A modern LLM-modellekkel elsődlegesen promptolás útján kommunikálunk, és mivel elsősorban a promptok minősége, célszerűsége határozza meg az eredményességet, kiemelt jelentőségű ezek megfelelő összeállítása. Értelemszerűen minél bonyolultabb a feladat akár tartalmában, akár formájában (utóbbi alatt értve a hangnemet, struktúrát, formátumot vagy éppen ismételt használat esetén a következetességet), annál nehezebb jó kiinduló instrukciókat adni. Ennek megkönnyítésére szolgál a metapromptolás gyakorlata.
A metapromptolás a tulajdonképpeni tényleges célfeladatra használandó prompt megfogalmaztatása LLM segítségével. Vagyis közbenső feladatról van szó: arra utasítjuk a modellt, hogy különféle szempontokat figyelembe véve helyettünk állítson elő promptszöveget, amit aztán az eredeti feladatra felhasználhatunk. Ez az utasítás maga is prompt útján történik – ez a metaprompt. Jellemző lépései: a (végső) prompt céljának definiálása (pl. egy Python-kódra vagy szövegösszefoglalóra van szükségünk), különféle limitációk (pl. kimenet típusa, hosszúsága, esetleges struktúrája, adott esetben akár konkrét példákkal), metaprompt kipróbálása. Legyünk tekintettel arra, hogy lehetőleg általánosabb jellegű, később újrahasználható templatet készítsünk inputként. Itt egy viszonylag egyszerű példa:
Viselkedj tapasztalt AI prompttervezőként.
Készíts egy újrahasználható promptot az alábbi feladathoz:
Feladat:
[Egy szakmai cikk vagy blogbejegyzés összefoglalása úgy, hogy a legfontosabb tanulságok, érvek és gyakorlati következtetések könnyen érthetők legyenek.]
A prompt feleljen meg az alábbi követelményeknek:
Célközönség:
[Pl. egyetemi hallgatók, vezetők, marketingesek, laikus olvasók]
Stílus:
[Objektív, közérthető, szakmai, tömör stb.]
Terjedelem:
[Pl. legfeljebb 300 szó, 5–8 pont, részletes összefoglaló]
Kimeneti formátum:
[Pl. címsorokkal tagolt összefoglaló, táblázat, felsorolás, Markdown]
Mindenképpen tartalmazza:
Kerülje:
Visszatérési formátum:
Ez a metaprompt egy ilyen promptot produkálhat kimenetként:
Te egy tapasztalt szövegelemző és összefoglaló AI vagy. Feladatod, hogy cikkekből vagy blogbejegyzésekből pontos, lényegre törő és hű összefoglalót készíts.
Munkád során mindig:
Soha ne:
Felhasználói prompt sablon
Készíts összefoglalót az alábbi cikkről a megadott követelmények szerint.
Cikk:
Célközönség:
Stílus:
Terjedelem:
Kimeneti formátum:
Az összefoglaló minden esetben tartalmazza:
Kerülje:
Ellenőrzőlista
☐ Az összefoglaló a megadott célközönségnek szól.
☐ Megfelel a kért stílusnak.
☐ Betartja a megadott terjedelmet.
☐ A kívánt kimeneti formátumot használja.
☐ Pontosan bemutatja a cikk fő témáját.
☐ Tartalmazza a legfontosabb érveket és következtetéseket.
☐ Tartalmaz 3–5 gyakorlati tanulságot.
☐ Egy mondatban összegzi a cikk fő üzenetét.
☐ Nem ad hozzá a forrásban nem szereplő információt.
☐ Nem tartalmaz felesleges ismétléseket vagy túl hosszú idézeteket.
A helyes gyakorlat – ahogy az a fenti példában is megfigyelhető – általános, újrafelhasználható promptsablon előállítása, amit aztán később adott feladatra egyediesíthetünk (mondjuk a célközönség, stílus konkretizálásával).
Az egyértelműség kedvéért tisztázzunk a különbségeket az alábbiak között:
“Normál” prompt: egy konkrét feladat elvégzésére adott közvetlen szöveges utasítás.
Few-shot prompting: a fenti változata néhány konkrét példa megadásával.
Chain-of-thought promptolás: a fenti változata komplexebb feladatokra (pl. matematikai kérdések, logikai kihívások, hosszabb elemzés), amikor a modellt a végső válasz megadása előtti logikai lépések kifejtésére utasítjuk.
Metaprompt: közvetett promptolás ismétlődő feladatokra alkalmas prompt-template létrehozásához.