Почему ИИ — это освоение подсказок

Появление генеративного искусственного интеллекта (ИИ) открыло эру, когда машины стали способны производить результаты, очень похожие на творения человека, охватывающие текст, изображения, код и т. п. Хотя это и преобразующая способность сама по себе, ее успех зависит от очень простого аспекта: эффективности коммуникации между нами и моделями ИИ — другими словами, насколько эффективен набор инструкций, это определит качество ответа модели ИИ.

Что такое подсказки ИИ?

Набор инструкций, которые мы вводим в модель ИИ или большую языковую модель (LLM) в надежде получить желаемый результат, — это то, что мы все знаем как подсказку ИИ (или просто подсказку), и он составляет важную часть проектирования подсказок. докладе По оценкам Fortune Business Insights, объем мирового рынка ИИ вырастет с 294.16 млрд долларов США в 2025 году до 1,771.62 2032 млрд долларов США к XNUMX году, причем значительная часть этого роста будет обеспечена за счет приложений генеративного ИИ, где оперативное проектирование играет жизненно важную роль.

Однако все мы сталкиваемся с ситуациями, когда кажется, что выходной сигнал генерируется с помощью инструмента генеративного ИИ (gen AI), такого как ChatGPT от Open AI или Gemini от Google, далёк от того, что было необходимо или, по крайней мере, ожидалось.

Вот тогда-то и стоит сделать шаг назад и взглянуть на исходный запрос второй раз (или третий, четвертый или даже пятый, если нужно). Возможно, он неконкретен, не имеет контекста или даже не содержит ключевой информации, которая сделала бы ответ стоящим.

Сила подсказок ИИ

Слишком долго в повествовании об ИИ доминировали сложные алгоритмы и замысловатое кодирование. Правда в том, что для того, чтобы максимально использовать генеративные модели ИИ, вам не нужно иметь докторскую степень в области компьютерных наук. Все, что нужно, — это способность формулировать четкие, конкретные и хорошо структурированные подсказки, поскольку эти модели ИИ управляются машинным обучением и обработкой естественного языка (NLP). Это навык настолько необычный, что он дал начало специализированной области, известной как быстрый инжиниринг.

A Недавнее исследование продемонстрировали, что применение определенных методов проектирования подсказок привело к среднему улучшению на 11.46% по сравнению с немодифицированными запросами. Если что и ясно показывает, что даже незначительные улучшения в дизайне подсказок могут привести к существенному повышению производительности.

Мы все слышали об использовании ИИ в качестве интеллектуальных помощников, но не многие из нас обращают внимание на тот факт, что это умный помощник разумен только до тех пор, пока он продолжает получать конкретный Заказы (подсказки). Без них мы, по сути, передаем мощному инструменту неопределенный запрос и надеемся на лучшее. И как гласит старая поговорка, мусор на входе — мусор на выходе.

Еще один продукт статья про исследование на основе проектирования подсказок показало, что большие языковые модели, оснащенные хорошо продуманными подсказками, могут соответствовать возможностям проектирования подсказок на уровне человека, достигая сопоставимой производительности при выполнении различных задач.

Прелесть ИИ на основе подсказок заключается в его доступности. Чтобы научиться писать эффективные подсказки, не требуется опыт в определенной области, и люди, занимающие различные должности в организации, должны воспользоваться этим. Например:

• Маркетинговые команды могут использовать подсказки для создания убедительных рекламных текстов.
• Отделы продаж могут использовать их для персонализации взаимодействия с клиентами.
• Операционные группы могут использовать их для анализа данных и оптимизации процессов. 

Что именно делает подсказки ИИ эффективными?

Следует помнить, что хотя организации могут делегировать многие повседневные задачи ИИ, реальное конкурентное преимущество заключается в том, насколько хорошо они им руководят. Возьмем, к примеру, следующую подсказку, предоставленную ChatGPT:

На первый взгляд, эта подсказка кажется простой и задает разумную основу. Она инструктирует ИИ сгенерировать маркетинговое письмо, которое будет одновременно убедительным и информативным, с акцентом на ключевых функциях продукта и призывом к действию.

Вот вывод:

Однако, глядя на сгенерированное письмо, становится очевидно, что оно общее, не вызывает эмоционального отклика и упускает возможности стратегического убеждения. Несложно догадаться, что во всем виновата подсказка, потому что:

• Подсказка не дает указание ИИ создать привлекающая внимание тема письма, оставляя на волю случая, будет ли начало письма достаточно интересным
• Не упоминается название продукта что бы ни
• Хотя подсказка определяет «занятых профессионалов» как целевую аудиторию, она не направляет ИИ признайте свои конкретные проблемы или разочарования
• Без указания включить отзывы клиентов, истории успеха или отраслевые награды, ответ ИИ не вызывает доверия и не способствует укреплению доверия
• Хотя в исходном запросе предлагается отправить маркетинговое электронное письмо, в нем не указывается, как должен быть структурирован контент. максимальный эффект
• В подсказке запрашивается «сильный призыв к действию», но не уточняется, что делает его сильным. CTA, которому не хватает срочное предложение или стимул вряд ли заставит читателя предпринять немедленные действия

Теперь попробуем с измененным приглашением:

Здесь мы видим более подробную подсказку, раскрывающую суть спроса.

