Vēlaties ātrāku izpēti, skaidrākus melnrakstus vai vienkārši gudrāku prāta vētru? Iemācīties sazināties ar mākslīgo intelektu ir vienkāršāk, nekā izskatās. Nelielas izmaiņas tajā, kā jūs jautājat un kā jūs sekojat līdzi jautājumiem, var pārvērst rezultātus no viduvējiem par pārsteidzoši lieliskiem. Iedomājieties to kā norādījumu došanu ļoti talantīgam praktikantam, kurš nekad neguļ, dažreiz min un mīl skaidrību. Jūs pagrūdat, tas palīdz. Jūs vadāt, tas izceļas. Jūs ignorējat kontekstu... tas tik un tā min. Jūs zināt, kā tas ir.
Zemāk ir sniegta pilnīga rokasgrāmata par kā runāt ar mākslīgo intelektu , ar ātriem panākumiem, padziļinātām metodēm un salīdzināšanas tabulu, lai jūs varētu izvēlēties pareizo rīku darbam. Ja pāršķirstat informāciju, sāciet ar ātro pamācību un veidnēm. Ja esat iesācējs, padziļinātās analīzes ir jūsu stihija.
Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:
🔗 Kas ir mākslīgā intelekta uzvedne
Izskaidro efektīvu norādījumu izveidi, lai vadītu un uzlabotu mākslīgā intelekta rezultātus.
🔗 Kas ir AI datu marķēšana
Paskaidro, kā marķētās datu kopas apmāca precīzus mašīnmācīšanās modeļus.
🔗 Kas ir mākslīgā intelekta ētika?
Aptver principus, kas vada atbildīgu un taisnīgu mākslīgā intelekta izmantošanu.
🔗 Kas ir MCP mākslīgajā intelektā?
Iepazīstina ar modeļa konteksta protokolu un tā lomu mākslīgā intelekta komunikācijā.
Kā runāt ar mākslīgo intelektu ✅
-
Skaidri mērķi — pastāstiet modelim precīzi, kā izskatās “labs”. Nevis vibrācijas, nevis cerības-kritēriji.
-
Konteksts + ierobežojumi — modeļi darbojas labāk, ja izmanto piemērus, struktūru un ierobežojumus. Pakalpojumu sniedzēju dokumentācijā ir skaidri ieteikts sniegt piemērus un norādīt izvades formu [2].
-
Iteratīva pilnveidošana — jūsu pirmais uzdevums ir melnraksts. Uzlabojiet to, pamatojoties uz rezultātu; galveno pakalpojumu sniedzēju dokumentācijā tas ir skaidri ieteikts [3].
-
Verifikācija un drošība — palūdziet modelim citēt, spriest, pārbaudīt sevi, un jūs joprojām pārbaudāt vēlreiz. Standartiem ir savs iemesls [1].
-
Pielāgojiet rīku uzdevumam — daži modeļi ir lieliski kodēšanas jomā; citi gūst panākumus ilgā kontekstā vai plānošanā. Pārdevēju labākā prakse to norāda tieši [2][4].
Būsim godīgi: daudzi “ātrie haki” ir tikai strukturēta domāšana ar draudzīgām pieturzīmēm.
Ātrs salikts mini gadījums:
Projektu vadītājs jautāja: “Uzrakstīt produkta specifikāciju?” Rezultāts: vispārīgs.
Jauninājums: “Jūs esat personāla līmeņa projektu vadītājs. Mērķis: specifikācija šifrētai koplietošanai. Auditorija: mobilā inženierija. Formāts: vienas lapas ziņojums ar darbības jomu/pieņēmumiem/risku. Ierobežojumi: nav jaunu autorizācijas plūsmu; citēt kompromisus.”
Rezultāts: izmantojama specifikācija ar skaidri definētiem riskiem un skaidriem kompromisiem, jo mērķis, auditorija, formāts un ierobežojumi tika norādīti jau iepriekš.
Kā runāt ar mākslīgo intelektu: ātra sākšana 5 soļos ⚡
-
Norādiet savu lomu, mērķi un auditoriju.
Piemērs: Jūs esat juridisko tekstu rakstīšanas treneris. Mērķis: precizēt šo atgādinājumu. Auditorija: nejuristi. Ierobežojiet žargona lietošanu; saglabājiet precizitāti. -
Dodiet konkrētu uzdevumu ar ierobežojumiem.
Pārrakstiet to 300–350 vārdos; pievienojiet trīs aizzīmju kopsavilkumu; saglabājiet visus datumus; noņemiet liekvārdību. -
Sniedziet kontekstu un piemērus.
