Engenharia instantânea para resultados inteligentes

Tldr

Dominar a arte da engenharia imediata da IA ​​para obter melhores resultados com o 4C Framework:

• Criatividade: Começando com uma ideia forte e bem definida. Quanto mais forte e mais exclusiva a idéia, melhor a saída. Esta é a magia humana necessária para realmente utilizar a IA em todo o seu potencial.
• Contexto: Fornecendo informações de fundo relevantes – explique o porquê do máximo possível.
• Restrições: Definindo limites e requisitos claros. Como as informações da superfície do LLM devem?
• Clareza: Usando linguagem inequívoca precisa e instruções específicas sobre o formato em que você deseja que a resposta seja e como ela está estruturada.

Quando o ChatGPT foi lançado e se tornou viral, alguns dos sentimentos comuns ao redor da ferramenta eram que era um atalho fazer um trabalho real. Qualquer um poderia digitar algumas frases e receber o texto de volta que eles poderiam usar para qualquer coisa sob o sol. De fato, o ChatGPT atingiu 100 milhões de usuários apenas dois meses após o lançamento-a taxa de adoção mais rápida de qualquer aplicativo do consumidor na história-com usuários gerando mais de 10 bilhões de avisos por dia até meados de 2024.

À medida que o ChatGPT e outros LLMs evoluíram, eles certamente criaram atalhos, mas uma coisa que todos aprendemos é que solicitar é uma forma de arte em si. A saída que você obtém não é perfeita … às vezes nem é utilizável. Todos nós experimentamos a frustração de digitar algo como “Dê -me as idéias do blog” apenas para receber sugestões genéricas, enquanto observa os outros ficarem brilhantes e personalizados com conteúdo aparentemente mágico.

Todos aprendemos que existem boas maneiras e ruins de conversar com essas ferramentas. Existem usuários pesados ​​que obtêm uma produção valiosa do LLMS com um estalo de seus dedos e outros que parecem lutar para economizar a qualquer momento. Está claro que a AI pronta para a engenharia é um habilidade isso precisa ser desenvolvido.

Antes de explorarmos mais, o que quero dizer com solicitação?

O que é AI solicitando?

A IA solicitando é a arte de criar instruções claras e específicas que se comunicam efetivamente com os sistemas de IA para produzir saídas desejadas. Envolve a combinação estrategicamente de criatividade, contexto, restrições e clareza para orientar a IA para gerar as respostas mais úteis, relevantes e de alta qualidade.

Curiosamente, as pessoas com quem conversei que recebem respostas fracas do LLMS tendem a fornecer instruções ruins. Eles pedirão um relatório sobre uma empresa específica, mas apenas digite “me dê um relatório sobre a Boeing” em sua interface de bate -papo. Assim como muitos de nós crescemos aprendendo a “falar” de mecanismo de pesquisa, os avisos da IA ​​exigem que você pense sobre como Você faz uma certa pergunta para gerar a melhor resposta.

Os LLMs são muito melhores em linguagem natural, mas você ainda precisa pensar adequadamente em algumas coisas ao solicitar receber respostas verdadeiramente mágicas. Aqui está o que eu achei as quatro chaves para solicitações eficazes de IA.

Os 4 C’s: ai provocando práticas recomendadas

1. Criatividade: Começando com uma ideia forte e bem definida. Quanto mais forte e mais exclusiva a idéia, melhor a saída. Esta é a magia humana necessária para realmente utilizar a IA em todo o seu potencial.
2. Contexto: Fornecer informações de fundo relevantes – Explique o porquê do máximo possível.
3. Restrições: Definir limites e requisitos claros. Como as informações da superfície do LLM devem?
4. Clareza: Usando linguagem precisa e inequívoca e instruções específicas sobre o formato em que você deseja que a resposta seja e como ela está estruturada.

Se você deseja converter de métrica para imperial, precisa obter isso detalhado? Claro que não. Mas para obter mais instruções para serviços pesados, adicionar esse nível de detalhe é um grande separador.

Aqui está um exemplo de prompt de cada um dos 4 C destacados:

A abordagem dos quatro C fornecerá respostas muito mais úteis para suas consultas e adaptará a abordagem às suas necessidades precisas.

Bom vs. IA ruim solicita: Traços e exemplos

Vamos dar uma olhada mais profunda de como não Para solicitar e alguns maus hábitos, você deve se quebrar se quiser tirar o máximo proveito do LLMS.

Exemplo de transformação

Prompt Bad: “Diga -me como usar os rolos do Instagram.”

Boa prompt usando a estrutura do 4 C:

Criatividade: Crie um guia acionável sobre o uso de bobinas do Instagram para aumentar o engajamento para pequenas empresas de comércio eletrônico que vendem produtos artesanais. O guia deve se concentrar em estratégias de crescimento orgânico, em vez de publicidade paga.

Contexto: Isto é para uma comunidade de artesãos que possuem conhecimento básico de mídia social, mas com orçamentos limitados de tempo e marketing. A maioria tem menos de 1.000 seguidores e vende produtos na faixa de US $ 30-100. Eles estão competindo contra itens produzidos em massa e precisam mostrar seu artesanato de maneira eficaz.

Restrições:

• Mantenha as estratégias viáveis ​​para alguém gastando 3-5 horas por semana nas mídias sociais
• Concentre -se apenas em bobinas do Instagram, não em outras plataformas ou recursos
• Evite estratégias que requerem equipamentos caros além de um smartphone
• Inclua apenas táticas que se mostraram eficazes desde as atualizações do algoritmo 2023 do Instagram
• Deve ser apropriado para empresas em vários nichos criativos (jóias, cerâmica, têxteis, etc.)

