Сакате побрзо истражување, појасни нацрти или само попаметно размислување? Учењето како да разговарате со вештачка интелигенција е поедноставно отколку што изгледа. Мали измени во начинот на кој прашувате - и како ги следите резултатите - можат да ги претворат резултатите од обични во изненадувачки одлични. Замислете го тоа како давање насоки на многу талентиран практикант кој никогаш не спие, понекогаш нагаѓа и сака јасност. Ако поттурнеш, тоа помага. Ако водиш, тоа е одлично. Ако го игнорираш контекстот... тој сепак нагаѓа. Знаеш како е.
Подолу е целосен прирачник за тоа како да разговарате со вештачка интелигенција , со брзи победи, подлабоки техники и табела за споредба за да можете да ја изберете вистинската алатка за работата. Ако прелистувате, започнете со Брз почеток и Шаблони. Ако сте штребер, длабоките нуркања се ваш избор.
Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:
🔗 Што е поттикнување од вештачка интелигенција
Објаснува изработка на ефективни инструкции за насочување и подобрување на резултатите од вештачката интелигенција.
🔗 Што е означување на податоци со вештачка интелигенција
Објаснува како означените бази на податоци обучуваат точни модели на машинско учење.
🔗 Што е етика на вештачката интелигенција
Опфаќа принципи што водат до одговорна и фер употреба на вештачка интелигенција.
🔗 Што е MCP во вештачката интелигенција
Го претставува протоколот за контекст на моделот и неговата улога во комуникацијата со вештачка интелигенција.
Како да разговарате со вештачка интелигенција ✅
-
Јасни цели - Кажете му на моделот точно како изгледа „добро“. Не вибрации, не надежи - критериуми.
-
Контекст + ограничувања - Моделите се подобри со примери, структура и ограничувања. Документите на провајдерот експлицитно препорачуваат давање примери и специфицирање на формата на излезот [2].
-
Итеративно усовршување - Вашиот прв потсетник е нацрт. Подобрете го врз основа на резултатот; главните документи на добавувачите го препорачуваат ова експлицитно [3].
-
Верификација и безбедност - Побарајте од моделот да цитира, да резонира, да се провери себеси - и вие сепак проверувате двапати. Стандардите постојат со причина [1].
-
Усогласување на алатката со задачата - Некои модели се одлични за кодирање; други напредуваат во долг контекст или планирање. Најдобрите практики на добавувачите директно го посочуваат ова [2][4].
Да бидеме искрени: многу „брзи трикови“ се само структурирано размислување со пријателска интерпункција.
Брз композитен мини-случај:
Програмер за управување со податоци праша: „Да се напише спецификација за производ?“ Резултат: генерички.
Надградба: „Вие сте проект за управување со податоци на ниво на персонал. Цел: спецификација за шифрирано споделување. Публика: мобилен инженер. Формат: 1-страник со опсег/претпоставки/ризик. Ограничувања: нема нови текови на авторизација; наведете компромиси.“
Резултат: употреблива спецификација со експлицитни ризици и јасни компромиси - бидејќи целта, публиката, форматот и ограничувањата беа наведени однапред.
Како да разговарате со вештачка интелигенција: Брз почеток во 5 чекори ⚡
-
Наведете ја вашата улога, цел и публика.
Пример: Вие сте тренер за правно пишување. Цел: појаснете го овој меморандум. Публика: лица кои не се адвокати. Одржувајте го жаргонот минимален; зачувајте ја точноста. -
Дајте конкретна задача со ограничувања.
Препишете на 300–350 зборови; додадете резиме со 3 точки; задржете ги сите датуми; отстранете го претенциозниот јазик. -
Наведете контекст и примери.
Залепете фрагменти, стилови што ви се допаѓаат или краток примерок. Моделите ги следат шемите што им ги покажувате; официјалните документи велат дека ова ја подобрува сигурноста [2]. -
Побарајте образложение или проверки.
Накратко покажете ги вашите чекори; наведете ги претпоставките; означете ги сите информации што недостасуваат. -
Итерација - не го прифаќај првиот нацрт.
Добро. Сега компресирај за 20%, задржи ги впечатливите глаголи и цитирај ги изворите внатре. Итерацијата е основна најдобра практика, не само преданија [3].
Дефиниции (корисна кратенка)
Критериуми за успех: мерливата граница за „добро“ - на пр. должина, соодветност на публиката, задолжителни делови.
Ограничувања: непреговарачки - на пр. „нема нови барања“, „цитати од APA“, „≤ 200 зборови“.
Контекст: минимална позадина за да се избегне нагаѓање - на пр., резиме на производот, корисничка личност, рокови.