Ielīmējiet fragmentus, stilus, kas jums patīk, vai īsu paraugu. Modeļi seko modeļiem, ko jūs tiem rādāt; oficiālie dokumenti apgalvo, ka tas uzlabo uzticamību [2]. -
Lūdziet sniegt pamatojumu vai veikt pārbaudes.
Īsi parādiet savus soļus; uzskaitiet pieņēmumus; atzīmējiet trūkstošo informāciju. -
Iterēt — nepieņemt pirmo melnrakstu.
Labi. Tagad saspiest par 20 %, saglabāt asprātīgos darbības vārdus un citēt avotus tieši tekstā. Iterācija ir pamatprasība, ne tikai zināšanas [3].
Definīcijas (noderīgi saīsinājumi)
Veiksmes kritēriji: izmērāms “laba” kritērijs, piemēram, garums, atbilstība auditorijai, nepieciešamās sadaļas.
Ierobežojumi: neapspriežamie nosacījumi, piemēram, “nav jaunu apgalvojumu”, “APA atsauces”, “≤ 200 vārdi”.
Konteksts: minimālais pamatinformācijas apjoms, lai izvairītos no minējumiem, piemēram, produkta kopsavilkums, lietotāja persona, termiņi.
Salīdzināšanas tabula: rīki saziņai ar mākslīgo intelektu (tīši dīvaini) 🧰
Cenas mainās. Daudziem ir bezmaksas līmeņi + papildu uzlabojumi. Aptuvenas kategorijas, tāpēc šī informācija ir noderīga, nevis uzreiz noveco.
| Rīks | Vislabāk piemērots | Cena (aptuveni) | Kāpēc tas darbojas šajā lietošanas gadījumā |
|---|---|---|---|
| ČatsGPT | vispārīga spriešana, rakstīšana; palīdzība kodēšanā | Bezmaksas + Pro | Spēcīga instrukciju ievērošana, plaša ekosistēma, daudzpusīgi norādījumi |
| Klods | gari kontekstuāli dokumenti, rūpīga spriešana | Bezmaksas + Pro | Lieliski piemērots ilgiem ievades datiem un pakāpeniskai domāšanai; pēc noklusējuma maigs |
| Google Dvīņi | tīmekļa iedvesmoti uzdevumi, multivide | Bezmaksas + Pro | Laba atpazīšana; spēcīga attēlu un teksta sajaukumā |
| Microsoft koppilots | Biroja darbplūsmas, izklājlapas, e-pasti | Iekļauts dažos plānos + Pro | Dzīvo tur, kur dzīvo jūsu darbs — noderīgi ierobežojumi, kas iestrādāti |
| Apjukums | pētījums + citāti | Bezmaksas + Pro | Skaidras atbildes ar avotiem; ātra meklēšana |
| Ceļojuma vidū | attēli un konceptuālā māksla | Abonements | Vizuāla izpēte; labi sader ar teksta ievades uzdevumiem |
| Po | viena vieta, kur izmēģināt daudzus modeļus | Bezmaksas + Pro | Ātra pārslēgšanās; eksperimenti bez saistībām |
Ja izvēlaties: pielāgojiet modeli kontekstam, kas jums ir vissvarīgākais — gariem dokumentiem, kodēšanai, izpētei ar avotiem vai vizuāliem materiāliem. Pakalpojumu sniedzēju labākās prakses lapās bieži tiek uzsvērts, ar ko viņu modelis izceļas. Tā nav nejaušība [4].
Augstas ietekmes uzvednes anatomija 🧩
Izmantojiet šo vienkāršo struktūru, ja vēlaties pastāvīgi labākus rezultātus:
Loma + Mērķis + Auditorija + Formāts + Ierobežojumi + Konteksts + Piemēri + Process + Izvades pārbaudes
Jūs esat pieredzējis produktu mārketinga speciālists. Mērķis: uzrakstīt palaišanas kopsavilkumu privātuma principus ievērojošai piezīmju lietotnei. Auditorija: aizņemti vadītāji. Formāts: vienas lappuses piezīme ar virsrakstiem. Ierobežojumi: vienkāršā angļu valodā, bez idiomām, apgalvojumiem jābūt pārbaudāmiem. Konteksts: ielīmējiet produkta kopsavilkumu zemāk. Piemērs: atdariniet iekļautās piezīmes toni. Process: domājiet soli pa solim; vispirms uzdodiet 3 skaidrojošus jautājumus. Rezultātu pārbaudes: noslēdziet ar 5 punktu risku sarakstu un īsu bieži uzdoto jautājumu sarakstu.
Šis kumoss katru reizi pārspēj neskaidrus vienrindniekus.