Clareza: Estruture o guia com uma introdução explicando por que os rolos são valiosos para os artesãos, seguidos por 5-7 estratégias específicas com instruções passo a passo. Para cada estratégia, inclua um exemplo específico, investimento estimado em tempo e resultados esperados. Conclua com um modelo semanal de planejamento de conteúdo e 3-5 idéias de conteúdo adaptadas às empresas feitas à mão. Use linguagem direta, pontos de bala para etapas acionáveis ​​e destaque quaisquer termos técnicos que os iniciantes possam não entender.

Não tenha medo de pedir ajuda à IA com a solicitação

Um dos recursos mais negligenciados para melhorar suas habilidades de promoção está bem à sua frente: a própria IA. Pense nisso como pedir instruções a um local em uma nova cidade – eles conhecem o terreno melhor do que qualquer mapa.

Quando comecei a usar ferramentas de IA, passava horas criando o prompt “perfeito”, apenas para receber resultados medíocres. Então eu tive uma revelação: por que não apenas perguntar à IA como ela prefere ser solicitada? É como perguntar a um chef como eles gostariam de ingredientes preparados antes de cozinhá -los.

“Como você recomendaria que eu o leve sobre estratégias de redesenho de sites para que você possa me fornecer um plano de ação de três páginas?”

A IA geralmente fornece sugestões de formato, elementos -chave a serem incluídos e até mesmo exemplos de avisos que você pode modificar para suas necessidades específicas.

Daisy Chain Prots entre modelos

Diferentes modelos de IA têm forças diferentes – pense neles como especialistas em um hospital. O Google Gemini pode se destacar em tarefas pesadas de pesquisa em uma tonelada de sites, reunindo informações abrangentes sobre um tópico. Você pode aceitar essa pesquisa e alimentá -la para conversar ou claudar para sintetizá -lo e estruturá -lo em insights acionáveis.

Essa abordagem é como uma corrida de revezamento, onde cada corredor (AI) lida com a perna em que é melhor. Recentemente, usei isso para analisar alguns dados em um grande arquivo CSV. Claude lidou com a análise pesada, e o ChatGPT realizou um relatório de pesquisa profundo para adicionar um contexto mais amplo às descobertas. O resultado foi uma obra -prima da análise de dados e o impacto/contexto em torno da análise.

Carregue seus próprios dados para precisão

Os avisos genéricos produzem resultados genéricos (se você tirar uma dica deste artigo, seja este). Fornecer seus próprios dados é como dar à IA um mapa personalizado em vez de direções gerais.

Atualmente, os LLMs são capazes de processar uma grande variedade de tipos de arquivos, além de poder ler URLs específicos em muitos casos. Muitas vezes, quando estamos solicitando, estamos referenciando algo específico e simplesmente adicionando que arquivo ou informação funciona maravilhas.

Compatibilidade de upload de arquivos para LLMs populares

Trate as conversas da IA ​​como diálogos em andamento

O solicitação mais poderoso não é um esforço único-é um processo iterativo, como esculpir argila. Sua primeira tentativa pode lhe dar uma forma aproximada, mas cada refinamento subsequente o aproxima da sua visão.

Achei isso especialmente valioso ao fazer um brainstorming de projetos criativos. Em vez de esperar perfeição imediatamente, vejo cada resposta da IA ​​como um trampolim. “Isso é interessante, mas podemos explorar o segundo ponto mais profundamente?” Essa abordagem de conversação permite que a IA desenvolva o contexto anterior, em vez de iniciar o Fresh a cada vez.

Um dos meus aplicativos favoritos é usar Claude como um companheiro de leitura para livros de não ficção. Depois de terminar um capítulo sobre economia comportamental, discutirei conceitos -chave com a IA como se estivessem em um pequeno clube do livro. “O que você achou da perspectiva do autor sobre a aversão à perda? Achei interessante como ela contradiz …” A IA ajuda a destacar as conexões que eu poderia ter perdido e sugerir conceitos relacionados a explorar – tudo porque estamos mantendo uma conversa contínua em vez de trocar instruções isoladas.

Ao se aproximar da IA ​​solicitando um processo iterativo colaborativo e não um comando único, você desbloqueia possibilidades muito mais ricas dessas ferramentas cada vez mais sofisticadas.

A engenharia imediata não é mais apenas uma habilidade técnica-está se tornando uma alfabetização essencial em nosso mundo movido a IA. Ao dominar a estrutura do 4 C – criatividade, contexto, restrições e clareza – você pode transformar suas interações de IA de trocas frustrantes em parcerias produtivas. A diferença entre alguém que luta com as ferramentas de IA e alguém que as aproveita efetivamente se resume a como eles elaboram suas instruções.

Lembre -se de que a melhor solicitação de IA não é encontrar uma fórmula perfeita ou palavras mágicas – trata -se de comunicação clara, detalhes específicos e uma abordagem iterativa. Comece com idéias fortes, forneça um contexto rico, defina limites apropriados e seja preciso em suas instruções. Ao praticar esses princípios, você desenvolverá um sentido intuitivo para o que funciona, tornando cada interação mais valiosa que a última. A ferramenta de IA mais poderosa à sua disposição não é o modelo ou recurso mais recente – é sua capacidade de fazer as perguntas certas da maneira certa.

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