Jak jsem slíbil v předchozím článku o AI Copilot dávám zde článek skládající se ze dvou dílů. Každý díl přinese sadu frameworků. V dnešní době, kdy se umělá inteligence stává stále důležitější součástí našeho života, roste zájem o efektivní práci s jazykovými modely, jako je GPT. Jedním z klíčových nástrojů pro optimalizaci interakcí s těmito modely jsou tzv. frameworky promptů. Tyto frameworky slouží jako strukturované šablony nebo postupy, které pomáhají uživatelům formulovat své požadavky tak, aby model poskytl co nejpřesnější a nejrelevantnější odpovědi. V této první části článku se podíváme na čtyři oblíbené frameworky promptů, jejich výhody, nevýhody a příklady použití.
1. Role-Task-Audience (RTA)
Jak funguje:
Tento framework je založen na tom, že uživatel jasně definuje tři klíčové prvky:
- Role: Jakou roli má AI zastávat (např. učitel, programátor, poradce).
- Task (úkol): Co přesně má AI udělat (např. vysvětlit koncept, navrhnout kód, vytvořit obsah).
- Audience (publikum): Pro koho je výstup určen (např. začátečníci, odborníci, děti).
Příklad:
„Jsi zkušený učitel matematiky. Vysvětli základní principy derivací tak, aby je pochopil středoškolák.“
Výhody:
- Jasná struktura zajišťuje, že model chápe kontext.
- Výstupy jsou přizpůsobeny konkrétnímu publiku.
Nevýhody:
- Může být příliš obecný, pokud není úkol dostatečně specifický.
- Vyžaduje od uživatele schopnost přesně definovat publikum.
2. Problem-Context-Action-Result (PCAR)
Jak funguje:
Framework PCAR je užitečný pro řešení problémů a návrh konkrétních akcí. Struktura zahrnuje:
- Problem (problém): Co je třeba vyřešit?
- Context (kontext): Jaké jsou okolnosti nebo souvislosti?
- Action (akce): Jaké kroky by měly být podniknuty?
- Result (výsledek): Jaký výsledek očekáváte?
Příklad:
„Máme problém s nízkou návštěvností webu. Kontext: Web je zaměřený na mladé lidi, ale obsah je spíše formální. Navrhni akce ke zvýšení návštěvnosti a popiš očekávané výsledky.“
Výhody:
- Vhodný pro řešení složitých problémů.
- Struktura umožňuje modelu lépe pochopit souvislosti.
Nevýhody:
- Vyžaduje od uživatele jasné definování problému a kontextu.
- Může být časově náročné na přípravu promptu.
3. IDEAL Framework
Jak funguje:
Framework IDEAL je inspirován procesem řešení problémů a zahrnuje pět kroků:
- Identify (identifikace): Co je problém?
- Define (definování): Jaké jsou detaily problému?
- Explore (zkoumání): Jaké jsou možné přístupy k řešení?
- Act (akce): Jaký postup zvolit?
- Look back (zpětný pohled): Jaké jsou výsledky a co se lze naučit?
Příklad:
Vstupní dokument s popisem jak komunikujeme v týmu „Identifikuj hlavní problémy v komunikaci v našem týmu, definuj jejich příčiny, navrhni způsoby, jak je řešit, a popiš, jak bychom mohli vyhodnotit úspěšnost těchto opatření.“
Výhody:
- Umožňuje komplexní analýzu a řešení problémů.
- Struktura podporuje kritické myšlení.
Nevýhody:
- Může být příliš složitý pro jednoduché úkoly.
- Vyžaduje více času na formulaci promptu.
4. C.R.A.F.T. Framework
Jak funguje:
CRAFT je zaměřený na tvorbu obsahu a zahrnuje:
- Context (kontext): Jaký je účel obsahu?
- Role (role): Jakou roli má AI zastávat?
- Audience (publikum): Pro koho je obsah určen?
- Format (formát): Jaký formát má výstup mít (např. článek, seznam, esej)?
- Tone (tón): Jaký tón má obsah mít (např. formální, přátelský, vtipný)?
Příklad:
„Jsi odborník na zdravou výživu. Napiš přátelský blogový příspěvek o výhodách zdravého stravování pro mladé dospělé. Udržuj tón motivující a pozitivní.“
Výhody:
- Umožňuje detailní přizpůsobení výstupu.
- Vhodný pro tvorbu obsahu na míru.
Nevýhody:
- Vyžaduje více vstupních informací.
- Může být náročný pro uživatele, kteří nemají jasnou představu o požadovaném výstupu.
Shrnutí první části
Používání frameworků promptů je skvělý způsob, jak maximalizovat efektivitu práce s AI. Frameworky jako RTA, PCAR, IDEAL a CRAFT poskytují strukturovaný přístup k formulaci požadavků, což vede k přesnějším a kvalitnějším výstupům. Každý framework má své výhody i omezení, a jejich výběr závisí na konkrétním úkolu a cíli.
V příštím díle se podíváme na další čtyři frameworky, které vám pomohou ještě lépe využít potenciál AI.
