Užklausų inžinerija: kas tai, kaip veikia ir kodėl tai svarbu

Užklausų inžinerija (angl. prompt engineering) – tai strateginis užklausų kūrimas ir tobulinimas, skirtas generatyvinės dirbtinio intelekto (DI) programinės įrangos valdymui. Šis metodas tapo neatsiejama DI panaudojimo dalimi, ypač išpopuliarėjus tokiems įrankiams kaip ChatGPT ir DALL-E. Tinkamas užklausų formulavimas lemia, ar gausite tikslų, naudingą atsakymą, ar tiesiog paviršutinišką informaciją.

Šiame straipsnyje detaliai nagrinėsime, kas yra užklausų inžinerija, kodėl ji svarbi šiuolaikiniame DI panaudojime, kokias technikas galima pritaikyti efektyviam darbui su didžiaisiais kalbos modeliais (DKM), ir ką reikia žinoti norintiems šioje srityje dirbti profesionaliai.

Kas yra užklausų inžinerija? Šiuolaikinė apibrėžtis

Užklausų inžinerija – tai metodika, skirta sukurti efektyvias instrukcijas dirbtinio intelekto sistemoms. Šis procesas apima užklausų kūrimą, redagavimą ir optimizavimą, kad dirbtinio intelekto modelis sugeneruotų kuo tikslesnį, saugesnį ir naudingesnį rezultatą. Užklausų inžinerija yra ypač aktuali dirbant su didžiaisiais kalbos modeliais (angl. Large Language Models arba LLMs), tokiais kaip GPT-4, PaLM, Claude ir kt.

Nors pati sąvoka atsirado palyginti neseniai – maždaug 2021-2022 metais, kai generatyviniai DI modeliai tapo prieinami plačiajai visuomenei – užklausų inžinerijos principai turi gilias šaknis natūralios kalbos apdorojimo (NKA) srityje. Būtent tada paaiškėjo, kad generatyvinių modelių veikimo rezultatas labai priklauso nuo to, kaip suformuluojama pradinė užklausa.

Užklausų inžinerija apima ne tik žodžių parinkimą ar sakinių struktūrą – tai kompleksinis procesas, reikalaujantis suprasti, kaip DI modeliai interpretuoja informaciją, kokie jų apribojimai, kaip jie mokosi iš pateiktų pavyzdžių ir kaip galima juos nukreipti tinkama linkme. Galima sakyti, kad užklausų inžinerija yra tiltas tarp žmogaus ketinimų ir DI galimybių.

A

Kodėl užklausų inžinerija yra būtina šiuolaikiniame DI

Vien tik turėti prieigą prie pažangių DI modelių nepakanka – reikia mokėti juos tinkamai valdyti. Užklausų inžinerija tapo neatsiejama dirbtinio intelekto panaudojimo dalimi dėl kelių esminių priežasčių:

• Tikslumo didinimas – tinkamai suformuluotos užklausos gali drastiškai pagerinti DI modelio pateikiamų atsakymų tikslumą, sumažinti dviprasmybes ir nesusipratimus.
• Patikimumo užtikrinimas – stiprūs užklausų formulavimo įgūdžiai padeda sumažinti modelio hallucinavimą (neegzistuojančios informacijos sukūrimą) ir klaidingų teiginių pateikimą.
• Verslo procesų optimizavimas – įmonėse, kurios integruoja DI sprendimus, efektyvi užklausų inžinerija gali sumažinti kaštus ir laiko sąnaudas.
• Apsauga nuo užklausų injekcijų – saugumo aspektas, kai piktavališkos užklausos gali priversti DI sistemas atskleisti konfidencialią informaciją arba apeiti nustatytus apribojimus.

