14 Tips & Best Practices Prompt Engineering

Prompt engineering (Rekayasa prompt) melibatkan perancangan input untuk menghasilkan output yang diinginkan dari model AI, terutama model bahasa besar (LLM). Teknik ini sangat penting untuk memastikan bahwa interaksi antara pengguna dan sistem AI menghasilkan respons yang akurat dan relevan.

Baca juga :

Prompt ChatGPT untuk meningkatkan penjualan

Prompt AI yang perlu diketahui oleh Pebisnis UMKM

Pentingnya prompting yang efektif dalam interaksi AI tidak dapat dilebih-lebihkan. Kualitas prompt secara langsung mempengaruhi kualitas output dari model AI, memengaruhi kepuasan pengguna dan pengalaman keseluruhan. Dengan memperbaiki cara prompt disusun, Anda dapat secara signifikan meningkatkan kinerja model-model canggih ini.

Artikel ini akan membahas tentang 14 Praktik Terbaik untuk Prompt AI, memberikan Anda wawasan dan strategi praktis untuk mengoptimalkan interaksi Anda dengan sistem AI. Kami akan membahas:

• Definisi dan pentingnya rekayasa prompt.
• Bagaimana prompt mempengaruhi kualitas output AI.
• Panduan rinci tentang praktik terbaik untuk merancang prompt yang efektif.

Dengan mengikuti praktik terbaik ini, Anda dapat memaksimalkan potensi model AI Anda, memastikan mereka memberikan respons yang tepat dan relevan secara kontekstual.

Memahami Prompt AI

Prompt engineering adalah seni dan ilmu dalam merancang input prompt untuk mencapai output yang diinginkan dari model AI. Dengan merancang prompt ini dengan hati-hati, Anda dapat mengarahkan AI untuk menghasilkan respons yang lebih akurat, relevan, dan berguna.

Bagaimana Prompt Mempengaruhi Kualitas Output AI

Prompt berfungsi sebagai input awal yang menentukan bagaimana model AI memproses informasi dan menghasilkan respons. Spesifikasi, kejelasan, dan konteks dari sebuah prompt secara signifikan mempengaruhi kualitas outputnya. Misalnya:

• Spesifikasi: Prompt yang samar seperti “Ceritakan tentang sejarah” mungkin menghasilkan respons yang luas dan tidak terfokus. Sebaliknya, “Berikan gambaran umum tentang sejarah Mesir kuno” mempersempit ruang lingkupnya.
• Kejelasan: Bahasa yang ambigu dapat membingungkan model AI, menyebabkan output yang tidak akurat. Prompt yang jelas dan singkat meminimalkan risiko ini.
• Informasi Kontekstual: Menyertakan detail latar belakang yang relevan membantu AI dalam menghasilkan respons yang sesuai dengan konteks.

Meningkatkan Pengalaman Pengguna dengan Prompt AI

Rekayasa prompt yang efektif meningkatkan pengalaman pengguna dengan menyelaraskan respons AI dengan harapan pengguna. Ini melibatkan:

• Menyesuaikan Respons: Menyesuaikan prompt untuk tugas tertentu memastikan bahwa AI memberikan informasi yang relevan. Misalnya, prompt yang dirancang untuk dukungan pelanggan harus fokus pada penyelesaian masalah dengan efisien.
• Reducing Misinterpretation: Prompt yang dirancang dengan baik mengurangi ambiguitas, membuat interaksi dengan AI lebih lancar dan intuitif.
• Maksimalkan Efisiensi: Prompt yang jelas dan terstruktur membantu pengguna mendapatkan jawaban yang tepat dengan cepat, meningkatkan kepuasan secara keseluruhan.

Memahami aspek-aspek ini dari rekayasa prompt memberdayakan Anda untuk berinteraksi lebih efektif dengan model AI. Dengan menguasai desain input, seperti melalui teknik-teknik seperti prompt engineering berbasis pengujian, Anda dapat memanfaatkan potensi penuh dari respons AI untuk berbagai aplikasi. Selain itu, menjelajahi topik lanjutan seperti peran AI dalam pengembangan produk dapat lebih meningkatkan pemahaman dan penerapan strategi rekayasa prompt Anda.