Padziļināta analīze 1: mērķi, lomas un veiksmes kritēriji 🎯
Modeļi respektē skaidras lomas. Norāda, kas ir asistents, kā izskatās panākumi un kā tie tiks vērtēti. Uz uzņēmējdarbību orientētas vadlīnijas iesaka jau iepriekš definēt panākumu kritērijus — tas nodrošina rezultātu saskaņotību un vieglāku novērtēšanu [4].
Taktiskais padoms: palūdziet kontrolsarakstu . Pēc tam beigās lieciet tam pašiem veikt novērtējumu, izmantojot šo kontrolsarakstu.
Padziļināta analīze 2: konteksts, ierobežojumi un piemēri 📎
Mākslīgais intelekts nav psihisks; tas alkst pēc modeļiem. Sniedziet tam pareizos modeļus. Svarīgāko materiālu ievietojiet augšpusē un skaidri norādiet izejas formu. Attiecībā uz gariem ievades datiem pārdevēju dokumentācijā ir norādīts, ka secība un struktūra būtiski ietekmē rezultātus garos kontekstos [4].
Izmēģiniet šo mikroveidni:
-
Konteksts: ne vairāk kā 3 punkti, kas apkopo situāciju
-
Izejmateriāls: ielīmēts vai pievienots
-
Darīt: 3 lodes
-
Nedariet: 3 aizzīmes
-
Formāts: noteikts garums, sadaļas vai shēma
-
Kvalitātes latiņa: kas jāiekļauj atbildē ar A+ vērtējumu
Padziļināta analīze 3: Argumentēšana pēc pieprasījuma 🧠
Ja vēlaties rūpīgu pārdomu, lūdziet to īsi. Pieprasiet kompaktu plānu vai pamatojumu; dažas oficiālas rokasgrāmatas iesaka veicināt plānošanu sarežģītiem uzdevumiem, lai uzlabotu norādījumu ievērošanu [2][4].
Pamudinājums:
plānojiet savu pieeju numurētos soļos. Izsakiet pieņēmumus. Pēc tam sagatavojiet tikai galīgo atbildi ar 5 rindu pamatojumu beigās.
Neliela piezīme: vairāk argumentējoša teksta ne vienmēr ir labāks. Līdzsvarojiet skaidrību ar kodolīgumu, lai nenoslīktu pats savās slejās.
Padziļināta niršana 4: Iterācija kā superspēja 🔁
Izturieties pret modeli kā pret līdzstrādnieku, kuru jūs apmācāt ciklos. Palūdziet divus kontrastējošus melnrakstus ar atšķirīgiem toņiem vai vispirms pieprasiet tikai izklāstu . Pēc tam uzlabojiet. OpenAI un citi nepārprotami iesaka iteratīvu pilnveidošanu, jo tā darbojas [3].
Cikla piemērs:
-
Dodiet man trīs kontūras variantus ar dažādiem leņķiem.
-
Izvēlieties spēcīgāko, apvienojiet labākās daļas un uzrakstiet melnrakstu.
-
Samazināt par 15%, uzlabot darbības vārdus un pievienot skeptiķa rindkopu ar atsaucēm.
Padziļināta analīze 5: margas, verifikācija un risks 🛡️
Mākslīgais intelekts var būt noderīgs un tomēr kļūdīties. Lai samazinātu risku, aizgūstiet zināšanas no izveidotajām riska sistēmām: definējiet likmes, pieprasiet pārredzamību un pievienojiet pārbaudes taisnīguma, privātuma un uzticamības nodrošināšanai. NIST mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma (MIRST) iezīmē uzticamības raksturlielumus un praktiskas funkcijas, ko varat pielāgot ikdienas darbplūsmām. Palūdziet modelim atklāt nenoteiktību, citēt avotus un atzīmēt sensitīvu saturu — pēc tam jūs to pārbaudāt [1].
Verifikācijas uzvednes:
-
Uzskaitiet 3 galvenos pieņēmumus. Katram no tiem novērtējiet ticamību un norādiet avotu.
-
Atsaucieties uz vismaz diviem cienījamiem avotiem; ja tādu nav, lūdzu, norādiet to skaidri.
-
Sniedziet īsu pretargumentu savai atbildei un pēc tam samierinieties.
Padziļināta analīze 6: Kad modeles pārspīlē un kā tās savaldīt 🧯
Dažreiz mākslīgie intelekti kļūst pārāk dedzīgi, radot sarežģītību, ko nevēlējāties. Anthropic vadlīnijas norāda uz tieksmi uz pārāk lielu inženieriju; risinājums ir skaidri ierobežojumi, kas nepārprotami norāda "nekādu papildinājumu" [4].
