Od 0 do prompt enginneera – jak tworzyć skuteczne prompty?

W tym artykule przyjrzymy się, czym dokładnie jest prompt engineering w kontekście marketingu online, jakie są najczęstsze błędy oraz jak tworzyć prompty, które zrozumie każdy rodzaj AI (Co-pilot, Chat GPT, Gemini, Claude, Perplexity) i pozwolą uzyskać najlepsze rezultaty. Przedstawię także różne techniki do optymalizacji zapytań, zaczynając od najprostszych po najbardziej złożone.
Podzielę się również wskazówkami, których próżno szukać w Google, czy dokumentacji choćby Open AI. 

Czym zatem jest prompt engineering?

Prompt engineering to proces precyzyjnego formułowania zapytań, które są skierowane do modeli generatywnych AI. Jest to rodzaj sztuki polegającej na wywoływaniu konkretnych odpowiedzi przez zastosowanie odpowiedniej struktury, kontekstu i formatu wprowadzonych danych. 
Wyobraźmy sobie, że pisanie promptów jest jak nauka magii w Hogwarcie. Na początku każdy czarodziej musi nauczyć się podstawowych zaklęć – może to być zaklęcie, które zapala światło w ciemnym pomieszczeniu lub wprawia w ruch mały przedmiot. W kontekście prompt engineeringu możemy te zaklęcia porównać do najprostszych promptów – krótkie, bez kontekstu, które mogą dostarczyć użyteczne, ale ograniczone wyniki. Przykład takiego prostego promptu to np. „Opisz produkt fitnessowy do ćwiczeń w domu”. To jak rzucenie zaklęcia „Lumos!” – coś się dzieje, ale w świecie magii to w zasadzie podstawa, którą powinien znać każdy szanujący się czarodziej. 
Gdy jednak nabieramy doświadczenia, zaczynamy korzystać z bardziej skomplikowanych zaklęć – takich, które wymagają więcej precyzji, intencji i wiedzy. W prompt engineeringu, jest to moment, gdy zaczynamy stosować zaawansowane techniki, takie jak few-shot learning czy chain of thought. Odpowiednie przygotowanie promptu może prowadzić do bardziej wyrafinowanych odpowiedzi, które są dopasowane do konkretnego kontekstu, grupy docelowej i celu kampanii. To tak, jakby rzucić zaklęcie „Expecto Patronum!” – wymaga większego poziomu doświadczenia od adepta magii, aniżeli tylko wypowiedzenia prostego zaklęcia. 

Przykłady złych promptów

Aby lepiej zrozumieć, na czym polega sztuka tworzenia dobrych promptów, warto zacząć od najczęściej popełnianych błędów.

1. Dwuznaczności – prompt typu „Przygotuj viralową kampanię” nie daje AI wystarczająco dużo informacji. Model nie wie, czy kampania ma być skierowana do kobiet, mężczyzn, młodzieży czy seniorów, ani jakie są jej cele. 
2. Braku kontekstu – prompt „Stwórz opis dla nowych oddychających bokserek”. Prompt nie może być zbyt ogólny. Aby dostarczyć wartościowy materiał, AI potrzebuje dodatkowych szczegółów – co to za produkt, jakie są jego cechy, jaki to jest materiał, do kogo produkt jest skierowany?
3. Zbyt minimalistyczny opis – prompty, takie jak: „Napisz e-mail sprzedażowy”, mogą ograniczyć możliwości AI, zwłaszcza jeśli nie określono celu, tonu czy kontekstu. 
    

Porównując to do magii, to tak jakby czarodziej rzucił zaklęcie „Twórz!” bez zrozumienia, co dokładnie chce osiągnąć. Rezultat? Raczej chaotyczne i nieprzewidywalne efekty.

Czym zajmuje się prompt engineer w kontekście marketingu online?