14 Praktik Terbaik untuk Prompt Engineering

1. Buatlah Spesifik dan Jelas

Pentingnya Prompt Spesifik untuk Mengurangi Misinterpretasi

Membuat prompt dengan spesifikasi yang tepat sangat penting dalam mengurangi misinterpretasi oleh model AI. Ketika prompt bersifat umum atau ambigu, AI dapat menghasilkan respons yang luas atau tidak relevan, yang dapat mengganggu alur kerja dan menghambat produktivitas. Prompt spesifik membantu mengarahkan AI untuk menghasilkan keluaran yang lebih akurat dan relevan yang sesuai dengan harapan pengguna.

Teknik untuk Meningkatkan Kejelasan dalam Prompt

• Gunakan Bahasa yang Tepat: Hindari istilah yang samar dan gunakan bahasa yang spesifik. Misalnya, daripada bertanya “Ceritakan tentang teknologi,” spesifikasikan “Jelaskan dampak teknologi 5G pada komunikasi seluler.”
• Berikan Konteks: Memberikan informasi latar belakang membantu AI memahami ruang lingkup dan tujuan dari prompt. Jika Anda memerlukan ringkasan dari artikel yang padat, sertakan deskripsi singkat dan poin-poin kunci yang ingin Anda soroti.
• Tentukan Harapan: Nyatakan dengan jelas jenis respons yang Anda harapkan. Jika Anda memerlukan daftar, sebutkan sebagai berikut: “Sebutkan tiga manfaat energi terbarukan.”
• Hindari Jargon: Gunakan bahasa yang sederhana dan jelas tanpa jargon khusus industri kecuali jika diperlukan untuk konteks. Ini memastikan bahwa AI dapat memahami dan memproses prompt dengan efektif.
• Struktur Prompt Anda: Pecah pertanyaan kompleks menjadi bagian-bagian yang lebih sederhana untuk membimbing AI langkah demi langkah. Misalnya, daripada “Jelaskan aplikasi AI,” pisahkan menjadi “Jelaskan aplikasi AI dalam kesehatan” dan “Jelaskan aplikasi AI dalam keuangan.”

Contoh:

• Pertanyaan Ambigu: “Apa yang bisa dilakukan tentang perubahan iklim?”
• Responsnya bisa berkisar dari saran kebijakan hingga perubahan gaya hidup, membuatnya terlalu luas.
• Pertanyaan Spesifik: “Kebijakan apa yang dapat diterapkan pemerintah untuk mengurangi emisi karbon?”
• Ini mengarahkan AI untuk fokus pada kebijakan pemerintah yang secara khusus ditujukan untuk mengurangi emisi karbon.

Meningkatkan kejelasan dalam prompt AI Anda mengurangi ambiguitas, menghasilkan respons yang lebih akurat dan berguna dari model AI. Menerapkan teknik-teknik ini memastikan bahwa interaksi Anda dengan sistem AI efisien dan produktif, menyelaraskan keluaran dengan hasil yang diinginkan.

2. Gunakan Prompt Kontekstual

Best practice prompt engineering menekankan peran penting memberikan konteks dalam prompt. Informasi kontekstual dalam prompt melibatkan penyisipan detail relevan yang membimbing model AI untuk menghasilkan respons yang lebih akurat dan relevan.

Pentingnya Memberikan Konteks dalam Prompt

Menyertakan konteks membantu mempersempit fokus AI, mengurangi ambiguitas, dan meningkatkan spesifikasi dalam prompt. Misalnya, daripada bertanya, “Apa manfaat dari olahraga?”, prompt yang lebih kontekstual adalah, “Apa manfaat dari olahraga pagi setiap hari untuk kesehatan jantung?”

Bagaimana Konteks Meningkatkan Relevansi Respons AI

Prompt yang didorong oleh konteks memastikan bahwa AI tidak hanya memahami apa yang ditanyakan, tetapi juga niat yang mendasarinya. Ini menghasilkan respons yang tidak hanya akurat tetapi juga lebih sesuai dengan harapan pengguna. Contohnya:

• Tanpa konteks: “Jelaskan Python.”
• Dengan konteks: “Jelaskan Python sebagai bahasa pemrograman yang digunakan untuk ilmu data.”

Dengan mengintegrasikan petunjuk kontekstual, Anda menyesuaikan prompt untuk mendapatkan informasi yang spesifik dan berguna bagi kebutuhan Anda. Praktik ini sejalan dengan tujuan yang lebih luas untuk meningkatkan kejelasan dalam prompt,

Menggunakan informasi kontekstual secara efektif menjembatani kesenjangan antara pertanyaan samar dan jawaban tepat, memastikan bahwa keluaran AI tetap relevan dan berharga.

