ChatGPT to potężne narzędzie AI, które może być jeszcze skuteczniejsze, jeśli będziemy wiedzieć, jak prawidłowo formułować zapytania. Poniżej przedstawiam kluczowe strategie prosto z oficjalnego przewodnika OpenAI.
1. Pisz jasne instrukcje
Sposób, w jaki formułujesz swoje zapytania ma ogromny wpływ na jakość odpowiedzi. Jasne instrukcje pomagają modelowi zrozumieć, czego dokładnie oczekujesz.
- Podawaj przykłady – pokazując modelowi, jakiego rodzaju odpowiedzi oczekujesz
- Uwzględniaj szczegóły – im więcej kontekstu, tym lepiej dopasowana odpowiedź
- Poproś model o przyjęcie określonej roli – np. „Działaj jako nauczyciel matematyki”
- Określ pożądaną długość odpowiedzi – czy potrzebujesz krótkiego podsumowania, czy szczegółowej analizy
- Wyszczególnij kroki potrzebne do wykonania zadania – rozbij złożone zadanie na etapy
- Używaj separatorów (np. nawiasów, gwiazdek, cudzysłowów) aby wyraźnie oddzielić różne części zapytania
2. Udostępniaj tekst referencyjny
Możesz znacznie poprawić dokładność odpowiedzi, dostarczając modelowi tekst źródłowy.
- Użyj tekstu referencyjnego jako bazy wiedzy dla modelu
- Poproś o cytowanie informacji z podanego tekstu referencyjnego
3. Dziel złożone zadania na prostsze podzadania
Złożone problemy często wymagają podejścia etapowego.
- Podsumowuj długie dokumenty częściowo, a następnie twórz pełne podsumowanie rekurencyjnie
- Stosuj klasyfikację intencji, aby zidentyfikować najistotniejsze instrukcje dla zapytania
- W przypadku dialogów wymagających dłuższych rozmów, podsumowuj lub filtruj wcześniejsze wypowiedzi
4. Daj modelowi czas na „myślenie”
Tak jak ludzie, AI także potrzebuje czasu na przemyślenie złożonych problemów.
- Zapytaj model, czy czegoś wcześniej nie pominął
- Poinstruuj model, aby wypracował własne rozwiązanie przed pospiesznym wyciąganiem wniosków
- Wykorzystaj wewnętrzny monolog lub serię zapytań, aby ukryć proces rozumowania modelu
5. Używaj zewnętrznych narzędzi
Model może być jeszcze potężniejszy w połączeniu z innymi narzędziami.
- Daj modelowi dostęp do określonych funkcji
- Używaj wyszukiwania opartego na embeddings, aby wdrożyć efektywne wyszukiwanie wiedzy
- Wykorzystuj wykonywanie kodu do przeprowadzania dokładniejszych obliczeń lub wywoływania zewnętrznych API
Analiza przedstawionych tez
Przeanalizujmy teraz każdą z przedstawionych strategii, aby sprawdzić ich skuteczność i zasadność.
Strategia 1: Pisanie jasnych instrukcji
Ta strategia jest fundamentalna i w pełni się z nią zgadzam. Jakość instrukcji bezpośrednio wpływa na jakość odpowiedzi. Modele językowe nie czytają w myślach – muszą otrzymać precyzyjne wskazówki.
Strategia 2: Udostępnianie tekstu referencyjnego
Zdecydowanie zgadzam się z tą strategią. Modele językowe mają ograniczoną wiedzę i mogą zawierać nieaktualne informacje. Dostarczenie tekstu referencyjnego pozwala na bardziej precyzyjne i zgodne z faktami odpowiedzi.
Strategia 3: Dzielenie złożonych zadań
Ta strategia jest bardzo skuteczna. Modele językowe, podobnie jak ludzie, radzą sobie lepiej z mniejszymi, jasnymi zadaniami niż z jednym złożonym problemem.
Strategia 4: Dawanie czasu na „myślenie”
To podejście jest niezmiernie wartościowe. Zachęcanie modelu do głębszego rozważenia problemu często prowadzi do bardziej przemyślanych odpowiedzi.
Strategia 5: Używanie zewnętrznych narzędzi
Ta strategia rozszerza możliwości modelu poza jego wrodzone ograniczenia, co jest niezwykle przydatne w praktycznych zastosowaniach.
