, həssas kateqoriya. Şablonu onların hamısına qarşı işlədin və hər bir nəticəni tapşırıq kartına görə qiymətləndirin.
Qiymətləndirmə sadə ola bilər. Hər nəticə üçün keçdi, düzəlt və ya uğursuz qeydləri olan bir cədvəl kifayətdir. Bəzi komandalar insan nəzərdən keçirməsindən əvvəl simvol uzunluğu və ya qadağan olunmuş sözlər kimi avtomatlaşdırılmış yoxlama əlavə edirlər. Şablonu dəyişdikdə, bütün dəsti yenidən işlədin. Bir hal üçün edilən düzəlişin digər üçünü pozmadığını bu yolla biləcəksiniz.
Addım 4: Promptları kod kimi versiyalaşdırın
Şablonları versiya nömrəsi və dəyişiklik jurnalı ilə paylaşılan bir yerdə saxlayın. Git deposu texniki komandalar üçün idealdır; tarixli versiyaları olan Notion səhifəsi digərləri üçün işləyir. Hər versiyanın hansı modeldə sınaqdan keçirildiyini qeyd edin.
Model yeniləmələri davranışı dəyişir. Bir buraxılış üçün tənzimlənmiş prompt növbəti dəfə daha uzun və ya daha rəsmi nəticə verə bilər. Versiyalı promptlar və test dəsti ilə yeni modeli yoxlamaq bir həftəlik şikayət əvəzinə bir saat çəkir.
Hansı tapşırıqlar prompt iş axınından daha çox faydalanır?
Aydın qaydaları olan təkrarlanan, yüksək həcmli işlər ən çox fayda verir. Marketinq komandası üçün yaxşı namizədlərə daxildir:
- Strukturlaşdırılmış lentdən məhsul təsviri qaralamaları.
- Cavab verən axtarış reklamları və Meta yerləşdirmələri üçün reklam mətni variantları.
- Böyük səhifə dəstləri üçün Meta başlıq və təsvir qaralamaları.
- Zəng transkriptlərinin və ya sorğu cavablarının xülasələri.
- Qlossariyə qarşı ilk keçid tərcümə yoxlamaları.
Birdəfəlik strateji yazı daha az faydalanır. Orada model ilə yaxşı məlumatlandırılmış söhbət şablon qurmaqdan çox vaxt daha sürətlidir.
Prompt kitabxanasına kim sahib olmalıdır?
Mülkiyyət iki istiqamətdə uğursuz olur. Əgər komandadakı AI həvəskarı hər prompta sahibdirsə, kitabxana şəxsi hobbi olur. Əgər heç kim sahib deyilsə, şablonlar sürüşür və nüsxələr çoxalır.
İşlək bir model hər şablon üçün bir biznes sahibi təyin edir, məsələn, reklam mətni şablonları üçün ödənişli sosial rəhbər, və bir nəfərə kitabxananı səliqəli saxlamaq işini verir. Dəyişikliklər qısa bir nəzərdən keçirmədən keçir: nə dəyişdi, niyə və yeni test dəstinin nəticəsi. Bu bürokratik səslənir, lakin adətən on dəqiqə çəkir və aylarla heç kimin fərqinə varmadığı keyfiyyətin sakitcə düşməsinin qarşısını alır.
Yaxşı bir şablon praktikada necə görünür?
Kateqoriya səhifəsi üçün meta təsvir şablonunu götürün. Rol xətti modelin açıq hava avadanlığı mağazası üçün axtarış fraqmentləri yazdığını deyir. Qaydalar 140-155 simvol, bir fayda, üstünlük dərəcələri yoxdur, kateqoriya adını bir dəfə daxil edin deyir. İki təsdiqlənmiş nümunə gəlir, sonra kateqoriya adı, ilk üç məhsul və qiymət aralığı ilə giriş bloku.
Bu şablon qısadır, bəlkə 150 söz, lakin təxminlərin çoxunu aradan qaldırır. Nəticə uğursuz olduqda, adətən onu çatışmayan qaydaya və ya zəif nümunəyə bağlaya bilərsiniz, bu da boş təlimatlar paraqrafını sazlamaqdan daha asandır.
Alien Road prompt engineering-i necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda müştəri komandasının artıq istifadə etdiyi promptları və yenidən yazmalı olduqları nəticələri toplamaqla başlayırıq. Bu kəşf vaxtın haraya getdiyini göstərir. Sonra komanda ilə tapşırıq kartları yazırıq, onların real məlumatlarından şablonlar və test dəsti qururuq və keçid həddi ilə razılaşırıq.
Şablonlar versiya tarixçəsi ilə saxlanılır və hər birinin müştəri tərəfində sahibi var. Aylıq olaraq, test dəstlərini cari modellərə qarşı yenidən işlədirik və keçid dərəcələrini və orta redaktə vaxtını bildiririk, beləliklə müştəri iş axınının hələ də fayda verib-vermədiyini görə bilər.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızın ən çox sorğu etdiyi tək tapşırığı seçin. Onun tapşırıq kartını yazın, razı qaldığınız üç nəticəni toplayın və onları yuxarıdakı beş bölmə ilə şablona çevirin.
Sonra 15 real giriş toplayın və onları işlədin. Hər birini dürüst qiymətləndirin. Yəqin ki, şablonda iki və ya üç qaydanın çatışmadığını görəcəksiniz; onları əlavə edin, yenidən işlədin və bütün komandanın tapa biləcəyi 1.0 versiyası kimi saxlayın.
Oxumağa davam edin: AI Marketinq Agentliyi · AI Marketinq