Kompletny przewodnik po inżynierii promptów

Książka „Kompletny przewodnik po inżynierii promptów" stanowi praktyczne wprowadzenie do projektowania skutecznych promptów dla nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji. Przedstawia inżynierię promptów jako systematyczną dyscyplinę, która koncentruje się na tworzeniu jasnych, uporządkowanych i bogatych w kontekst instrukcji w celu poprawy jakości i niezawodności wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.Książka wyjaśnia kluczowe elementy skutecznych poleceń, w tym definicję roli, kontekst, specyfikację zadania, przykłady, ograniczenia oraz formatowanie wyników. Obejmuje ona podstawowe techniki tworzenia promptów, takie jak zero-shot, few-shot, rozumowanie typu „łańcuch myśli" (Chain-of-Thought), spójność wewnętrzna, „drzewo myśli" (Tree of Thoughts), ReAct oraz technika „od najmniejszego do największego" (Least-to-Most), poparte praktycznymi przykładami i przypadkami użycia.Oprócz projektowania poleceń przewodnik omawia kwestie bezpieczeństwa poleceń, zabezpieczeń przed wstrzyknięciem poleceń, potoków poleceń, agentów AI, metod oceny oraz zastosowań w konkretnych dziedzinach, takich jak tworzenie oprogramowania, analiza danych i tworzenie treści. Kładzie nacisk na systematyczne testowanie, iteracyjne udoskonalanie oraz optymalizację wydajności.

Książka „Kompletny przewodnik po inżynierii promptów" stanowi praktyczne wprowadzenie do projektowania skutecznych promptów dla nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji. Przedstawia inżynierię promptów jako systematyczną dyscyplinę, która koncentruje się na tworzeniu jasnych, uporządkowanych i bogatych w kontekst instrukcji w celu poprawy jakości i niezawodności wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.Książka wyjaśnia kluczowe elementy skutecznych poleceń, w tym definicję roli, kontekst, specyfikację zadania, przykłady, ograniczenia oraz formatowanie wyników. Obejmuje ona podstawowe techniki tworzenia promptów, takie jak zero-shot, few-shot, rozumowanie typu „łańcuch myśli" (Chain-of-Thought), spójność wewnętrzna, „drzewo myśli" (Tree of Thoughts), ReAct oraz technika „od najmniejszego do największego" (Least-to-Most), poparte praktycznymi przykładami i przypadkami użycia.Oprócz projektowania poleceń przewodnik omawia kwestie bezpieczeństwa poleceń, zabezpieczeń przed wstrzyknięciem poleceń, potoków poleceń, agentów AI, metod oceny oraz zastosowań w konkretnych dziedzinach, takich jak tworzenie oprogramowania, analiza danych i tworzenie treści. Kładzie nacisk na systematyczne testowanie, iteracyjne udoskonalanie oraz optymalizację wydajności.