Ano ang AI Prompting?

Kung nag-type ka na ng tanong sa isang chatbot at naisip na hmm hindi iyon ang gusto ko , nabangga mo ang sining ng pag-prompt ng AI. Ang pagkuha ng magagandang resulta ay hindi gaanong tungkol sa mahika at higit pa tungkol sa kung paano mo itatanong. Sa ilang simpleng pattern, maaari mong patnubayan ang mga modelo upang magsulat, mangatwiran, magbubuod, magplano, o magpuna sa kanilang sariling gawa. At oo, ang maliliit na tweak sa mga salita ay maaaring magbago ng lahat. 😄

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos ng isang ito:

🔗 Ano ang AI data labeling
Ipinapaliwanag kung paano sinasanay ng mga may label na dataset ang mga tumpak na modelo ng machine learning.

🔗 Ano ang etika ng AI
Sinasaklaw ang mga prinsipyong gumagabay sa responsable at patas na paggamit ng artificial intelligence.

🔗 Ano ang MCP sa AI
Ipinapakilala ang Model Context Protocol at ang papel nito sa komunikasyon ng AI.

🔗 Ano ang edge AI
Inilalarawan ang pagpapatakbo ng AI computations nang direkta sa mga lokal na edge device.

Ano ang AI Prompting? 🤖

Ang AI prompting ay ang kasanayan sa paggawa ng mga input na gumagabay sa isang generative na modelo patungo sa paggawa ng output na talagang gusto mo. Iyon ay maaaring mangahulugan ng malinaw na mga tagubilin, mga halimbawa, mga hadlang, mga tungkulin, o kahit na isang target na format. Sa madaling salita, idinisenyo mo ang pag-uusap upang ang modelo ay may pagkakataong lumaban na maihatid ang eksaktong kailangan mo. Inilalarawan ng mga makapangyarihang gabay ang maagap na engineering bilang pagdidisenyo at pagpino ng mga senyas upang patnubayan ang malalaking modelo ng wika, na nagbibigay-diin sa kalinawan, istraktura, at umuulit na pagpipino. [1]

Maging tapat tayo-madalas nating tinatrato ang AI na parang box para sa paghahanap. Ngunit pinakamahusay na gumagana ang mga modelong ito kapag sinabi mo sa kanila ang gawain, ang madla, ang istilo, at ang pamantayan sa pagtanggap. Iyan ay AI prompting sa maikling salita.

Ano ang magandang AI Prompting ✅

• Ang kalinawan ay higit sa katalinuhan - ang simple, tahasang mga tagubilin ay nagbabawas ng kalabuan. [2]

• Ang konteksto ay hari - magbigay ng background, mga layunin, madla, mga hadlang, kahit isang sample ng pagsulat.

• Ipakita, huwag lang sabihin - ang ilang mga halimbawa ay maaaring mag-angkla sa estilo at format. [3]

• Mga tulong sa istruktura - ang mga heading, bullet point, may bilang na mga hakbang, at mga schema ng output ay gagabay sa modelo.

• Mabilis na ulitin - pinuhin ang prompt batay sa kung ano ang iyong nabawi, pagkatapos ay subukan muli. [2]

• Paghiwalayin ang mga alalahanin - humingi muna ng pagsusuri, pagkatapos ay humingi ng huling sagot.

• Pahintulutan ang katapatan - anyayahan ang modelo na sabihin na hindi ko alam o humingi ng nawawalang impormasyon kapag kinakailangan. [4]

Wala sa mga ito ang rocket science, ngunit ang compounding effect ay totoo.

Ang pangunahing mga bloke ng pagbuo ng AI Prompting 🧩

1. Pagtuturo
   Sabihin nang malinaw ang trabaho: magsulat ng press release, pag-aralan ang isang kontrata, punahin ang code.