Табела за споредба: алатки за разговор со вештачка интелигенција (намерно чудно) 🧰
Цените се менуваат. Многу од нив имаат бесплатни нивоа + опционални надградби. Груби категории, така што ова останува корисно, а не веднаш застарено.
| Алатка | Најдобро за | Цена (приближна) | Зошто функционира за овој случај на употреба |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | општо расудување, пишување; помош за кодирање | Бесплатно + Професионално | Силно следење на инструкции, широк екосистем, разновидни инструкции |
| Клод | долги контекстуални документи, внимателно расудување | Бесплатно + Професионално | Одлично со долги внесувања и чекорно размислување; нежно по дифолт |
| Google Gemini | задачи поврзани со веб, мултимедија | Бесплатно + Професионално | Добро пребарување; силно на слики + мешавина од текст |
| Мајкрософт копилот | Работни процеси во канцеларија, табеларни пресметки, е-пошта | Вклучено во некои планови + Pro | Живее таму каде што живее твојата работа - корисни ограничувања вградени во |
| Збунетост | истражување + цитати | Бесплатно + Професионално | Јасни одговори со извори; брзи пребарувања |
| Средно патување | слики и концептуална уметност | Претплата | Визуелно истражување; добро се комбинира со упатства што ставаат текст на прво место |
| По | едно место за пробување на многу модели | Бесплатно + Професионално | Брзо префрлување; експерименти без обврска |
Ако избирате: усогласете го моделот со контекстот што најмногу ви е важен - долги документи, кодирање, истражување со извори или визуелни елементи. Страниците со најдобри практики на давателите на услуги честопати истакнуваат во што нивниот модел е одличен. Тоа не е случајност [4].
Анатомија на импресивен налог 🧩
Користете ја оваа едноставна структура кога сакате постојано подобри резултати:
Улога + Цел + Публика + Формат + Ограничувања + Контекст + Примери + Процес + Проверки на излез
Вие сте виш маркетер на производи. Цел: напишете краток преглед за лансирање на апликација за белешки што ја става приватноста на прво место. Публика: зафатени директори. Формат: меморандум од 1 страница со наслови. Ограничувања: едноставен англиски јазик, без идиоми, тврдењата треба да бидат проверливи. Контекст: залепете го резимето на производот подолу. Пример: имитирајте го тонот на вклучената белешка. Процес: размислете чекор по чекор; прво поставете 3 разјаснувачки прашања. Проверки на резултатите: завршете со список на ризици од 5 точки и кратка ЧПП.
Ова залакче секој пат ги победува нејасните еднослојни реченици.
Длабоко нурнување 1: Цели, улоги и критериуми за успех 🎯
Моделите почитуваат јасни улоги. Кажете кој е асистентот, како изгледа успехот и како ќе се оценува. Упатството за поттикнување ориентирано кон бизнисот препорачува дефинирање на критериуми за успех однапред - тоа ги одржува резултатите усогласени и полесни за евалуација [4].
Тактички совет: побарајте листа за проверка на критериумите за успех пред моделот да напише нешто. Потоа, кажете му самостојно да се оцени според таа листа за проверка на крајот.
Длабоко нурнување 2: Контекст, ограничувања и примери 📎
Вештачката интелигенција не е психичка; таа е жедна за шеми. Нахранете ја со вистинските шеми. Ставете го најважниот материјал на врвот и бидете експлицитни за излезната форма. За долги влезни податоци, документите на добавувачите забележуваат дека подредувањето и структурата материјално влијаат на резултатите во долги контексти [4].
Пробајте го овој микро-шаблон:
-
Контекст: максимум 3 точки што ја сумираат ситуацијата
-
Изворен материјал: залепен или прикачен
-
Направи: 3 куршуми
-
Не: 3 куршуми
-
Формат: специфична должина, делови или шема
-
Лента за квалитет: што мора да содржи одговорот А+
Длабоко нуркање 3: Расудување на барање 🧠
Ако сакате внимателно размислување, побарајте го тоа - накратко. Побарајте компактен план или образложение; некои официјални водичи предлагаат поттикнување на планирање за сложени задачи за да се подобри придржувањето кон упатствата [2][4].
Поттикнување:
Планирајте го вашиот пристап во нумерирани чекори. Наведете претпоставки. Потоа наведете го само конечниот одговор, со образложение од 5 реда на крајот.
Мала забелешка: повеќе образложен текст не е секогаш подобар. Избалансирајте ја јасноста со концизноста за да не се удавите во сопствената скела.