Praktyczne zastosowanie strategii – wyjaśnienie prostym językiem
1. Jak pisać jasne instrukcje
Prosty język: Powiedz modelowi dokładnie, czego chcesz, tak jakbyś tłumaczył zadanie człowiekowi, który nigdy wcześniej go nie wykonywał.
Przykład dobrego użycia: „Napisz e-mail do klienta informujący o opóźnieniu dostawy produktu o 5 dni. E-mail powinien być profesjonalny, zawierać przeprosiny i propozycję 10% zniżki na następne zamówienie jako rekompensatę. Ogranicz e-mail do 3 akapitów.”
Czego unikać: „Napisz e-mail o opóźnieniu.” – zbyt ogólne, brak szczegółów i kontekstu.
Strategie:
- Określ format (e-mail, raport, lista)
- Podaj kontekst (kto, co, dla kogo)
- Określ ton (formalny, przyjazny, techniczny)
- Wskaż pożądaną długość
2. Jak używać tekstu referencyjnego
Prosty język: Daj modelowi „ściągawkę” – tekst, na którym ma bazować swoją odpowiedź.
Przykład dobrego użycia: „Na podstawie poniższego opisu produktu, napisz post na Instagram zachęcający do jego zakupu: [Opis produktu: Ekologiczny kubek termiczny utrzymujący temperaturę napojów do 12 godzin, wykonany z materiałów pochodzących z recyklingu, dostępny w 5 kolorach]”
Czego unikać: Podawania zbyt długich tekstów bez wskazania, które części są najważniejsze.
Strategie:
- Wyróżnij najważniejsze fragmenty tekstu
- Zadawaj konkretne pytania odnoszące się do tekstu
- Proś o porównanie informacji z tekstu z innymi źródłami
3. Jak dzielić złożone zadania
Prosty język: Rozbijaj trudne zadania na mniejsze kroki, tak jak rozwiązywałbyś skomplikowany problem matematyczny.
Przykład dobrego użycia: „Pomóż mi zaplanować trzydniową wycieczkę do Paryża:
- Najpierw zaproponuj główne atrakcje do zobaczenia każdego dnia
- Następnie dla każdej atrakcji podaj szacowany czas zwiedzania
- Na końcu zaproponuj restauracje w pobliżu atrakcji na każdy dzień”
Czego unikać: „Zaplanuj mi całą wycieczkę do Paryża” – zbyt ogólne, nie wskazuje konkretnych oczekiwań.
Strategie:
- Numeruj kroki
- Zacznij od najprostszych zadań
- Podawaj instrukcje sekwencyjnie
4. Jak dać modelowi czas na „myślenie”
Prosty język: Zachęć model do „przemyślenia” problemu krok po kroku, zanim przedstawi ostateczną odpowiedź.
Przykład dobrego użycia: „Rozwiąż ten problem matematyczny krok po kroku, wyjaśniając swoje rozumowanie przy każdym etapie: Jeśli 3x + 5 = 17, ile wynosi x²?”
Czego unikać: Oczekiwania natychmiastowych odpowiedzi na złożone pytania bez proszenia o proces rozumowania.
Strategie:
- Proś o rozpisanie kroków rozumowania
- Zachęcaj do rozważenia różnych perspektyw
- Zadawaj pytania pomocnicze
5. Jak używać zewnętrznych narzędzi
Prosty język: Pozwól modelowi korzystać z „pomocy naukowych” – dodatkowych funkcji, które rozszerzają jego możliwości.
Przykład dobrego użycia: „Przeanalizuj ten arkusz danych sprzedaży [załączony plik CSV] i powiedz mi, który produkt sprzedawał się najlepiej w każdym kwartale.”
Czego unikać: Proszenia modelu o wykonanie zadań wymagających specjalistycznych narzędzi bez udostępnienia mu tych narzędzi.
Strategie:
- Integruj model z API i bazami danych
- Używaj go jako pośrednika do innych serwisów
- Łącz z narzędziami do analizy danych
Podsumowanie
Skuteczne korzystanie z ChatGPT wymaga zrozumienia, że model ten jest jak bardzo inteligentny, ale dosłownie myślący asystent – potrzebuje jasnych instrukcji i odpowiednich narzędzi, aby dać najlepsze wyniki. Stosując powyższe strategie, możesz znacząco zwiększyć jakość otrzymywanych odpowiedzi i lepiej wykorzystać potencjał tego narzędzia.