Prompt engineer w kontekście marketingu online to specjalista, który potrafi komunikować się w zamierzony sposób z generatywną AI, aby uzyskać jakościowe wyniki. Zadaniem takiej osoby jest tworzenie zapytań (promptów), które przekładają się na konkretne rezultaty – od wygenerowania skutecznych treści reklamowych, po automatyczne tworzenie raportów z comiesięcznych podsumowań prowadzonych działań np. w obrębie mediów płatnych. Jest on kimś w rodzaju tłumacza między człowiekiem a AI, dbając o to, aby AI zrozumiała cel marketingowy i dostarczyła informacje, które są użyteczne i efektywne dla konkretnej firmy. 

Jakie są kluczowe umiejętności prompt engineera?

1. Precyzyjne i klarowne formułowanie pytań to podstawowa umiejętność, która decyduje o jakości odpowiedzi AI.
2. Zrozumienie kontekstu ważne jest, aby wiedzieć, w jakim środowisku będzie użyta odpowiedź AI – jakie są potrzeby klienta, cele kampanii, dla kogo tworzymy rozwiązanie AI i jaki poziom wiedzy będzie miała ta osoba.
3. Kreatywność to czasem coś, co daje najlepsze rezultaty, jednak jest to dość nieoczywiste rozwiązanie, np. zastosowanie 6 kapeluszy Dr. de Bono. Prompt engineer musi być w stanie myśleć nieszablonowo.
4. Zrozumienie use case’ów, które może zaadresować konkretna AI. Bez tego jesteśmy trochę jak dziecko we mgle. Wiemy, że coś jest możliwe, ale nie do końca rozumiemy, co konkretnie. 
5. Ograniczenia oraz zagrożenia. Może okazać się tak, że zapomnieliśmy o dodaniu konkretnych instrukcji zabezpieczających (guardrails) lub nie wiemy, że pomimo zdefiniowania temperatury w AI na poziomie 0.1 to i tak AI może nadal halucynować, a ktoś, kto się zna na tzw. prompt injection, jest nam w stanie tego Chatbota przejąć co już miało miejsce m.in. w dość znanej polskiej firmie.
    

Jakie techniki prompt engineeringu warto znać, aby móc tworzyć własne rozwiązania, opierając się na generatywnej sztucznej inteligencji?

1. One-shot prompting polega na podaniu jednego konkretnego przykładu w prompcie. Jest to przydatne, gdy AI ma dostarczyć prostą odpowiedź na podstawie jednego wzorca. Przykład: „Napisz opis produktu zgodnie z poniższych przykładem {przykład}”.
2. Few-shot prompting stosuje więcej niż jeden przykład, aby AI miało lepsze pojęcie o kontekście np. analizy sentymentu. Przykład: „Przeanalizuj sentyment opinii z Opineo. Poniżej przesyłam 3 przykładowe opinie, negatywne, neutralne oraz pozytywne: {przykład opinii negatywnej}, {przykład opinii neutralnej}, {przykład opinii pozytywnej}”.
3. Chain of thought polega na stopniowym rozbiciu konkretnego zapytania na konkretne kroki (poszczególne elementy). Na przykład: „Opisz cechy produktu, następnie podaj korzyści, a na końcu dodaj CTA (call to action)”.
4. Tree of thoughts to bardziej skomplikowana technika, w której AI rozważa różne scenariusze i proponuje różne rozwiązania. Przykład: „Jeśli produkt jest skierowany do młodzieży, skup się na stylu życia. Jeśli do seniorów, podkreśl zdrowie”.
5. Prompt chaining – w tej technice kilka promptów jest łączonych w logiczny ciąg, prowadząc AI krok po kroku przez zadanie. Przykład: „Najpierw opisz grupę docelową, następnie zidentyfikuj ich potrzeby, a na końcu zaproponuj rozwiązanie”.
6. ReAct (Reasoning + Acting) to koncepcja zakorzeniona w naturalnej ludzkiej zdolności do uczenia się i podejmowania decyzji poprzez łączenie „działania” i „rozumowania”. 
7. Multimodal prompting wykorzystuje różne formy danych (tekst, obraz, dźwięk). Przykład: „Na podstawie opisu briefu kampanii reklamowej stwórz konkretne propozycje grafik reklamowych”.
8. Reflection prompting polega na tym, że AI analizuje swoją odpowiedź i proponuje ulepszenia. Przykład: „Przeanalizuj wygenerowaną odpowiedź i oceń ją w skali od 1 do 10, a następnie stwórz listę rekomendacji, co warto w niej poprawić”.