Вот вывод:

Улучшения заметны сразу — электронное письмо теперь более вовлекающее, структурированное и убедительное. И снова подсказка играет важную роль:

• Подсказка явно просит указать тему письма, гарантируя, что электронное письмо начнется с чего-то сильного и сразу же привлечет внимание
• Продукт называется (SmartNest), что добавляет брендинг, достоверность и ощущение узнаваемости сообщения
• Он направляет ИИ на признавать проблемы аудитории, делая электронное письмо более понятным и убедительным
• Он дает указание ИИ включите отзыв клиента и признание в отрасли, добавляя элементы, укрепляющие доверие, которые усиливают авторитет
• Форматирование указано (краткие абзацы, маркеры, где необходимо), обеспечивающие читабельность и облегчающие просмотр электронного письма
• Призыв к действию улучшен, с элементом, чувствительным ко времени, который создает срочность и побуждает к немедленным действиям

Советы по написанию эффективных подсказок для ИИ

Главный вывод здесь заключается в том, что надежная подсказка ИИ — это та, которая: 

• Имеет четкие, конкретные и подробные инструкции
• Предоставляет контекст и необходимые справочные данные
• Имеет логическую последовательность и требует требуемой структуры ответа.
• Назначает соответствующую роль (например, «предположим, вы эксперт по интеграции данных»)
• Предоставляет информацию о том, какой тон и стиль следует использовать
• Не является излишне сложным
• Не включает в себя цепочку из множества сложных задач
• Уменьшает количество итераций (туда-сюда)

Короче говоря, он направляет работу ИИ, точно описывая, что необходимо включить, чтобы результат максимально соответствовал поставленной цели.

Агенты ИИ: преодоление разрыва между подсказками ИИ и его производительностью

Учитывая рост автономные агенты ИИ и их применение в различных условиях, важно признать, что их эффективность напрямую зависит от точности и ясности ввода (подсказки), который им дается. Это в первую очередь потому, что агенты ИИ, независимо от того, насколько они автономны, все еще нуждаются в том, чтобы мы ставили цели, которых мы хотим, чтобы они достигли от нашего имени.

AI-агенты анализировать естественный язык и выполнять задачи, изложенные в системном приглашении, включая основные инструкции, руководства и контекст, которые управляют ответами агента. Вот почему так важно, чтобы подсказки ИИ были точными и хорошо структурированными.

Еще одна вещь, которую следует иметь в виду, заключается в том, что ясность подсказки напрямую связана со скоростью и точностью ответа агента ИИ. Хорошо продуманная подсказка сокращает ненужные повторные запросы для разъяснений, что приводит к более быстрой и точной работе — будь то анализ данных, оптимизация рабочих процессов или поддержка взаимодействия с клиентами.

Четко сформулированная подсказка может побудить ИИ-агента:

• Распознавать тонкие закономерности в сложных наборах данных
• Генерируйте креативные решения в конкурентной среде
• Управляйте многогранными проектами, уделяя особое внимание эффективности
• Адаптируйтесь к меняющимся сценариям с минимальным вмешательством

Переосмысление взаимодействия с ИИ с помощью эффективной оперативной инженерии

По мере того как студенты магистратуры становятся все более опытными, качество их результатов все больше зависит от того, насколько хорошо мы структурируем наши задания.

Что касается организаций, то инжиниринг подсказок не ограничивается уточнением запросов и в большей степени касается разработки систематического подхода к извлечению наиболее точных, контекстно релевантных и высокоценных ответов. Вместо того чтобы рассматривать подсказки как изолированные запросы, организациям необходимо создать внутреннюю «возможность инжиниринга подсказок», которая интегрируется с существующими цифровыми рабочими процессами и процессами принятия решений.

Для этого организации должны:

Создавайте централизованные центры знаний для подсказок и передового опыта в области ИИ

Разработка внутренних репозиториев, где эффективные подсказки, категоризированные по вариантам использования и функциям, документируются и легкодоступны, является одним из первых действий. Это должно сочетаться с постоянно обновляемым документом, описывающим лучшие практики построения подсказок, включая рекомендации по ясности, предоставлению контекста, желаемым форматам и методам смягчения предвзятости. Цель состоит в том, чтобы достичь согласованности и не допустить, чтобы команды неоднократно решали одни и те же проблемы с подсказками в изоляции.