3. Bereksperimen dan Iterasi

Bereksperimen dengan berbagai variasi prrompt sangat penting untuk rekayasa prompt yang efektif. Setiap iterasi membantu Anda memahami bagaimana perubahan kecil memengaruhi respons AI, menghasilkan keluaran yang lebih terperinci dan tepat.

Strategi kunci untuk eksperimen:

• Variasikan Panjang Prompt: Uji baik prompt pendek maupun yang terperinci untuk melihat mana yang memberikan hasil lebih baik.
• Sesuaikan Nada: Ubah nada dari formal menjadi santai untuk mengetahui gaya mana yang menghasilkan respons paling relevan.
• Ubah Struktur: Bereksperimenlah dengan berbagai struktur prompt seperti pertanyaan, pernyataan, atau bahkan poin-poin.

Menyempurnakan prompt melalui umpan balik adalah proses yang berkelanjutan dan memainkan peran penting dalam meningkatkan interaksi dengan AI. Menganalisis output AI memberikan wawasan tentang apa yang bekerja dengan baik dan apa yang perlu disesuaikan.

Tips untuk menyempurnakan prompt:

• Kumpulkan Umpan Balik Pengguna: Kumpulkan umpan balik dari pengguna akhir untuk mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki.
• Analisis Respons AI: Tinjau output AI secara kritis untuk menemukan ketidakkonsistenan atau informasi yang tidak relevan.
• Pengujian Iteratif: Terus uji variasi baru dari prompt Anda berdasarkan umpan balik yang dikumpulkan hingga Anda mencapai hasil optimal.

Dengan melakukan penyesuaian iteratif dan bereksperimen secara konsisten, Anda dapat secara signifikan meningkatkan efektivitas upaya rekayasa prompt Anda, memastikan keluaran AI yang lebih akurat dan relevan.

4. Gunakan Prompt Terstruktur

Prompt terstruktur sangat penting untuk mencapai kejelasan dan konsistensi dalam interaksi dengan AI. Dengan mengatur prompt Anda secara terstruktur, Anda dapat secara signifikan meningkatkan kualitas respons AI.

Manfaat Menggunakan Prompt Terstruktur:

• Kejelasan: Prompt yang terstruktur dengan baik menghilangkan ambiguitas. Bagian-bagian yang didefinisikan dengan jelas membimbing AI untuk memahami dengan tepat apa yang dibutuhkan.
• Konsistensi: Format yang konsisten memastikan bahwa jenis pertanyaan yang serupa menghasilkan respons yang konsisten, sehingga lebih mudah untuk memprediksi dan memperbaiki hasilnya.

Bagaimana Struktur Membantu Pemahaman AI:

• Pemisahan: Memecah instruksi kompleks menjadi bagian-bagian kecil yang dapat dikelola membantu AI memproses setiap segmen dengan lebih efektif.
• Hierarki: Menggunakan poin-poin, daftar bernomor, atau judul dalam prompt Anda menetapkan hierarki yang membimbing AI melalui logika prompt Anda.

Sebagai contoh:

• Pendahuluan : Beri gambaran singkat tentang topik tersebut.
• Isi : Jelaskan poin-poin kunci dengan argumen pendukung.
• Kesimpulan : Sarankan langkah-langkah selanjutnya dan ringkaskan poin-poin utama.

Format ini secara jelas membedakan setiap bagian, membantu AI dalam memahami dan merespons dengan tepat.

Menerapkan prompt terstruktur adalah salah satu praktik terbaik dalam rekayasa prompt. Ini tidak hanya meningkatkan spesifikasi dan kejelasan dalam prompt, tetapi juga sejalan dengan prinsip-prinsip lain yang dibahas dalam seri 14 Praktik Terbaik untuk Rekayasa Prompt kami.

5. Gunakan Kata Kunci dengan Bijak

Penggunaan kata kunci yang relevan sangat penting untuk mengarahkan respons AI dengan efektif. Ketika menyusun prompt, optimisasi kata kunci memastikan bahwa model AI memahami inti dari pertanyaan Anda. Misalnya, dengan menyertakan istilah spesifik Anda membantu model untuk fokus pada topik tersebut, memberikan output yang lebih akurat dan relevan.