Realaus pasaulio pritaikymo galimybės ir naudojimo atvejai

Užklausų inžinerija atveria plačias galimybes įvairiose srityse:

• Sveikatos priežiūra – gydytojai gali naudoti DI asistentus diagnozėms paremti, mokslinei literatūrai analizuoti, tačiau tam reikalingos preciziškai suformuluotos užklausos, ypač dėl medicinos terminų tikslumo.
• Klientų aptarnavimas – automatizuoti pokalbių robotai gali efektyviai aptarnauti klientus, jei užklausos suformuluotos taip, kad galėtų tinkamai atpažinti įvairias klientų užklausas ir problemas.
• Švietimas – mokytojai ir dėstytojai gali sukurti individualizuotą mokymosi medžiagą, pritaikytą skirtingiems mokymosi stiliams ir lygiams.
• Turinio kūrimas – rinkodaros specialistai, žurnalistai ir rašytojai gali efektyviau generuoti pradinį turinį, kurį vėliau tobulina.
• Programavimas – programuotojai gali naudoti DI įrankius kodo generavimui, klaidų identifikavimui ir dokumentacijos kūrimui.

Užklausų inžinerijos technikos: nuo nulinės-kopijos iki minčių grandinės

Užklausų inžinerija apima įvairias technikas, kurių kiekviena tinka skirtingiems scenarijams ir tikslams. Šios technikos ne tik padeda gauti tikslesnius rezultatus, bet ir išplečia DI modelių pritaikymo galimybes.

Nulinės-kopijos užklausos (Zero-shot prompting)

Nulinės-kopijos užklausų technika leidžia DI modeliui atlikti užduotį be jokių konkrečių pavyzdžių. Tiesiog pateikiama užduotis, o modelis bando ją įvykdyti remdamasis savo apmokymui naudotais duomenimis.

Pavyzdys: "Klasifikuok šį tekstą pagal sentimentą: 'Nesu tikras, ar šis produktas vertas savo kainos, nors kokybė nebloga.'"

Ši technika puikiai tinka paprastoms užduotims, kai modelis jau turi pakankamai žinių apie temą.

Kelių-kopijų užklausos (Few-shot prompting)

Kelių-kopijų technika apima pavyzdžių pateikimą modeliui prieš užduodant pagrindinę užduotį. Šie pavyzdžiai veikia kaip kontekstas ir nurodo modeliui, kokio tipo atsakymo tikimasi.

Pavyzdys:
"Klasifikuok tekstus pagal sentimentą:
Tekstas: 'Šis telefonas viršijo visus mano lūkesčius!' Sentimentas: Teigiamas
Tekstas: 'Aptarnavimas buvo lėtas ir neefektyvus.' Sentimentas: Neigiamas
Tekstas: 'Produktas atitinka savo kainą.' Sentimentas: Neutralus
Tekstas: 'Nesu tikras, ar šis produktas vertas savo kainos, nors kokybė nebloga.' Sentimentas:"

Šis metodas ypač naudingas, kai reikia specifinių atsakymų formatų arba kai užduotis yra sudėtingesnė.

Minčių grandinės užklausos (Chain-of-thought prompting)

Minčių grandinės technika skatina DI modelį pateikti ne tik atsakymą, bet ir žingsnis po žingsnio parodyti savo mąstymo procesą. Tai ypač naudinga sprendžiant sudėtingesnius uždavinius, pavyzdžiui, matematikos problemas ar logines užduotis.

Pavyzdys:
"Problema: Petras pirko 5 obuolius, kiekvieną po 0,5 euro, ir 3 bananus, kiekvieną po 0,3 euro. Kiek iš viso pinigų jis išleido? Parodyk sprendimo eigą žingsnis po žingsnio."

Šis metodas padeda ne tik gauti tikslesnį atsakymą, bet ir suprasti, kaip modelis priėjo prie savo išvadų, kas ypač naudinga mokymo kontekste.

Užklausų grandinės (Prompt chaining)

Užklausų grandinių technika jungia kelis užklausų etapus į nuoseklią seką, kur kiekvieno etapo rezultatas tampa kito etapo įvestimi. Tai leidžia spręsti sudėtingas problemas, skaidant jas į mažesnius, lengviau valdomas dalis.

Pavyzdys:
Pirmas etapas: "Sukurk trumpą istoriją apie kosmonautą, kuris atranda nežinomą planetą."
Antras etapas: "Dabar iš šios istorijos sukurk detališką veikėjo charakteristiką, įskaitant jo išvaizdą, asmenybę ir motyvaciją."
Trečias etapas: "Remdamasis šia charakteristika, parašyk kosmonauto dienoraščio įrašą pirmąją dieną atradus planetą."

