Spis treści

Co to jest prompt w kontekście sztucznej inteligencji?

W kontekście AI prompt to tekstowy komunikat, który przekazujesz systemowi sztucznej inteligencji, aby wykonał określone zadanie. Może przyjąć formę pytania, polecenia, opisu sytuacji czy zestawu wytycznych. Jego zadaniem jest inicjacja procesu generowania odpowiedzi na podstawie danych, jakimi dysponuje dany model językowy. Prompt pełni więc rolę mostu łączącego użytkownika z algorytmem i modelem statystycznym uczonym na miliardach słów.

Choć zasada działania narzędzi opartych na AI pozostaje podobna, konkretne systemy mogą przetwarzać komunikaty w nieco inny sposób. To, co przynosi dobre rezultaty w jednym narzędziu, w innym może prowadzić do niezadowalającej odpowiedzi. W przypadku korzystania z różnych rozwiązań (raz z Chata GPT, innym razem z Gemini albo z Perplexity) konieczne bywa dostosowanie promptu do specyfiki danego systemu. Czasem wystarczy zmienić strukturę polecenia lub uprościć jego treść, ale zdarzają się sytuacje, w których trzeba stworzyć prompt od podstaw. Takie różnice wynikają m.in. z odmiennych sposobów interpretacji zapytań, zakresu danych treningowych czy reakcji na szczegółowość komunikatu.

promptowanie

Skuteczny prompting – jak stworzyć dobry prompt?

Efektywność generowania odpowiedzi przez system AI zaczyna się od sposobu, w jaki został sformułowany prompt. To, co wpiszesz, wpływa bezpośrednio na jakość, zakres i trafność rezultatów. Warto więc wiedzieć, co po kolei powinno znaleźć się w dobrym prompcie, aby w szybkim czasie uzyskać oczekiwane efekty.

1. Rola, w jaką ma wejść AI

Pierwszym krokiem jest określenie, jaką rolę powinien przyjąć system. Może to być ekspert, korektor, analityk danych, nauczyciel albo np. konsultant ds. marketingu. To definiuje sposób, w jaki model interpretuje zapytanie i wybiera strategię działania. Wystarczy rozpocząć prompt od słów „Jesteś nauczycielem/copywriterem/analitykiem”.

2. Zadanie do wykonania

Następnie należy wskazać konkretne działanie, które ma zostać zrealizowane. W tym celu warto używać takich fraz jak „napisz podsumowanie artykułu”, „stwórz listę kontrolną”, „zredaguj tekst pod SEO”. Jasne określenie funkcji eliminuje nieporozumienia i pozwala skupić się na określonym zadaniu.

prompting

3. Parametry odpowiedzi

Po określeniu roli i zadania, czas na doprecyzowanie sposobu, w jaki system ma zrealizować polecenie. To etap, który ma bezpośredni wpływ na precyzję odpowiedzi AI. Uzupełnienie promptu o jasne instrukcje pozwala ograniczyć liczbę nieporozumień i sprawia, że wynik jest lepiej dopasowany do oczekiwań.

  • Forma odpowiedzi – należy wskazać, w jakim układzie powinna być przedstawiona treść. Może to być lista punktowana, tekst ciągły, podział na sekcje lub wypunktowanie z przykładami. Wybrana forma wpływa na czytelność i użyteczność wygenerowanego materiału.
  • Styl językowy – istotne jest określenie tonu wypowiedzi. W zależności od przeznaczenia treści można zażądać stylu neutralnego, specjalistycznego, lekkiego lub informacyjnego. AI potrafi dostosować sposób wypowiedzi, ale wymaga wskazania kierunku działania.
  • Odbiorca – kto ma przeczytać odpowiedź? Inaczej należy formułować treść dla osoby początkującej, inaczej dla eksperta technicznego. Wskazanie poziomu wiedzy odbiorcy pozwala uniknąć niepotrzebnych uproszczeń lub zbyt złożonych wyjaśnień.
  • Kontekst tematyczny – nawet najlepiej przygotowany prompt może zawieść, jeśli zabraknie tła sytuacyjnego. Warto zawrzeć informacje o tym, do czego potrzebna jest odpowiedź i jaki obszar tematyczny obejmuje. Może to być np. zdanie „odpowiedź ma dotyczyć analizy trendów w e-commerce w 2024 roku”.
  • Zakres treści – określ, co dokładnie powinno znaleźć się w wygenerowanym materiale. Można zaznaczyć, że odpowiedź ma obejmować tylko dane z konkretnego roku, zawierać przykłady lub unikać opisów teoretycznych.
  • Ograniczenia techniczne – istotne w przypadku dłuższych treści lub publikacji w określonych kanałach. Można dodać ograniczenie znaków, określoną liczbę punktów albo zakaz używania określonych słów.

Uwzględnienie tych parametrów w prompcie pozwala systemowi AI dostarczyć treści, które lepiej odpowiadają na pytania dotyczące konkretnego problemu. Pozwala to uniknąć ogólnikowych odpowiedzi, które nie realizują celu zapytania ani nie spełniają potrzeb użytkownika.

Nie kopiuj – eksperymentuj!