Menyeimbangkan penggunaan kata kunci dengan aliran bahasa alami sangat penting. Memuat prompt dengan terlalu banyak kata kunci dapat membuatnya terdengar tidak alami dan membingungkan AI, yang mengarah pada respons yang kurang koheren. Usahakan untuk mengintegrasikan kata kunci secara mulus di mana mereka cocok secara alami dalam struktur kalimat. Misalnya:

“Daftar 14 Praktik Terbaik untuk Rekayasa Permintaan, dengan fokus pada spesifikasi dan kejelasan dalam permintaan.”

Pendekatan ini mempertahankan nada percakapan sambil menyisipkan kata kunci penting. Dengan secara strategis menggabungkan istilah yang relevan, Anda meningkatkan kualitas dan relevansi konten yang dihasilkan oleh AI.

6. Gunakan Bahasa yang Langsung dan Sederhana

Bahasa yang jelas dan langsung meningkatkan efektivitas permintaan kepada AI. Ketika Anda menggunakan istilah sederhana, model AI dapat lebih mudah memahami niat Anda, mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahpahaman.

Kelebihan Bahasa Langsung:

• Mengurangi Ambiguitas: Bahasa langsung meminimalkan kemungkinan AI salah menafsirkan permintaan Anda.
• Meningkatkan Kualitas Respons: Permintaan yang disederhanakan sering kali menghasilkan respons yang lebih akurat dan relevan.
• Menghemat Waktu: Instruksi yang jelas mengurangi kebutuhan akan klarifikasi tambahan, membuat interaksi lebih efisien.

Tips Praktis:

• Hindari Jargon: Disarankan untuk menggunakan bahasa sehari-hari daripada istilah teknis kecuali benar-benar diperlukan.
• Bersikap Singkat: Batasi permintaan pada informasi yang penting. Detail tambahan dapat membingungkan AI. Prinsip ini juga berlaku saat menulis aplikasi (seperti form/pendaftaran), di mana kejelasan dan singkatnya sangat penting.
• Gunakan Suara Aktif: Pernyataan dalam suara aktif biasanya lebih jelas dan langsung.

Dengan mengadopsi praktik-praktik ini, Anda memastikan bahwa permintaan Anda mudah dipahami, yang mengarah pada interaksi yang lebih baik dengan model AI.

7. Berikan Contoh dan Template Jika Diperlukan

Menggabungkan contoh dan template dalam permintaan Anda adalah dasar dari praktik terbaik untuk rekayasa permintaan. Ketika Anda memberikan contoh spesifik dalam permintaan Anda, Anda menetapkan harapan yang jelas untuk AI, membimbingnya untuk menghasilkan respons yang sesuai dengan output yang Anda inginkan.

Peran Contoh dalam Menetapkan Harapan

• Kejelasan dalam Permintaan: Dengan menyertakan contoh, Anda mengurangi ambiguitas. AI dapat lebih memahami jenis respons yang diharapkan.
• Spesifikasi dalam Permintaan: Contoh membantu menggambarkan format, nada, atau tingkat detail yang tepat yang diperlukan.

Misalnya, jika Anda meminta AI untuk menyusun email tentang pembaruan proyek, memberikan contoh email dapat secara signifikan meningkatkan kualitas konten yang dihasilkan.

Permintaan: “Tulis email kepada klien tentang pembaruan proyek. Contoh: ‘Kepada [Nama Klien], semoga pesan ini menemui Anda dalam keadaan baik. Saya ingin memberi tahu Anda tentang proyek kami…'”

Bagaimana Template Dapat Mempercepat Proses Permintaan

Template berfungsi sebagai struktur yang telah ditentukan sebelumnya yang dapat mempercepat proses permintaan:

• Konsistensi: Template memastikan bahwa respons mengikuti struktur yang konsisten, yang sangat berguna dalam tugas-tugas seperti pembuatan laporan atau entri data.
• Efisiensi: Mereka menghemat waktu dengan menyediakan kerangka kerja yang dapat digunakan kembali dan dapat disesuaikan untuk berbagai tujuan.

Sebagai contoh, berikut adalah beberapa contoh email kepada karyawan tentang proses baru yang dapat digunakan sebagai template untuk kebutuhan komunikasi Anda.