Ši technika ypač vertinga kuriant sudėtingą turinį ar sprendžiant problemas, kurios reikalauja nuoseklaus mąstymo ir kelių žingsnių.

Užklausų inžinerijos pavyzdžiai praktikoje

Norint geriau suprasti užklausų inžinerijos praktinę vertę, panagrinėkime kelis konkrečius pavyzdžius, kurie parodo, kaip tinkamai suformuluotos užklausos gali drastiškai pagerinti DI modelių veikimą.

Teksto generavimo pavyzdys

Silpna užklausa: "Parašyk apie klimato kaitą."

Rezultatas: Bendro pobūdžio, paviršutiniškas tekstas apie klimato kaitą, kuris gali būti per daug platus arba netgi šališkas.

Patobulinta užklausa: "Parašyk 300 žodžių mokslinį straipsnį apie klimato kaitos poveikį Baltijos jūros ekosistemai per pastaruosius 20 metų. Įtrauk naujausius mokslinius duomenis, nurodyk potencialius sprendimus ir paaiškink, kodėl ši problema aktuali Lietuvos žvejybos pramonei. Tekstas turi būti tinkamas bakalauro studijų studentams."

Rezultatas: Tikslingesnis, detalesnis ir kontekstualiai turtingesnis tekstas, pritaikytas konkrečiai auditorijai ir tikslams.

Vaizdo generavimo pavyzdys (DALL-E)

Silpna užklausa: "Sugeneruok miško vaizdą."

Rezultatas: Generinis miško vaizdas be išskirtinių detalių ar atmosferos.

Patobulinta užklausa: "Sugeneruok fotorealistišką vaizdą seno, migloto lietuviško miško ankstyvą rudens rytą. Miškas turi būti pilnas ąžuolų ir beržų su ryškiai oranžiniais ir raudonais lapais. Žemę dengia rasa, pro medžių viršūnes prasiskverbia saulės spinduliai. Priekyje matosi senas, apsamanojęs akmuo. Vaizdas turėtų būti melancholiškas ir atmosferiškas, fotografuotas plačiu kampu, su švelniu apšvietimu."

An

Rezultatas: Detalizuotas, specifinių elementų turintis vaizdas su aiškia nuotaika ir vizualinėmis savybėmis.

Iteracinis užklausų tobulinimas

Praktikoje užklausų inžinerija dažnai yra iteracinis procesas, kuriame pradinė užklausa tobulinama remiantis gautais rezultatais:

1. Pradinė užklausa: "Parašyk apie dirbtinio intelekto etiką."
2. Rezultatas: Bendras apibūdinimas.
3. Patobulinta užklausa: "Parašyk išsamią analizę apie tris pagrindines etines problemas, su kuriomis susiduriama kuriant autonomines transporto priemones."
4. Rezultatas: Geresnė fokusavimas, bet trūksta struktūros.
5. Galutinė užklausa: "Parašyk struktūruotą 500 žodžių analizę apie tris pagrindines etines problemas, su kuriomis susiduriama kuriant autonomines transporto priemones. Kiekvienai problemai skirk atskirą skyrių su: 1) problemos apibrėžimu, 2) realaus pasaulio pavyzdžiais, 3) potencialiais sprendimais. Įtrauk nuorodas į aktualius filosofinius požiūrius (utilitarizmas, deontologija). Kalba turi būti suprantama ne techninei auditorijai."
6. Rezultatas: Išsami, struktūruota ir tikslinė analizė.

Šis procesas parodo, kaip kiekvienas užklausos tobulinimo žingsnis leidžia gauti vis tikslesnį ir naudingesnį rezultatą.

A

Tapimas užklausų inžinieriumi: įgūdžiai, pareigos ir karjeros perspektyvos

Užklausų inžinerija tampa vis labiau pripažįstama kaip atskira profesinė sritis, reikalaujanti specifinių žinių ir įgūdžių. Augant generatyvinių DI modelių populiarumui, didėja ir kvalifikuotų specialistų, gebančių efektyviai dirbti su šiomis technologijomis, poreikis.