Vadības uzvedne:
Veiciet tikai tās izmaiņas, kuras es skaidri pieprasu. Izvairieties no abstrakciju vai papildu failu pievienošanas. Saglabājiet risinājumu minimālistisku un koncentrētu.
Kā sazināties ar mākslīgo intelektu pētniecības un izpildes jautājumos 🔍⚙️
-
Pētījuma režīms: lūdziet sniegt konkurējošus viedokļus, ticamības līmeņus un atsauces. Pieprasiet īsu bibliogrāfiju. Spējas attīstās ātri, tāpēc pārbaudiet visu kritisko [5].
-
Izpildes režīms: norādiet formāta īpatnības, garumu, toni un neapspriežamos punktus. Pieprasiet kontrolsarakstu un noslēguma pašauditu. Saglabājiet to precīzu un pārbaudāmu.
Multimodāli padomi: teksts, attēli un dati 🎨📊
-
Attēliem: aprakstiet stilu, kameras leņķi, noskaņu un kompozīciju. Ja iespējams, pievienojiet 2–3 atsauces attēlus.
-
Datu uzdevumiem: ielīmējiet parauga rindas un vēlamo shēmu. Norādiet modelim, kuras kolonnas paturēt un kuras ignorēt.
-
Jauktas tehnikas gadījumā: norādiet, kur katrs elements atrodas. “Viena rindkopa ievadā, tad diagramma, tad paraksts ar vienu rindiņu sociālajiem tīkliem.”
-
Gariem dokumentiem: vispirms izvirziet būtiskāko; ļoti lielos kontekstos secībai ir lielāka nozīme [4].
Problēmu novēršana: kad modelis pagriežas uz sāniem 🧭
-
Pārāk neskaidrs? Pievienojiet piemērus, ierobežojumus vai formatēšanas shēmu.
-
Pārāk daudzvārdīgs? Nosakiet vārdu budžetu un pieprasiet aizzīmju saspiešanu.
-
Nesaprotat būtību? Pārformulējiet mērķus un pievienojiet 3 veiksmes kritērijus.
-
Izdomājat lietas? Nepieciešami avoti un piezīme par nenoteiktību. Citējiet vai sakiet "nav avota".
-
Pārāk pārliecināts tonis? Pieprasījuma ierobežošana un pārliecības rādītāji.
-
Halucinācijas pētniecības uzdevumos? Veiciet savstarpēju pārbaudi, izmantojot uzticamus ietvarus un primārās atsauces; standartu institūciju sniegtajām riska vadlīnijām ir iemesls [1].
Veidnes: kopēšana, pielāgošana, izmantošana 🧪
1) Pētījums, izmantojot avotus
Jūs esat pētniecības asistents. Mērķis: apkopot pašreizējo vienprātību par [tēmu]. Auditorija: netehniska. Iekļaujiet 2–3 cienījamus avotus. Process: uzskaitīt pieņēmumus; norādīt nenoteiktību. Rezultāts: 6 aizzīmes + 1 rindkopas sintēze. Ierobežojumi: nav spekulāciju; ja pierādījumi ir ierobežoti, norādiet to. [3]
2) Satura izstrāde
Jūs esat redaktors. Mērķis: uzrakstīt emuāra ierakstu par [tēmu]. Tonis: draudzīgs, ekspertam draudzīgs. Formāts: H2/H3 ar aizzīmēm. Garums: 900–1100 vārdi. Iekļaujiet pretargumentu sadaļu. Noslēdziet ar īsu un kodolīgu izklāstu. [2]
3) Kodēšanas palīgs
Jūs esat vecākais inženieris. Mērķis: ieviest [funkciju] [stekā]. Ierobežojumi: bez refaktoriem, ja vien netiek prasīts; koncentrēšanās uz skaidrību. Process: pieejas izklāsts, kompromisu uzskaitījums un pēc tam kods. Rezultāts: koda bloks + minimāli komentāri + 5 soļu testēšanas plāns. [2][4]
4) Stratēģijas piezīme
Jūs esat produkta stratēģis. Mērķis: ierosināt 3 iespējas [rādītāja] uzlabošanai. Iekļaut plusus/mīnusus, piepūles līmeni, riskus. Rezultāts: tabula + ieteikums ar 5 aizzīmēm. Pievienot pieņēmumus; beigās uzdot 2 precizējošus jautājumus. [3]
5) Garu dokumentu pārskatīšana
Jūs esat tehniskais redaktors. Mērķis: saīsināt pievienoto dokumentu. Novietot avota tekstu konteksta loga augšdaļā. Rezultāts: kopsavilkums, galvenie riski, atklātie jautājumi. Ierobežojumi: saglabāt oriģinālo terminoloģiju; nekādu jaunu apgalvojumu. [4]
Biežāk sastopamās kļūdas, no kurām jāizvairās 🚧
-
Neskaidri jautā, piemēram, “uzlabot šo”. Kā uzlabot?