Contoh template untuk menghasilkan deskripsi produk:

Template: “Nama Produk: [Masukkan Nama Produk] Fitur:

1. [Fitur Satu]
2. [Fitur Dua]
3. [Fitur Tiga]

Manfaat:

1. [Manfaat Satu]
2. [Manfaat Dua]
3. [Manfaat Tiga]”

Menggunakan contoh dan template tidak hanya meningkatkan spesifikasi dan kejelasan tetapi juga mempromosikan efisiensi dan konsistensi dalam interaksi Anda dengan AI.

8. Tetapkan Harapan yang Jelas dengan Permintaan Anda

Kejelasan dalam permintaan sangat penting untuk komunikasi yang efektif dengan model AI. Dengan menetapkan harapan yang jelas, Anda membimbing AI untuk menghasilkan respons yang lebih akurat dan relevan.

Teknik-teknik untuk mengkomunikasikan hasil yang diharapkan melalui permintaan secara efektif:

1. Tentukan Output yang Diinginkan: Nyatakan dengan jelas apa yang Anda harapkan dari AI. Jika Anda membutuhkan ringkasan, tentukan panjang dan tingkat detailnya. Misalnya:

“Ringkas artikel ini dalam tiga kalimat singkat.”

2. Tentukan Format dan Struktur: Indikasikan format atau struktur output yang diinginkan. Ini bisa mencakup poin-poin, paragraf, atau format lainnya:

“Sebutkan tiga poin kunci dari teks ini dalam format poin-poin.”

3. Tetapkan Pedoman Nada dan Gaya: Arahkan AI tentang nada atau gaya responsnya. Apakah Anda memerlukan laporan formal atau percakapan santai, buatlah eksplisit:

“Tulis email ramah mengundang rekan-rekan untuk rapat tim.”

4. Beri Batasan Kontekstual: Tetapkan batasan untuk menjaga agar AI tetap fokus pada informasi yang relevan:

“Dalam konteks tren pemasaran digital, jelaskan peran media sosial.”

5. Gunakan Pernyataan Bersyarat: Jelaskan apa yang harus disertakan atau dikecualikan:

“Jelaskan manfaat energi terbarukan tanpa menyebutkan tenaga surya.”

Teknik-teknik ini memastikan bahwa permintaan Anda sesuai dengan harapan Anda, meningkatkan kualitas dan relevansi output AI. Rekayasa permintaan yang efektif memerlukan spesifikasi dalam permintaan dan pedoman yang jelas, mewujudkan praktik terbaik untuk rekayasa permintaan.

9. Jaga Prompt Singkat tetapi Bermakna

Prompt yang ringkas adalah dasar dari prompt engineering yang efektif. Ketika Anda menjaga prompt Anda singkat dan langsung pada intinya, Anda meminimalkan risiko salah tafsir dan memastikan bahwa AI dapat dengan cepat memahami maksud inti.

Manfaat Menjaga Prompt Singkat dan Langsung:

• Waktu Pemrosesan yang Diperpendek: Permintaan yang lebih pendek memungkinkan model AI untuk memproses informasi lebih cepat, menghasilkan respons yang lebih cepat.
• Kejelasan yang Ditingkatkan: Menghilangkan kata-kata yang tidak perlu membantu menjaga kejelasan, membuatnya lebih mudah bagi AI untuk memahami dan menghasilkan keluaran yang akurat.
• Ambiguitas yang Diminimalkan: Permintaan yang ringkas mengurangi kemungkinan kesalahan atau salah tafsir, memastikan respons yang lebih relevan.

Untuk mencapai ini, fokuslah pada:

1. Menggunakan Bahasa Langsung: Hindari kata-kata pengisi atau struktur kalimat kompleks yang mungkin membingungkan AI.
2. Memprioritaskan Informasi Kunci: Sertakan hanya apa yang penting untuk membimbing AI menuju hasil yang diinginkan.
3. Menghilangkan Redundansi: Hapus detail repetitif atau tidak relevan yang tidak berkontribusi pada tujuan utama permintaan Anda.

Dengan mematuhi prinsip-prinsip ini, Anda meningkatkan baik spesifikasi dalam permintaan maupun kejelasan dalam permintaan, meletakkan dasar yang solid untuk interaksi AI yang efektif.