Создайте команду кросс-коллаборации

Оптимальное оперативное проектирование требует сочетания технических знаний и знаний в конкретной области, а это значит, что специалистам по обработке данных, экспертам в предметной области и конечным пользователям необходимо объединить усилия для совместного проектирования, которое будет одновременно технически обоснованным и соответствующим бизнес-целям.

Упростите создание запросов ИИ для бизнес-пользователей

Лица с непосредственным опытом работы с данными и бизнес-задачами лучше всего понимают желаемые результаты. Поэтому организация должна внедрить интуитивно понятные инструменты и визуальные интерфейсы, которые позволят нетехническим пользователям легко разрабатывать и совершенствовать подсказки без необходимости писать сложный код.

Интеграция оперативной инженерии в существующую технологическую инфраструктуру

Вместо того чтобы рассматривать оперативное проектирование как отдельную задачу, организациям следует использовать унифицированные инструменты и платформы для обеспечения бесперебойного процесса. интеграция с различными корпоративными источниками данных. Цель здесь — обеспечить возможность создания контекстно-зависимых подсказок, которые используют самую актуальную бизнес-информацию и предоставляют еще более надежные сведения.

Демократизируйте оперативное проектирование и дайте возможность командам экспериментировать и совершенствоваться

Среда, в которой команды могут быстро создавать и тестировать различные версии подсказок, является ключом к постоянному совершенствованию. Таким образом, организации должны предоставить более широкому кругу сотрудников в разных отделах возможность эффективно взаимодействовать с LLM и создавать решения на базе ИИ, адаптированные к их конкретным потребностям.

Что означает эффективное оперативное проектирование для бизнеса

Итак, как оперативная инженерия влияет на все остальные виды бизнеса? Для начала, ИИ больше не является просто бэкэнд-инструментом для специалистов по данным. Он стал основным двигателем эффективности для бизнеса, и организации, которые рассматривают оперативную инженерию как стратегическую дисциплину, а не как ситуативный навык, видят реальные преимущества.

• Команды отделов, способные разрабатывать четко сформулированные подсказки, смогут создавать эффективных агентов ИИ для своих конкретных вариантов использования, не сдерживаясь техническими ограничениями.
• Стратегическое оперативное проектирование позволяет организациям адаптировать ИИ к конкретным бизнес-потребностям, будь то автоматизация поддержки клиентов или анализ сложных данных.
• Оптимизированные подсказки обеспечивают более быстрые и релевантные результаты, что снижает необходимость в ручном исправлении или многократных итерациях.
• Компании, освоившие взаимодействие с искусственным интеллектом, получают явное преимущество перед конкурентами, которые применяют его методом проб и ошибок.
• Благодаря стандартизации лучших практик команды могут масштабировать внедрение ИИ в разных отделах, не изобретая велосипед для каждого варианта использования.

Сможет ли ИИ когда-нибудь перерасти необходимость в хороших подсказках?

Несомненно, что ИИ становится умнее. Текущие достижения в области LLM и тонко настроенные интерфейсы делают взаимодействие с ИИ все более интуитивным для всех. Но означает ли это, что мы достигнем точки, когда подсказки больше не будут иметь значения?

Короткий ответ: не совсем.

Длинный ответ: даже когда системы ИИ становятся более контекстно-зависимыми и способны лучше понимать естественный язык, они по-прежнему зависят от структурированного ввода для выдачи релевантных, высококачественных ответов. И основная причина заключается в простом факте, что ИИ не «думает» так, как мы. Поэтому без четкого направления он может неправильно истолковать намерение, упустить важные нюансы или по умолчанию выдавать общие, малоценные ответы, как мы уже видели в примерах выше.

Хотя будущие модели ИИ сократят кривую обучения для пользователей, сделав взаимодействие более текучим, они не устранят необходимость в хорошо продуманных подсказках. Если уж на то пошло, способность овладеть подсказками станет еще более ценной, поскольку ИИ возьмется за более сложные задачи.

И не будем забывать, что понимание ограничений ИИ также является конкурентным преимуществом. Поскольку ИИ может галлюцинировать, неверно истолковывать двусмысленный язык или давать вводящую в заблуждение уверенность в неверных ответах, пользователи, которые распознают эти подводные камни и создают подсказки для их устранения, всегда будут получать более надежные результаты, чем те, кто считает ИИ безупречным.

Вывод: истинная сила ИИ заключается в пользователе, а не в модели

Самое большое заблуждение об ИИ заключается в том, что это полностью автономная, всезнающая сущность. На самом деле ИИ настолько же силен, насколько силен человек, который его использует. Вот почему развитие оперативной грамотности быстро становится необходимым навыком не только для инженеров ИИ, но и для руководителей бизнеса, маркетологов, аналитиков и креативщиков.

Благодаря современным платформам обработки данных, интегрирующим агентов ИИ, таким как Astera, умение создавать хорошие подсказки станет таким же важным, как и написание эффективного кода.

Узнать больше о Astera Конструктор агентов ИИ.