Длабоко нуркање 4: Итерацијата како супермоќ 🔁
Третирајте го моделот како соработник кого го тренирате во циклуси. Побарајте два контрастни нацрти со различни тонови; или прво побарајте само контурата . Потоа усовршувајте. OpenAI и други експлицитно препорачуваат итеративно усовршување - бидејќи функционира [3].
Пример за јамка:
-
Дај ми три опции за контури со различни агли.
-
Изберете ги најсилните, спојте ги најдобрите делови и напишете нацрт.
-
Скрати за 15%, надгради ги глаголите и додај пасус на скептик со цитати.
Длабоко нуркање 5: Заштитни огради, верификација и ризик 🛡️
Вештачката интелигенција може да биде корисна, а сепак да погреши. За да го намалите ризикот, позајмете од воспоставените рамки за ризик: дефинирајте ги влоговите, побарајте транспарентност и додадете проверки за праведност, приватност и сигурност. Рамката за управување со ризик од вештачка интелигенција на NIST ги опишува карактеристиките на доверливоста и практичните функции што можете да ги прилагодите на секојдневните работни процеси. Побарајте од моделот да открие неизвесност, да цитира извори и да означи чувствителна содржина - потоа потврдувате [1].
Барања за верификација:
-
Наведете ги 3-те најважни претпоставки. За секоја, оценете ја довербата и наведете го изворот.
-
Наведете барем 2 реномирани извори; ако не постојат, кажете го тоа јасно.
-
Дајте краток контрааргумент на вашиот сопствен одговор, а потоа усогласете се.
Длабоко нурнување 6: Кога моделите претеруваат - и како да ги совладате 🧯
Понекогаш вештачката интелигенција станува претерана, додавајќи сложеност што не сте ја побарале. Упатствата на Антропик укажуваат на тенденција кон прекумерно инженерство; решението се јасни ограничувања кои експлицитно велат „без дополнителни работи“ [4].
Контролен налог:
Направете само промени што експлицитно ги барам. Избегнувајте додавање апстракции или дополнителни датотеки. Решението треба да биде минимално и фокусирано.
Како да разговарате со вештачка интелигенција за истражување наспроти извршување 🔍⚙️
-
Режим на истражување: побарајте конкурентни гледишта, нивоа на доверба и цитати. Потребна е кратка библиографија. Способностите брзо се развиваат, затоа проверете сè што е критично [5].
-
Начин на извршување: наведете ги особеностите на форматот, должината, тонот и непроменливите елементи. Побарајте листа за проверка и конечна саморевизија. Чувајте ја детална и проверена.
Мултимодални совети: текст, слики и податоци 🎨📊
-
За слики: опишете го стилот, аголот на камерата, расположението и композицијата. Доколку е можно, наведете 2–3 референтни слики.
-
За задачи со податоци: залепете примероци од редовите и посакуваната шема. Кажете му на моделот кои колони да ги задржи, а кои да ги игнорира.
-
За мешана техника: кажете каде оди секој дел. „Еден вовед во пасус, потоа табела, потоа наслов со еден ред за социјални медиуми.“
-
За долги документи: ставете ги најважните работи на прво место; подредете ги работите подобро кај многу големи контексти [4].
Решавање проблеми: кога моделот оди настрана 🧭
-
Премногу нејасно? Додадете примери, ограничувања или скелет за форматирање.
-
Премногу опширно? Поставете буџет за зборови и побарајте компресија на точки.
-
Не ја разбирате поентата? Преформулирајте ги целите и додадете 3 критериуми за успех.
-
Измислувате работи? Потребни се извори и забелешка за неизвесност. Цитирајте или кажете „нема извор“.
-
Премногу самоуверен тон? Барајте заштита од побарувачката и резултати од довербата.
-
Халуцинации во истражувачките задачи? Вкрстено проверете користејќи реномирани рамки и примарни референци; упатствата за ризик од телата за стандардизација постојат со причина [1].