2. Konteksto
   Isama ang madla, tono, domain, mga layunin, mga hadlang, at anumang mga sensitibong guardrail.

3. Mga Halimbawa
   Magdagdag ng 1–3 mataas na kalidad na mga sample upang hubugin ang estilo at istraktura.

4. Output format
   Humingi ng JSON, isang talahanayan, o isang may bilang na plano. Maging tiyak tungkol sa mga patlang.

5. Quality bar
   Tukuyin ang "tapos na": mga pamantayan sa katumpakan, mga pagsipi, haba, istilo, mga pitfalls na dapat iwasan.

6. Mga pahiwatig sa daloy ng trabaho
   Magmungkahi ng sunud-sunod na pangangatwiran o draft-then-edit loop.

7. Fail-safe
   Pahintulot na sabihing hindi ko alam o magtanong muna ng mga paglilinaw. [4]

Mini bago/pagkatapos
Bago: "Magsulat ng kopya ng marketing para sa aming bagong app."
Pagkatapos: "Isa kang senior brand copywriter. Sumulat ng 3 headline ng landing page para sa mga abalang freelancer na nagpapahalaga sa pagtitipid sa oras. Tono: maikli, kapani-paniwala, walang hype. 5–7 salita. Mag-output ng table na may Headline at Bakit ito gumagana . Isama ang isang kontrarian na opsyon."

Ang mga pangunahing uri ng AI Prompting na talagang gagamitin mo 🧪

• Direktang pagdikta
  Isang pagtuturo na may kaunting konteksto. Mabilis, minsan malutong.

• Few-shot prompting
  Magbigay ng ilang halimbawa upang ituro ang pattern. Mahusay para sa mga format at tono. [3]

• Pag-prompt ng tungkulin
  Magtalaga ng persona tulad ng senior editor, math tutor, o security reviewer para hubugin ang gawi.

• Chain prompting
  Hilingin sa modelo na mag-isip sa mga yugto: magplano, burador, kritika, rebisahin.

• Pag-udyok sa sarili na pagpuna
  Ipasuri sa modelo ang sarili nitong output laban sa pamantayan at ayusin ang mga isyu.

• Pag-udyok sa tool-aware
  Kapag ang modelo ay maaaring mag-browse o magpatakbo ng code, sabihin dito kung kailan at paano gamitin ang mga tool na iyon. [1]

• Pag-udyok na may guardrail
  I-embed ang mga hadlang sa kaligtasan at mga panuntunan sa pagsisiwalat para mabawasan ang mga peligrosong output - tulad ng mga bumper lane sa bowling alley: bahagyang nanginginig ngunit kapaki-pakinabang. [5]

Mga praktikal na prompt pattern na gumagana 🧯

• Ang Task Sandwich
  Magsimula sa gawain, magdagdag ng konteksto at mga halimbawa sa gitna, magtapos sa pamamagitan ng muling pagsasabi sa output format at quality bar.

• Critic Then Creator
  Humingi muna ng pagsusuri o pagpuna, pagkatapos ay hilingin ang huling maihahatid na kasama ang kritika na iyon.

• Checklist-Driven
  Magbigay ng checklist at hilingin sa modelo na kumpirmahin ang bawat kahon bago tapusin.

• Schema-Una
  Magbigay ng JSON schema, hilingin sa modelo na punan ito. Perpekto para sa structured data.

• Conversation Loop
  Anyayahan ang modelo na magtanong ng 3 paglilinaw na tanong, pagkatapos ay magpatuloy. Ang ilang mga vendor ay tahasang inirerekomenda ang ganitong uri ng structured clarity at specificity. [2]

Maliit na sabunot, malaking indayog. makikita mo.