10. Uji dengan Model yang Berbeda untuk Memahami Variabilitas

Mengeksplorasi bagaimana model AI yang berbeda merespons permintaan serupa sangat penting dalam menyempurnakan strategi rekayasa permintaan Anda. Setiap model, apakah itu GPT-3, BERT, atau model bahasa besar (LLM) lainnya, memiliki karakteristik unik dan mungkin menafsirkan permintaan yang sama secara berbeda. Variabilitas ini menekankan pentingnya menguji permintaan di berbagai model untuk memastikan konsistensi dan akurasi.

1. Perbandingan Model dalam Permintaan

Dengan membandingkan respons dari model-model berbeda, Anda dapat mengidentifikasi model mana yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda. Misalnya, sementara GPT-3 mungkin unggul dalam menghasilkan konten kreatif, BERT bisa lebih cocok untuk tugas-tugas yang memerlukan pemahaman teks yang tepat.

2. Memahami Kekuatan dan Kelemahan

Model yang berbeda memiliki kekuatan dan kelemahan masing-masing. Menguji prompt di berbagai model ini membantu Anda memanfaatkan kemampuan mereka secara efektif. Jika satu model kesulitan dengan jenis prompt tertentu, model lain mungkin dapat menanganinya dengan lebih baik.

3. Penyempurnaan melalui Umpan Balik

Mengumpulkan umpan balik dari beberapa model memungkinkan Anda untuk menyempurnakan prompt Anda. Mengamati bagaimana masing-masing model menangani nuansa dalam spesifikasi dan kejelasan dapat memandu penyesuaian yang meningkatkan kinerja keseluruhan.

Pendekatan ini memastikan bahwa prompt Anda kuat dan serbaguna, mampu menghasilkan respons berkualitas tinggi terlepas dari model AI yang digunakan.

11. Gunakan Umpan Balik untuk Peningkatan Berkelanjutan dari Prompt Anda

Mengintegrasikan umpan balik dari keluaran AI ke dalam strategi prompting di masa depan sangat penting untuk menyempurnakan interaksi Anda dengan model bahasa besar (LLM). Proses ini memastikan bahwa prompt Anda terus berkembang dan meningkat seiring waktu, menghasilkan respons yang lebih akurat dan relevan.

Manfaat Utama dari Umpan Balik dalam Rekayasa Prompt:

• Kemampuan Spesifik yang Ditingkatkan: Dengan menganalisis respons AI, Anda dapat mengidentifikasi area di mana prompt mungkin terlalu umum atau ambigu. Menyesuaikan prompt ini berdasarkan umpan balik membantu meningkatkan spesifikasi, mengurangi salah tafsir.
• Kejelasan yang Ditingkatkan: Mekanisme umpan balik menyoroti bagian-bagian dari prompt yang mungkin membingungkan AI. Menyempurnakan bagian-bagian ini meningkatkan kejelasan, memastikan AI memahami dan merespons dengan tepat.
• Strategi Adaptif: Umpan balik terus-menerus memungkinkan iterasi prompt berdasarkan kasus penggunaan dunia nyata, memungkinkan Anda untuk mengadaptasi strategi sesuai dengan kebutuhan dan konteks yang berbeda.

Menerapkan Umpan Balik:

1. Tinjau Output AI: Secara teratur periksa respons yang dihasilkan oleh AI untuk memahami seberapa baik mereka sesuai dengan harapan Anda.
2. Identifikasi Pola: Cari masalah yang berulang atau kesalahpahaman umum dalam respons AI.
3. Perbaiki Prompt: Modifikasi prompt Anda untuk mengatasi masalah yang diidentifikasi, meningkatkan spesifikasi dan kejelasannya.
4. Uji Iterasi: Bereksperimenlah dengan prompt yang direvisi untuk mengevaluasi perbaikan dan memastikan mereka memenuhi kriteria yang Anda inginkan.
5. Dokumentasikan Perubahan: Simpan catatan tentang modifikasi prompt dan hasilnya untuk melacak kemajuan dan menjaga pendekatan yang terstruktur.

Contoh: Jika model AI secara konsisten salah memahami instruksi tertentu dalam promptAnda, Anda mungkin dapat menyesuaikannya dengan menambahkan lebih banyak konteks atau merumuskannya kembali untuk pemahaman yang lebih baik. Proses iteratif ini sangat penting di antara 14 Praktik Terbaik untuk prompt AI yang dibahas sebelumnya.