O czym warto pamiętać, komunikując się z AI?

1. Eliminuj konkretne elementy. Persona może np. zawęzić możliwości AI. Czasem lepiej jest pozostawić więcej swobody sztucznej inteligencji na samym początku i nie dawać jej konkretnej roli.
2. Opis kontekstu jest kluczowy. Sztuczna inteligencja lepiej działa, gdy zna cel zadania, grupę docelową i inne kluczowe informacje. Poprawne opisanie kontekstu jest jednym z najważniejszych elementów w tworzeniu zapytania. 
3. Eksperymentuj z różnymi technikami. Nie bój się mieszać różnych technik promptowania. To pozwala na uzyskanie bardziej precyzyjnych i różnorodnych wyników.
4. Używaj pozytywnego języka. W promptach marketingowych, zwłaszcza tych skierowanych do AI generującej treści sprzedażowe, warto stosować pozytywny, motywujący ton. To wpływa na styl generowanych treści.
5. Monitoruj wyniki i ucz się na błędach. Sztuczna inteligencja nie zawsze trafia w dziesiątkę. Ważne jest, aby analizować uzyskane odpowiedzi i na tej podstawie modyfikować stworzony wcześniej prompt.
6. Zostaw AI pole do kreatywności. Dobre prompty zawierają wystarczająco dużo szczegółów, aby AI miała jasny kierunek, ale jednocześnie nie są zbyt restrykcyjne, co pozwala jej na wykorzystanie w pełni swojego potencjału twórczego.
    

Przykładowy framework tworzenia efektywnych promptów

Na koniec, warto zaprezentować framework, który można stosować przy tworzeniu promptów. Oparty na sześciu kluczowych elementach framework zapewnia, że każdy prompt jest kompletny i dobrze przemyślany.

1. Persona, czyli kto jest odbiorcą treści, jakiej odpowiedzi oczekujemy od AI? Persona może być pomocna, ale nie zawsze konieczna.
2. Kontekst, czyli opis Twojej indywidualnej sytuacji. Czy np. tworzysz treść marketingową, opis produktu, czy wysyłasz e-mail do klienta zwracającego szczególną uwagę na detale? Im więcej kontekstu, tym lepiej AI zrozumie zadanie.
3. Zadanie, czyli co konkretnie chcesz, aby AI dla Ciebie zrobiło? Napisanie e-maila, stworzenie raportu, analiza danych – wyraźnie określ, co jest celem.
4. Format, czyli jaką formę ma mieć wynik? To może być tekst pisany, lista, raport, itp.
5. Ton, czyli treść ma być formalna, nieformalna, perswazyjna? Wyznaczenie tonu pomaga AI w tworzeniu odpowiednich treści.
6. Ograniczenia, czyli określenie konkretnych wytycznych, takich jak długość treści, kluczowe słowa, które muszą się pojawić, pewne aspekty, których prompt nie powinien brać pod uwagę itp.
    

Podsumowanie

Choć pojawiają się głosy, że nie warto uczyć się pisania prompt engineeringu w dobie coraz bardziej zaawansowanej AI, warto jednak poznać podstawy, w jaki sposób generatywna AI przetwarza nasze zapytania. Kluczem do sukcesu jest zrozumienie, jak działa ta technologia, aby skutecznie wykorzystać ją w działaniach marketingowych. Prompt engineering to sztuka rozwiązywania problemów, wykorzystująca do tego możliwości, jakie daje nam sztuczna inteligencja. 
Cytując Elona Maska:
„Generatywna sztuczna inteligencja jest kluczem do rozwiązania niektórych z największych problemów świata, takich jak zmiany klimatu, ubóstwo i choroby. Ma potencjał, by uczynić świat lepszym miejscem dla wszystkich”.