Шаблони: копирајте, дотерајте, одете 🧪
1) Истражување со извори
Вие сте истражувачки асистент. Цел: сумирање на моменталниот консензус за [тема]. Публика: нетехничка. Вклучување на 2–3 реномирани извори. Процес: наведување на претпоставки; забележете ја неизвесноста. Резултат: 6 точки + синтеза од 1 пасус. Ограничувања: без шпекулации; ако доказите се ограничени, наведете го тоа. [3]
2) Изготвување на содржина
Вие сте уредник. Цел: изготвување на блог пост на [тема]. Тон: пријателски експерт. Формат: H2/H3 со точки. Должина: 900–1100 зборови. Вклучете дел за контрааргумент. Завршете со TL;DR. [2]
3) Помошник за кодирање
Вие сте виш инженер. Цел: имплементирање на [функција] во [стек]. Ограничувања: без рефактори освен ако не се побара; фокус на јасност. Процес: скицирање на пристапот, листање на компромиси, потоа код. Резултат: блок од код + минимални коментари + план за тестирање од 5 чекори. [2][4]
4) Стратешка белешка
Вие сте стратег за производи. Цел: предложете 3 опции за подобрување на [метриката]. Вклучете ги предностите/недостатоците, нивото на напор, ризиците. Резултат: табела + препорака со 5 точки. Додадете претпоставки; поставете 2 разјаснувачки прашања на крајот. [3]
5) Преглед на долг документ
Вие сте технички уредник. Цел: кондензирајте го приложениот документ. Ставете го изворниот текст на врвот од контекстниот прозорец. Резултат: извршно резиме, клучни ризици, отворени прашања. Ограничувања: зачувајте ја оригиналната терминологија; без нови тврдења. [4]
Чести стапици што треба да се избегнат 🚧
-
Нејасно прашува како „направи го ова подобро“. Подобро како?
-
Нема ограничувања , па затоа моделот ги пополнува празнините со претпоставки.
-
Еднократно потсетување без итерација. Првиот нацрт ретко е најдобар - важи и за луѓето [3].
-
Прескокнување на верификацијата на резултатите со висок ризик. Позајмување стандарди за ризик и додавање чекови [1].
-
Игнорирање на упатствата од давателот на услуги кои буквално ви кажуваат што функционира. Прочитајте ја документацијата [2][4].
Мини студија на случај: од нејасно до фокусирано 🎬
Нејасна најава:
Напишете неколку маркетиншки идеи за мојата апликација.
Веројатен резултат: расфрлани идеи; низок сигнал.
Надграден потсетник користејќи ја нашата структура:
Вие сте маркетер кој работи во животниот циклус. Цел: генерирање 5 експерименти за активирање за апликација за белешки што ја става приватноста на прво место. Публика: нови корисници во 1-та недела. Ограничувања: без попусти; мора да биде мерлива. Формат: табела со хипотеза, чекори, метрика, очекувано влијание. Контекст: корисниците се намалуваат по 2-ри ден; главната карактеристика е шифрирано споделување. Проверки на излезот: поставување 3 разјаснувачки прашања пред да предложите. Потоа доставување на табела плус резиме од 6 реда.
Резултат: поостри идеи поврзани со резултати и план подготвен за тестирање. Не магија - само јасност.
Како да разговарате со вештачка интелигенција кога влоговите се високи 🧩
Кога темата влијае на здравјето, финансиите, правото или безбедноста, потребна ви е дополнителна внимателност. Користете рамки за ризик за да ги насочите одлуките, да побарате цитати, да добиете второ мислење и да документирате претпоставки и ограничувања. NIST AI RMF е солидна основа за креирање на сопствена контролна листа [1].
Контролна листа со висок ризик:
-
Дефинирајте ја одлуката, сценаријата за штета и ублажувањата
-
Побарувачка за цитати и истакнување на неизвесноста
-
Изведете контрафакт: „Како може ова да биде погрешно?“
-
Добијте преглед од човечки експерт пред да дејствувате
Заклучок: Предолго е, не го прочитав 🎁
Учењето како да се разговара со вештачка интелигенција не е за тајни магии. Тоа е структурирано размислување изразено јасно. Поставете ја улогата и целта, внесете го контекстот, додадете ограничувања, побарајте расудување, повторувајте и проверувајте. Направете го тоа и ќе добиете резултати што се чувствуваат неверојатно корисни - понекогаш дури и пријатни. Други пати моделот ќе талка, и тоа е во ред; вие го поттурнувате назад. Работата е во разговорот. И да, понекогаш ќе мешате метафори како готвач со премногу зачини... потоа ќе го вратите и ќе го испратите.
-
Дефинирајте го успехот однапред
-
Наведете контекст, ограничувања и примери
-
Побарајте образложение и проверки
-
Повторете двапати
-
Усогласување на алатката со задачата
-
Потврди нешто важно
Референци
-
NIST - Рамка за управување со ризици од вештачка интелигенција (AI RMF 1.0). PDF
-
OpenAI платформа - Водич за брзо инженерство. Линк.
-
Центар за помош на OpenAI - Најдобри инженерски практики за ChatGPT. Линк.
-
Anthropic Docs - Најдобри практики за поттикнување (Клод). Линк
-
Стенфорд HAI - Индекс на вештачка интелигенција 2025: Технички перформанси (Поглавје 2). PDF