12. Tetap Terupdate dengan Perkembangan Terbaru dalam Teknologi AI yang Relevan dengan Prompt engineering

Mengikuti perkembangan terbaru dalam teknologi AI sangat penting untuk prompting yang efektif. Model bahasa besar (LLM) terus berkembang, dengan fitur-fitur baru dan pembaruan yang dapat berdampak signifikan pada cara Anda merancang prompt.

Mengapa Penting untuk Tetap Terupdate

Secara teratur menjelajahi makalah penelitian terbaru, posting blog, dan dokumentasi teknis dari organisasi AI terkemuka dapat memberikan wawasan berharga tentang pembaruan ini. Misalnya, perbaikan dalam arsitektur model, peningkatan data pelatihan, dan inovasi algoritmik dapat memperkenalkan kemampuan baru atau mengubah cara LLM memahami permintaan.

Manfaat utama dari tetap terupdate:

• Desain Prompt yang Ditingkatkan: Memahami perkembangan terbaru memungkinkan Anda untuk menyesuaikan prompt Anda untuk memanfaatkan fungsionalitas baru secara efektif.
• Kualitas Output yang Ditingkatkan: Fitur-fitur baru sering kali disertai dengan peningkatan akurasi dan relevansi dalam respons AI, meningkatkan pengalaman pengguna.
• Adaptasi terhadap Perubahan: Tetap terinformasi membantu Anda dengan cepat mengadaptasi strategi prompting Anda untuk memanfaatkan praktik terbaik terkini dalam rekayasa prompt.

Misalnya, pengenalan teknik-teknik seperti chain-of-thought prompting mendorong penalaran yang lebih elaboratif dari LLMs selama percakapan multi-langkah yang melibatkan tugas-tugas kompleks.

Sumber Daya untuk Tetap Terupdate

Untuk tetap terinformasi tentang perkembangan terbaru dalam teknologi AI yang relevan dengan rekayasa prompt, pertimbangkan sumber daya berikut:

1. Jurnal dan Konferensi Penelitian AI: Ikuti publikasi seperti NeurIPS, ACL, dan arXiv.
2. Blog dan Buletin Teknologi: Langganan ke platform seperti blog OpenAI atau pembaruan Google AI.
3. Komunitas dan Forum Online: Terlibat dalam diskusi di r/MachineLearning di Reddit atau saluran Discord yang fokus pada AI.

Mengintegrasikan Pembaruan ke dalam Praktik Anda

Untuk memaksimalkan efektivitas interaksi Anda dengan LLMs, secara teratur integrasikan pembaruan ini ke dalam praktik rekayasa prompt Anda. Ini bisa melibatkan:

• Merevisi prompt yang ada berdasarkan wawasan baru yang diperoleh dari makalah penelitian atau posting blog.
• Mencoba teknik prompting yang berbeda yang diperkenalkan dalam konferensi atau lokakarya.
• Mencari umpan balik dari komunitas online tentang kasus penggunaan spesifik atau tantangan yang dihadapi selama desain prompt.

dengan aktif mengintegrasikan pembaruan ini ke dalam pekerjaan Anda, Anda dapat memastikan bahwa rekayasa prompt Anda tetap sejalan dengan kemajuan terbaru dalam teknologi AI.

13. Gunakan Peran dan Persona sebagai Teknik Kreatif untuk Mendapatkan Output yang Disesuaikan dari Model AI Melalui Prompt yang Terarah

Penggunaan peran atau persona dalam prompt AI Anda dapat secara signifikan meningkatkan relevansi dan akurasi respons yang dihasilkan oleh AI. Dengan membingkai prompt dengan persona tertentu, Anda mengarahkan AI untuk menghasilkan jawaban yang sangat sesuai dengan konteks dan gaya yang diinginkan.