AI Prompting kumpara sa finetuning kumpara sa pagpapalit lang ng mga modelo 🔁

Minsan maaari mong ayusin ang kalidad sa isang mas mahusay na prompt. Sa ibang pagkakataon, ang pinakamabilis na landas ay ang pagpili ng ibang modelo o pagdaragdag ng magaan na finetuning para sa iyong domain. Ipinapaliwanag ng mahusay na mga gabay sa vendor kung kailan magpo-prompt ang engineer at kung kailan babaguhin ang modelo o diskarte. Ang maikling bersyon: gumamit ng pag-prompt para sa pag-frame at pagkakapare-pareho ng gawain, at isaalang-alang ang pag-finetune para sa istilo ng domain o mga matatag na output sa sukat. [4]

Mga halimbawang prompt ayon sa domain 🎯

• Marketing
  Ikaw ay isang senior brand copywriter. Sumulat ng 5 linya ng paksa para sa isang email sa mga abalang freelancer na pinahahalagahan ang pagtitipid sa oras. Panatilihin silang masungit, wala pang 45 character, at iwasan ang mga tandang padamdam. Output bilang isang 2-column table: Paksa, Katwiran. Magsama ng 1 nakakagulat na opsyon na lumalabag sa pamantayan.

• Produkto
  Ikaw ay isang tagapamahala ng produkto. Gawing malinaw na pahayag ng problema ang mga hilaw na talang ito, mga kwento ng user sa Given-When-Then, at isang 5-step na plano sa paglulunsad. I-flag ang mga hindi malinaw na pagpapalagay.

• Suporta
  Gawing isang pagpapatahimik na tugon ang nabigo na mensahe ng customer na ito na nagpapaliwanag sa pag-aayos at nagtatakda ng mga inaasahan. Panatilihin ang empatiya, iwasan ang sisihin, at isama ang isang kapaki-pakinabang na link.

• ng Data
  ang mga istatistikal na pagpapalagay sa pagsusuri. Pagkatapos ay punahin sila. Sa wakas ay magmungkahi ng isang mas ligtas na paraan na may isang may bilang na plano at isang maikling halimbawa ng pseudocode.

• Legal
  Ibuod ang kontratang ito para sa isang hindi abogado. Bullet points lang, walang legal advice. Tumawag ng anumang indemnity, termination, o IP clause sa simpleng Ingles.

Ito ang mga template na maaari mong i-tweak, hindi mahigpit na mga panuntunan. Sa palagay ko ay malinaw na, ngunit gayon pa man.

Talahanayan ng Paghahambing - Mga opsyon sa AI Prompting at kung saan kumikinang ang mga ito 📊

Oo, ang mesa ay medyo hindi pantay. Ganun din ang totoong buhay.

Mga karaniwang pagkakamali sa AI Prompting at kung paano ayusin ang mga ito 🧹

1. Nagtatanong si Vague
   Kung parang kibit-balikat ang iyong prompt, magiging ganoon din ang output. Magdagdag ng audience, layunin, haba, at format.

2. Walang mga halimbawa
   Kapag gusto mo ng napaka-espesipikong istilo, magbigay ng halimbawa. Kahit maliit. [3]

3. Overloading ang prompt
   Long prompt nang walang structure confuse models. Gumamit ng mga seksyon at bullet point.

4. Nilaktawan ang pagsusuri
   Palaging suriin para sa mga makatotohanang paghahabol, pagkiling, at pagtanggal. Mag-imbita ng mga pagsipi kung naaangkop. [2]

5. Pagbabalewala sa kaligtasan
   Mag-ingat sa mga tagubilin na maaaring makakuha ng hindi pinagkakatiwalaang nilalaman. Ang mabilis na pag-injection at mga kaugnay na pag-atake ay tunay na mga panganib kapag nagba-browse o humihila mula sa mga panlabas na pahina; disenyo ng mga depensa at subukan ang mga ito. [5]

Pagsusuri sa agarang kalidad nang walang hula 📏

• Tukuyin ang tagumpay sa harap
  Katumpakan, pagkakumpleto, tono, pagsunod sa format, at oras sa magagamit na output.

• Gumamit ng mga checklist o rubrics
  Hilingin sa modelo na mag-self-score laban sa pamantayan bago ibalik ang pinal.

• Ablate at ihambing
  Baguhin ang isang prompt elemento sa isang pagkakataon at sukatin ang pagkakaiba.