Reikalingi įgūdžiai ir kvalifikacijos

Sėkmingam užklausų inžinieriui reikalingas platus įgūdžių spektras:

• Natūralios kalbos apdorojimo (NKA) supratimas – gebėjimas suprasti, kaip DI modeliai interpretuoja ir apdoroja žmogaus kalbą.
• Programavimo įgūdžiai – ypač Python, nes ši kalba dažniausiai naudojama DI aplinkoje.
• Didžiųjų kalbos modelių (DKM) veikimo principų išmanymas – supratimas, kaip šie modeliai buvo apmokyti ir kokie jų apribojimai.
• Kritinis mąstymas – gebėjimas analizuoti užklausų rezultatus ir identifikuoti tobulintinas sritis.
• Kūrybingumas – sugebėjimas formuluoti inovatyvias užklausas sudėtingoms problemoms spręsti.
• Komunikacijos įgūdžiai – gebėjimas aiškiai išreikšti ketinimus ir tikslus modeliui suprantama forma.
• Srities žinios – priklausomai nuo darbo srities (pvz., medicina, teisė, finansai), reikalingos specifinės žinios.

Užklausų inžinieriaus pareigos

Užklausų inžinierių darbas gali apimti:

• Efektyvių užklausų kūrimą specifiniams verslo poreikiams.
• DI sistemų integravimą į esamus verslo procesus.
• Užklausų bibliotekų ir šablonų kūrimą organizacijai.
• DI modelių rezultatų kokybės vertinimą ir optimizavimą.
• Mokymų vedimą kolegoms apie efektyvų darbą su DI įrankiais.
• Saugumo problemų, susijusių su užklausų injekcijomis, sprendimą.

Karjeros perspektyvos

Užklausų inžinerijos profesija išgyvena sparčią plėtrą, ir šios srities specialistai yra vertinami įvairių sektorių organizacijose, nuo technologijų gigantų iki sveikatos priežiūros įstaigų, finansinių institucijų ir švietimo įstaigų. Kadangi DI technologijos tampa vis labiau integruotos į kasdienę veiklą, prognozuojama, kad užklausų inžinierių paklausa tik didės.

Darbdaviai ieško specialistų, kurie gali ne tik techniškai dirbti su DI, bet ir strategiškai mąstyti apie tai, kaip šios technologijos gali spręsti realaus pasaulio problemas ir kurti vertę.

Keliai į užklausų inžinerijos įvaldymą

Norint tapti užklausų inžinerijos specialistu, galima rinktis įvairius mokymosi kelius:

• Formalus išsilavinimas – informatikos, duomenų mokslo ar dirbtinio intelekto studijos.
• Specializuoti kursai ir sertifikatai – įvairios platformos, tokios kaip Coursera, edX ir Udacity, siūlo specializuotus kursus apie DI ir užklausų inžineriją.
• Savarankiškas mokymasis – eksperimentavimas su viešai prieinamais DI modeliais, dalyvavimas bendruomenės projektuose, mokymasis iš dokumentacijos ir praktinių vadovų.
• Praktika – realių projektų įgyvendinimas, kuris leidžia pritaikyti teorines žinias ir įgyti patirties.

Užklausų inžinerijos ateitis: tendencijos ir etiniai aspektai

Kaip ir visa DI sritis, užklausų inžinerija sparčiai vystosi. Norint išlikti konkurencingiems šioje srityje, svarbu sekti naujausias tendencijas ir suprasti etines problemas, susijusias su DI naudojimu.

Ateities tendencijos

Užklausų inžinerijos evoliucija apima:

• Multimodalinės užklausos – kombinuojančios tekstą, vaizdą, kodą ir kitus duomenų tipus vienoje užklausoje.
• Adaptyvios užklausos – kurios prisitaiko prie naudotojo konteksto ir ankstesnių sąveikų.
• Automatizuota užklausų optimizacija – sistemos, kurios automatiškai gerina užklausas pagal gautus rezultatus.
• Specializuoti DKM – sukurti specifinėms pramonės šakoms ar funkcijoms, reikalaujantys specializuotų užklausų metodikų.
• Vartotojo sąsajų integracija – grafinės sąsajos, palengvinančios sudėtingų užklausų kūrimą be techninio išmanymo.