Bagaimana Menggunakan Peran atau Persona Dapat Menyesuaikan Output:

• Relevansi Kontekstual: Ketika Anda menentukan peran, seperti “Sebagai seorang ahli dalam pembelajaran mesin,” AI diarahkan untuk menghasilkan respons dengan tingkat detail teknis dan kecanggihan yang lebih tinggi. Pendekatan ini memastikan bahwa output memenuhi harapan pengguna yang mencari pengetahuan khusus.
• Konsistensi Gaya: Mendefinisikan persona membantu menjaga nada dan gaya yang konsisten. Misalnya, meminta AI dengan “Tulis ini seolah-olah Anda adalah seorang perwakilan layanan pelanggan yang ramah” memastikan bahwa responsnya sopan, empatik, dan berfokus pada pelanggan.
• Spesifikasi yang Ditingkatkan: Persona menambahkan lapisan spesifikasi tambahan pada prompt AI. Menginstruksikan model untuk mengadopsi sudut pandang atau keahlian tertentu mengurangi ambiguitas, menghasilkan jawaban yang lebih akurat dan relevan.

Contoh Prompt Berbasis Persona:

• Ahli Teknis: “Jelaskan teknologi blockchain seolah-olah Anda adalah seorang pengembang blockchain berpengalaman.”
• Layanan Pelanggan: “Tanggapi keluhan ini seperti seorang agen layanan pelanggan yang membantu.”
• Tokoh Sejarah: “Deskripsikan penggunaan internet modern seolah-olah Anda adalah Albert Einstein.”

Menggunakan persona dalam prompt Anda mengikuti praktik terbaik untuk prompt AIdengan meningkatkan spesifikasi dan kejelasan. Metode ini menggunakan teknik prompting kreatif untuk meningkatkan interaksi dengan AI, memastikan output disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan pengguna tertentu.

14. Gunakan Prompting Rantai Pemikiran sebagai Strategi Lanjutan yang Mendorong Penalaran yang Lebih Elaboratif dari LLMs Ketika Diperlukan

Prompting rantai pemikiran adalah teknik di mana Anda membimbing model AI melalui proses penalaran langkah demi langkah untuk meningkatkan kedalaman, kualitas, dan konsistensi respons mereka. Metode ini sangat berguna dalam percakapan multi-langkah atau tugas yang memerlukan pemecahan masalah yang kompleks.

Penjelasan tentang Metode Prompting Rantai Pemikiran:

Prompting rantai pemikiran melibatkan pembagian masalah atau tugas menjadi langkah-langkah kecil yang dapat dikelola dan meminta AI untuk menangani setiap langkah secara berurutan. Pendekatan ini dapat menghasilkan keluaran yang lebih komprehensif dan akurat dengan memastikan model mempertimbangkan setiap aspek dari masalah tersebut.

Manfaat Prompting Rantai Pemikiran:

1. Kedalaman yang Ditingkatkan: Dengan mendorong AI untuk memikirkan setiap langkah, Anda dapat mencapai respons yang lebih rinci dan nuansa.
2. Kualitas yang Ditingkatkan: Penalaran langkah demi langkah membantu meminimalkan kesalahan dan meningkatkan kualitas keseluruhan keluaran.
3. Konsistensi: Metode ini memastikan bahwa respons AI konsisten di berbagai bagian dari tugas kompleks.

Contoh:

Pertanyaan: “Jelaskan bagaimana fotosintesis bekerja.”

Prompting Rantai Pemikiran:

1. “Mulailah dengan menjelaskan apa itu fotosintesis.”
2. “Jelaskan peran klorofil dalam fotosintesis.”
3. “Diskusikan bagaimana sinar matahari digunakan dalam proses tersebut.”
4. “Deskripsikan bagaimana karbon dioksida dan air diubah menjadi glukosa dan oksigen.”

Pendekatan terstruktur ini memungkinkan eksplorasi topik yang lebih mendalam, leading to better user satisfaction.

Incorporating chain-of-thought prompting into your strategy can significantly enhance your interactions with AI models. By guiding them through a logical sequence, you ensure that they consider all relevant factors, leading to higher-quality outputs aligned with your expectations.

Using chain-of-thought prompting aligns well with best practices for prompt engineering, ensuring specificity in prompts and clarity in prompts while effectively managing complex tasks. It stands out among the 14 Best Practices for Prompt Engineering as a powerful tool for achieving detailed and reliable responses from AI models.

Kesimpulan

Effective prompt engineering is essential for maximizing the potential of AI models. By following the 14 Best Practices for Prompt Engineering, you improve clarity, context, and overall output quality. Each practice, such as being specific and clear or using chain-of-thought prompting, leads to more precise and applicable AI interactions. Ongoing learning and repetitive testing improve these methods, guaranteeing strong and significant involvement with AI technologies.