Uputstvo ili pitanje koje korisnik daje AI modelu da bi dobio željeni odgovor.
Prompt je ulazni tekst kojim usmeravamo model: pitanje, zadatak, primer ili pravila ponašanja. Kvalitet prompta često presudno utiče na kvalitet odgovora, jer model radi sa onim što mu je dato, a ne sa onim što ste mislili.
Kako radi u praksi
U ozbiljnim primenama prompt ima slojeve. Sistemski deo postavlja ulogu i pravila i piše ga onaj ko gradi aplikaciju. Korisnički deo nosi konkretno pitanje. Uz njih obično idu i materijal (dokument, tabela, deo koda) i primeri željenog izlaza. Model sve to vidi kao jedan tekst u kontekstnom prozoru.
Razlika se vidi na jednostavnom primeru. „Napiši opis proizvoda" daje uopšten tekst. „Napiši opis proizvoda za sajt, do 60 reči, za kupca koji prvi put kupuje ovakav uređaj, bez superlativa, na kraju jedna rečenica o garanciji" daje upotrebljiv tekst iz prvog pokušaja. Ista logika važi i za zadatke rezonovanja: kada se traži da model prvo izloži korake pa tek onda zaključak, tačnost na složenijim pitanjima obično raste.
Primeri prompta
Tri kratka prompta koja se mogu odmah prepisati i prilagoditi:
- Za posao: „Napiši odgovor kupcu kome paket kasni tri dana. Izvini se, objasni da je pošiljka predata kuriru u ponedeljak i ponudi besplatnu dostavu za sledeću porudžbinu. Ton ljubazan i kratak, do 80 reči."
- Za učenje: „Objasni mi kako radi kamata na štednju kao da imam 15 godina, na primeru od 10.000 dinara na godinu dana. Na kraju mi postavi tri pitanja da proverim da li sam razumeo."
- Za rad sa dokumentom: „Iz priloženog ugovora izvuci sve rokove i obaveze i vrati ih kao tabelu sa kolonama obaveza, rok i ko je zadužen. Ako rok nije naveden, ostavi polje prazno i ništa ne izmišljaj."
Sva tri imaju isti kostur: jasan zadatak, kontekst koji model ne može da zna sam, ograničenja i oblik odgovora. Kada odgovor ne valja, obično se popravlja dopunom jednog od ta četiri dela, a ne novim rečima u istom pitanju.
Zašto je bitno i gde se sreće
Veština pisanja dobrih promptova naziva se prompt engineering i obuhvata jasno definisanje cilja, davanje konteksta i primera i postavljanje ograničenja. Za pojedinca je to najbrži način da od istog alata dobije bolji rezultat, a za firmu je prompt deo proizvoda: menja se, testira i verzioniše kao kod.
Kod agenata prompt dobija još jednu ulogu, jer opisuje kada koji alat treba pozvati i kada agent mora da pita čoveka. Zato se uputstva sve češće drže u Markdown datotekama uz projekat, umesto da se prepisuju u svaki razgovor.
Nekoliko obrazaca se ponavlja u gotovo svim dobrim promptovima: reci modelu ko je i za koga piše, priloži materijal umesto da očekuješ da ga zna, pokaži jedan primer željenog izlaza i navedi šta ne sme da uradi. Kada odgovor treba dalje da obrađuje program, traži se i tačan format, najčešće tabela ili JSON sa unapred određenim poljima.
Česta zabluda
Najčešća zabluda je da postoje magične reči koje otključavaju bolji model. Nema tajne formule, ima jasno postavljenog zadatka: ko piše, kome, u kom formatu, sa kojim materijalom i šta ne sme da uđe u odgovor. Duži prompt takođe nije automatski bolji, jer preduga uputstva umeju da se međusobno potiru.
Druga zabluda je poverenje da model razlikuje vaša uputstva od teksta koji je usput pročitao. Ako agent otvori stranicu u kojoj piše „zanemari prethodna pravila", to je pokušaj napada poznat kao prompt injection. Zato se spoljni sadržaj tretira kao podatak, a osetljive akcije traže potvrdu čoveka.