Etiniai aspektai ir iššūkiai

Užklausų inžinerija susiduria su įvairiais etiniais klausimais:

• Šališkumo mažinimas – užtikrinimas, kad užklausos neskatintų ar nesustiprintų esamų šališkumų DI modeliuose.
• Skaidrumas – aiškus komunikavimas apie tai, kaip užklausos formuojamos ir kokį poveikį jos turi rezultatams.
• Privatumo klausimai – konfidencialių duomenų apsauga kuriant ir naudojant užklausas.
• Autorystės ir intelektinės nuosavybės klausimai – aiškus autorystės priskyrimas, kai DI naudojamas kūrybiniam turiniui generuoti.
• Reguliavimas – besivystantys teisės aktai, skirti reguliuoti DI naudojimą, gali turėti įtakos užklausų inžinerijos praktikai.

Ateityje užklausų inžinieriai turės ne tik kurti techniškai efektyvias užklausas, bet ir užtikrinti, kad jų darbas atitiktų etikos standartus ir reguliavimo reikalavimus. Tai reiškia glaudesnį bendradarbiavimą su etikos specialistais, teisininkais ir politikos formuotojais.

A

Išvados

Užklausų inžinerija yra ne tik techninių žinių reikalaujanti sritis, bet ir menas, reikalaujantis kūrybiškumo, kritinio mąstymo ir nuolatinio mokymosi. Tai tampa vis svarbesniu įgūdžiu dirbtinio intelekto amžiuje, kai efektyvus bendravimas su DI sistemomis gali lemti konkurencinį pranašumą tiek asmenims, tiek organizacijoms.

Nors technologijos ir metodai toliau vystysis, pagrindinis užklausų inžinerijos principas išliks tas pats – kurti aiškias, tikslines ir efektyvias instrukcijas, kurios leidžia gauti maksimalią naudą iš dirbtinio intelekto sistemų, kartu užtikrinant etiškus ir atsakingus rezultatus.

Nepriklausomai nuo jūsų patirties lygio – ar tik pradedate domėtis šia sritimi, ar jau esate patyręs specialistas – užklausų inžinerijos įgūdžių tobulinimas bus vertinga investicija į ateitį, kurioje žmogaus ir mašinos bendradarbiavimas taps vis glaudesnis ir svarbesnis.

Dažniausiai užduodami klausimai (DUK)

Kas yra užklausų inžinerija dirbtiniame intelekte?

Užklausų inžinerija – tai sisteminis procesas, skirtas kurti ir tobulinti įvesties užklausas, nukreipiančias generatyvinius DI modelius (pavyzdžiui, ChatGPT ar DALL-E) link tikslių, aktualių ir saugių rezultatų generavimo.

Kodėl užklausų inžinerija yra svarbi?

Užklausų inžinerija užtikrina, kad DI sistemos suprastų naudotojo ketinimus, generuotų patikimus rezultatus ir sumažintų klaidų ar pažeidžiamumų, tokių kaip užklausų injekcijos, riziką.

Kokios yra pagrindinės užklausų inžinerijos technikos?

Technikos apima nulinės-kopijos užklausas, kelių-kopijų užklausas, minčių grandinės užklausas ir užklausų grandinimą – kiekviena jų pritaikyta skirtingiems sudėtingumo lygiams ir rezultatų poreikiams.

Ar reikia techninio išsilavinimo, norint tapti užklausų inžinieriumi?

Nors DI ir programavimo žinios yra naudingos, kai kurie užklausų inžinerijos specialistai ateina iš netechninių sričių ir įgūdžius tobulina praktikos ir internetinių kursų pagalba.

Kokios yra užklausų inžinierių karjeros perspektyvos?

Užklausų inžinierių paklausa sparčiai auga dėl DI technologijų įsisavinimo įvairiose pramonės šakose, siūlomos konkurencingos algos ir įvairios galimybės technologijų, sveikatos priežiūros, verslo ir kitose srityse.