Gotowe prompty do ChatGPT znalezione w internecie często wydają się atrakcyjne. Można je szybko wkleić i liczyć na równie szybki efekt. Problem polega na tym, że taki sposób pracy nie uwzględnia konkretnego kontekstu, w którym działa dany użytkownik. Modele AI reagują na niuanse językowe i intencje – kopiowanie cudzych instrukcji z reguły nie daje satysfakcjonujących wyników.

Zamiast szukać gotowych rozwiązań, lepiej testować własne podejścia. Eksperymentowanie z formą, długością i kolejnością elementów promptu pozwala lepiej zrozumieć, jak działa prompt w kontekście konkretnego modelu. To także sposób na rozwój umiejętności i zdobycie realnego wpływu na jakość odpowiedzi AI. Napisanie własnego promptu w praktyce zajmuje tylko chwilę – a pozwala osiągnąć rezultaty znacznie lepiej dopasowane do potrzeb użytkownika niż przypadkowy szablon.

Prompt to nie wszystko

Dobrze przygotowany prompt to dopiero początek. To, czy był skuteczny, okazuje się dopiero po otrzymaniu odpowiedzi. To właśnie na tym etapie można sprawdzić, czy w komunikacie znalazły się wszystkie potrzebne informacje. Zdarza się, że system pomija istotny szczegół, mylnie odczytuje intencje albo generuje treść nie do końca zgodną z oczekiwaniami. Nie oznacza to błędu – to naturalny element pracy z modelem językowym.

W takich sytuacjach wystarczy uzupełnić dane, dodać brakujące informacje lub przeformułować jedno zdanie. Można to zrobić zarówno wysyłając do Chata kolejną wiadomość, jak i modyfikując pierwotny prompt. AI opiera się na kontekście, więc nawet drobna modyfikacja może znacząco wpłynąć na rezultat. Promptowanie to nie jednorazowe działanie – to proces, który wymaga reagowania na efekty i dostosowywania kolejnych instrukcji do tego, co zostało już wygenerowane.

prompty do chatgpt

Dobry prompt Chat GPT – najczęstsze błędy w pisaniu promptów

Poniżej znajdziesz zestawienie błędów, które najczęściej pojawiają się przy tworzeniu promptów – niezależnie od tego, czy są kierowane do Chat GPT, generatora obrazów czy innego systemu sztucznej inteligencji.

  • Brak kontekstu

Modele AI nie mają dostępu do zewnętrznych danych ani wiedzy o sytuacji użytkownika. Jeśli nie wskażesz, do czego odnosi się zapytanie, model może wygenerować odpowiedź nieadekwatną lub mylącą. Przykład: pytając o „strategię contentową”, warto dodać, że chodzi np. o małą firmę z branży edukacyjnej.

  • Nadmierna złożoność

Długie, zawiłe zdania pełne założeń często prowadzą do błędnej interpretacji. System może skupić się na mniej istotnych elementach, gubiąc główny sens promptu. Lepszym rozwiązaniem jest podział na krótsze instrukcje lub kolejne wiadomości.

  • Brak jasnego celu

Jeżeli nie określisz, co ma być efektem działania, odpowiedź może być poprawna, ale bezużyteczna. Przykład: „Przedstaw coś o UX” nie mówi, czy chodzi o wprowadzenie, definicję, porównanie trendów czy instrukcję projektowania.

  • Zbyt wiele informacji naraz

Wpisując kilka zapytań w jednej wiadomości, łatwo przeciążyć model. Kiedy AI musi odpowiedzieć na trzy różne polecenia jednocześnie, zazwyczaj robi to powierzchownie lub pomija część z nich. Lepiej dzielić prompt na etapy.

  • Nieokreślony odbiorca

Jeżeli nie zaznaczysz, kto ma czytać wygenerowaną treść, AI nie wie, jaki poziom szczegółowości zastosować. Inaczej opisuje się zagadnienie dla ucznia, inaczej dla menedżera czy specjalisty z branży.

  • Pomijanie ograniczeń technicznych

Modele AI dobrze radzą sobie z dopasowaniem długości lub stylu, ale tylko wtedy, gdy otrzymają konkretne instrukcje. Jeżeli tekst ma mieścić się w 1000 znaków, a tego nie uwzględnisz, wygenerowana treść może być zbyt obszerna.

wyceń pozycjonowanie strony internetowej

FAQ:

1. Jak zacząć pisać skuteczne prompty?

Najlepiej zacząć od krótkich instrukcji, testować różne formy i analizować rezultaty. Ważne jest precyzyjne określenie celu, roli modelu oraz typu odpowiedzi. W miarę zdobywania doświadczenia łatwiej zrozumieć, jak prompt działa w praktyce.

2. Czy prompt engineering przydaje się tylko specjalistom?

Nie, ta umiejętność może być przydatna każdemu, kto korzysta z narzędzi AI – od analityków po osoby zajmujące się tworzeniem treści. Zrozumienie zasad działania modeli pozwala lepiej wykorzystywać ich możliwości.

3. Dlaczego system czasem nie odpowiada tak, jak oczekuję?

Może to wynikać z niejasnych instrukcji lub pominięcia istotnych szczegółów. Modele bazują na intencjach użytkownika i kontekście, dlatego brak słów kluczowych (takich jak określenie roli narzędzia poprzez zwrot „Jesteś...”) czy zbyt ogólne sformułowania zmniejszają szanse na uzyskanie precyzyjnych odpowiedzi.