• Subukan ang ibang modelo o temperatura
  Minsan ang pinakamabilis na panalo ay ang pagpapalit ng mga modelo o pagsasaayos ng mga parameter. [4]

• Subaybayan ang mga pattern ng error
  Mga Hallucinations, scope creep, maling audience. Sumulat ng mga counter-prompt na tahasang humaharang sa mga iyon.

Kaligtasan, etika, at transparency sa AI Prompting 🛡️

Kasama sa mabuting pag-udyok ang mga hadlang na nagpapababa ng panganib. Para sa mga sensitibong paksa, humingi ng mga pagsipi sa mga awtoritatibong mapagkukunan. Para sa anumang bagay na nakakaantig sa patakaran o pagsunod, hilingin sa modelo na banggitin o ipagpaliban. Ang mga itinatag na gabay ay patuloy na nagpo-promote ng malinaw, partikular na mga tagubilin, mga structured na output, at umuulit na pagpipino bilang mas ligtas na mga default. [1]

Gayundin, kapag isinasama ang pagba-browse o panlabas na nilalaman, ituring ang mga hindi kilalang webpage bilang hindi pinagkakatiwalaan. Ang nakatagong o adversarial na nilalaman ay maaaring itulak ang mga modelo patungo sa mga maling pahayag. Bumuo ng mga senyas at pagsubok na lumalaban sa mga panlilinlang na iyon, at panatilihin ang isang tao sa loop para sa mataas na stakes na mga sagot. [5]

Quick start checklist para sa malakas na AI Prompting ✅🧠

• Sabihin ang gawain sa isang pangungusap.

• Magdagdag ng audience, tono, at mga hadlang.

• Magsama ng 1–3 maikling halimbawa.

• Tukuyin ang output format o schema.

• Humingi muna ng mga hakbang, pangalawa ang huling sagot.

• Mangangailangan ng maikling pagpuna sa sarili at pag-aayos.

• Hayaan itong magtanong ng mga paglilinaw kung kinakailangan.

• Ulitin batay sa mga puwang na nakikita mo... pagkatapos ay i-save ang panalong prompt.

Kung saan matuto nang higit pa nang hindi nalulunod sa jargon 🌊

Ang mga makapangyarihang mapagkukunan ng vendor ay pumutol sa ingay. Ang OpenAI at Microsoft ay nagpapanatili ng mga praktikal na gabay sa pag-udyok na may mga halimbawa at tip sa senaryo. Ipinapaliwanag ni Anthropic kung kailan ang pag-prompt ay ang tamang pingga at kung kailan susubukan ang ibang bagay. Skim these kapag gusto mo ng second opinion na hindi lang vibes. [1][2][3][4]

Masyadong Mahabang Hindi Nabasa Ito at Mga Huling Naiisip 🧡

Ang pag-prompt ng AI ay kung paano mo gagawing isang kapaki-pakinabang na collaborator ang isang matalino ngunit literal na makina. Sabihin ito sa trabaho, ipakita ang pattern, i-lock sa format, at magtakda ng kalidad na bar. Ulitin ng kaunti. yun lang. Ang natitira ay pagsasanay at panlasa, na may isang maliit na gitling ng katigasan ng ulo. Minsan mag-o-overthink ka, minsan hindi mo ito tukuyin, at paminsan-minsan ay mag-iimbento ka ng kakaibang metapora tungkol sa bowling lane na halos gumagana. Ituloy mo. Ang pagkakaiba sa pagitan ng average at mahusay na mga resulta ay karaniwang isang mas mahusay na prompt.

Mga sanggunian

1. OpenAI - Prompt engineering guide: magbasa pa

2. OpenAI Help Center - Maagap na pinakamahuhusay na kasanayan sa engineering para sa ChatGPT: magbasa pa

3. Microsoft Learn - Prompt engineering techniques (Azure OpenAI): magbasa pa

4. Anthropic Docs - Maagap na pangkalahatang-ideya ng engineering: magbasa pa

5. OWASP GenAI - LLM01: Prompt Injection: magbasa pa

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin