Google publikuje dokument o inżynierii promptów. Co musisz o nim wiedzieć?

Google opublikowało 69-stronicowy dokument, który w ciągu kilkudziesięciu godzin stał się jednym z najczęściej komentowanych materiałów w branży. To kompleksowy przewodnik po technikach inżynierii promptów.

Inżynieria promptów – most między człowiekiem a modelem AI

Inżynieria promptów (ang. prompt engineering) to sztuka zadawania modelowi AI pytań w sposób, który pozwala mu wygenerować najbardziej precyzyjne, spójne i użyteczne odpowiedzi. Dokument Google pokazuje, że nie wystarczy „napisać zapytania”. Trzeba je konstruować z uwzględnieniem roli modelu, kontekstu, stylu, formatu oraz celów użytkownika. To właśnie jakość promptu decyduje o jakości odpowiedzi.

Poradnik napisany przez Lee Bonstra już teraz uznawany jest za pozycję obowiązkową dla deweloperów, badaczy i specjalistów pracujących z dużymi modelami językowymi (LLM). Co ciekawe, to nie pierwszy tekst w ostatnim czasie, który pozwala lepiej zrozumieć działanie sztucznej inteligencji. Przeczytaj także: Jak myśli sztuczna inteligencja? Naukowcy zajrzeli do „mózgu” Claude AI.

Od podstaw do zaawansowanych strategii

Google dzieli promptowanie na kilka głównych kategorii. W podstawowym zestawie znajdziemy:

• zero-shot prompting (bez przykładów),
• one-shot i few-shot prompting (z jednym lub kilkoma przykładami),
• promptowanie systemowe i ról (nadanie modelowi kontekstu lub tożsamości),
• promptowanie kontekstowe (dostarczenie tła do pytania).

Dalej pojawiają się zaawansowane techniki. Chain-of-Thought (CoT) to model pokazujący proces rozumowania krok po kroku. ReAct (Reason+Act) łączy myślenie i działanie, np. w przypadku korzystania z narzędzi zewnętrznych.

Pozostałe techniki to Tree-of-Thoughts (ToT) i Self-consistency voting. Pierwszy z nich dotyczy eksploracji wielu dróg rozumowania, a drugi – powtarzania zapytań i wyboru najbardziej spójnej odpowiedzi.

AI jako partner programisty – prompty kodujące

Dokument dużo miejsca poświęca promptom kodującym. Modele LLM mogą pomagać w różnych zadaniach związanych z programowaniem. Jednym z nich jest oczywiście generowanie kodu. Poza tym duże modele językowe wspierają wyjaśnianie funkcjonalności kodu linia po linii.

Podpowiedzi mogą także ułatwiać automatyczne tworzenie testów jednostkowych i optymalizację kodu (sugerowanie ulepszeń istniejącego kodu). Dzięki LLM programiści są w stanie również generować dokumentację obejmującą opisy funkcji, objaśnienie parametrów czy przykłady użycia.

Dobrze skonstruowany prompt może znacząco skrócić czas pracy nad projektem i poprawić jakość kodu. To tak, jakby mieć przy sobie asystenta, który rozumie nie tylko strukturę kodu, ale i kontekst biznesowy zadania.

Najlepsze praktyki według Google

Lee Boonstra proponuje konkretne zasady budowania skutecznych promptów:

1. jasno zdefiniuj zadanie,
2. dostarcz odpowiedni kontekst,
3. określ oczekiwany format odpowiedzi,
4. testuj i iteruj,
5. dziel złożone zadania na etapy.

To wskazówki praktyczne, które można zastosować zarówno w pracy naukowej, jak i w codziennych projektach programistycznych czy contentowych. Osoba autorska podkreśla, że prompt engineering to proces, który wymaga cierpliwości, testowania i ciągłego uczenia się.

Inżynieria promptów – co dalej?

Publikacja Google może zwiększyć popularność inżynierii promptów jako osobnej dyscypliny w ramach prac nad AI. Coraz więcej narzędzi powstaje, by automatyzować lub optymalizować prompty. Już teraz niektóre modele pomagają pisać prompty do innych modeli. Wkrótce może pojawić się potrzeba ich standaryzacji, by były kompatybilne między różnymi systemami.

Tym samym inżynieria promptów przestaje być sztuką niszową i staje się istotnym elementem pracy z AI. Google postawiło ważny krok, by tę wiedzę usystematyzować i udostępnić.

Cały dokument możesz przeczytać na tej stronie.