-
Nav ierobežojumu , tāpēc modelis aizpilda tukšās vietas ar minējumiem.
-
Vienreizēja uzvedne bez iterācijas. Pirmais melnraksts reti kad ir vislabākais — patiess arī cilvēkiem [3].
-
Izlaižot verifikāciju augstas likmes izvadēm. Aizņemties riska standartus un pievienot pārbaudes [1].
-
Ignorējot pakalpojumu sniedzēja norādījumus , kas burtiski pasaka, kas darbojas. Izlasiet dokumentus [2][4].
Mini gadījuma izpēte: no neskaidra līdz fokusētam 🎬
Neskaidra uzvedne:
Uzrakstiet dažas mārketinga idejas manai lietotnei.
Iespējamais rezultāts: izkliedētas idejas; vājš signāls.
Uzlabota uzvedne, izmantojot mūsu struktūru:
Jūs esat dzīves cikla mārketinga speciālists. Mērķis: ģenerēt 5 aktivizācijas eksperimentus privātuma principu ievērojošai piezīmju lietotnei. Auditorija: jauni lietotāji 1. nedēļā. Ierobežojumi: nav atlaižu; jābūt izmērāmiem. Formāts: tabula ar hipotēzi, soļiem, metriku, paredzamo ietekmi. Konteksts: lietotāju skaits samazinās pēc 2. dienas; galvenā funkcija ir šifrēta koplietošana. Izvades pārbaudes: pirms piedāvājuma uzdodiet 3 skaidrojošus jautājumus. Pēc tam iesniedziet tabulu un 6 rindu kopsavilkumu.
Rezultāts: asākas idejas, kas saistītas ar rezultātiem, un gatavs plāns, ko var pārbaudīt. Nevis maģija — tikai skaidrība.
Kā runāt ar mākslīgo intelektu, kad likmes ir augstas 🧩
Ja tēma ietekmē veselību, finanses, tiesību aktus vai drošību, nepieciešama īpaša rūpība. Izmantojiet riska ietvarus lēmumu pieņemšanai, pieprasiet atsauces, saņemiet otru atzinumu un dokumentējiet pieņēmumus un ierobežojumus. NIST AI RMF ir stabils pamats sava kontrolsaraksta izveidei [1].
Augstu likmju kontrolsaraksts:
-
Definēt lēmumu, kaitējuma scenārijus un mazināšanas pasākumus
-
Pieprasiet atsauces un izceliet nenoteiktību
-
Izpildiet hipotētisku analīzi: “Kā tas varētu būt nepareizi?”
-
Pirms rīcības saņemiet cilvēka eksperta atsauksmi
Noslēguma piezīmes: Pārāk garš, es to neizlasīju 🎁
Mācīties, kā sazināties ar mākslīgo intelektu, nav par slepenām burvestībām. Tā ir strukturēta domāšana, kas skaidri izteikta. Nosakiet lomu un mērķi, ievadiet kontekstu, pievienojiet ierobežojumus, pieprasiet argumentāciju, atkārtojiet un pārbaudiet. Dariet to, un jūs iegūsiet rezultātus, kas šķiet neparasti noderīgi - dažreiz pat apburoši. Citreiz modelis kļūdīsies, un tas ir labi; jūs to atgrūžat. Saruna ir darbs. Un jā, dažreiz jūs sajaucat metaforas kā šefpavārs ar pārāk daudz garšvielām... tad samaziniet to un nosūtiet.
-
Definējiet panākumus jau pašā sākumā
-
Sniedziet kontekstu, ierobežojumus un piemērus
-
Lūdziet pamatojumu un pārbaudes
-
Atkārtojiet divas reizes
-
Pielāgojiet rīku uzdevumam
-
Pārbaudiet visu svarīgo
Atsauces
-
NIST — mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma (AI RMF 1.0). PDF
-
OpenAI platforma — tūlītēja inženiertehniskā rokasgrāmata. Saite
-
OpenAI palīdzības centrs — ChatGPT uzvedņu inženierijas labākā prakse. Saite
-
Antropo dokumenti — labākās prakses veicināšana (Klods). Saite
-
Stenfordas Universitātes Mākslīgā intelekta institūts — AI indekss 2025: tehniskā veiktspēja (2. nodaļa). PDF