פרומפטים ל-AI: השיטה לכתוב פרומפטים שמניבים תשובות מועילות

כתיבת פרומפט ל-AI דומה לכתיבת תדריך טוב לעמית. ספקי המודלים מפרסמים המלצות משלהם, כמו מדריך הנדסת הפרומפטים של OpenAI, והעקרונות שלהלן משותפים לרובם. הערך שלנו על הנדסת פרומפטים מסביר את המונחים.

מהו פרומפט ל-AI?

פרומפט הוא כל מה שהמודל קורא לפני שהוא עונה: השאלה שלכם, ההוראות, מסמכים שהודבקו וההודעות הקודמות בשיחה. אין למודל שום מידע אחר על המטרה, הקהל או הסטנדרטים שלכם. פרומפט מעורפל מקבל תשובה ממוצעת, כי המודל ממלא את החסר בבחירות הכלליות הסבירות ביותר.

מהם החלקים של פרומפט טוב?

1. תפקיד

אמרו ל-AI מי הוא צריך להיות: "אתה קופירייטר B2B שכותב לסמנכ"לי כספים." התפקיד קובע את אוצר המילים, הטון ורמת המומחיות.

2. הקשר

הסבירו את המצב: החברה, המוצר, הקהל, מטרת הטקסט, מה כבר נעשה. זה החלק שרוב האנשים מדלגים עליו, והוא זה שמשנה את התוצאות יותר מכול.

3. משימה

נסחו משימה אחת ברורה עם פועל פעולה: לכתוב, לסכם, להשוות, לשכתב, לפרט. חלקו עבודות גדולות לכמה פרומפטים.

4. מגבלות

אורך, טון, מילים להימנע מהן, עובדות שחייבות להופיע, רמת קריאה, שפה. המגבלות הופכות תשובה כללית לתשובה שמתאימה למותג שלכם.

5. פורמט

אמרו איך התשובה צריכה להיראות: טבלה עם עמודות מוגדרות, רשימה ממוספרת, שלוש גרסאות, אובייקט JSON, כותרות משנה ופסקאות קצרות.

6. דוגמאות

הראו דוגמה אחת או שתיים למה שאתם מצפים לו. הטכניקה הזו נקראת few-shot prompting, על שם מאמר המחקר Language Models are Few-Shot Learners, שהראה שמודלים גדולים יכולים ללמוד משימה מכמה דוגמאות בתוך הפרומפט. ראו את הערך שלנו על למידת few-shot.

אילו טכניקות פרומפט עובדות הכי טוב?

• לבקש שלבים: במשימות חשיבה, בקשה מהמודל לפתור את הבעיה שלב אחר שלב משפרת את הדיוק. הרעיון נוסח במחקר על chain-of-thought prompting.
• לתת חומר עזר: הדביקו את טקסט המקור, הנתונים או מדריך הסגנון ובקשו מהמודל להשתמש רק בהם. זה מצמצם עובדות מומצאות.
• לבקש בדיקה עצמית: "בדוק את התשובה שלך מול המגבלות ותקן כל מה שלא מתאים."
• לתת לו לשאול קודם: "לפני שאתה כותב, שאל אותי את השאלות שאתה צריך." שימושי כשאתם לא בטוחים איזה הקשר לתת.
• לחזור ולשפר: התייחסו לתשובה הראשונה כטיוטה ושפרו עם משוב מדויק ("קצר יותר", "קונקרטי יותר", "בלי ז'רגון").
• להפריד בין הוראות לתוכן: שימו טקסט מודבק בין סימונים ברורים כדי שהמודל לא יבלבל אותו עם ההוראות.

פרומפט חלש מול פרומפט טוב: דוגמאות שיווקיות

אילו טעויות כדאי להימנע מהן?

• מעט מדי הקשר: המודל מנחש את הקהל והמטרה.
• כמה משימות בבת אחת: האיכות יורדת בכל אחת מהן.
• הוראות סותרות: "קצר אבל מפורט", "רשמי אבל קליל".
• לבקש עובדות בלי מקורות: המודל עלול לייצר מספרים סבירים אך שגויים. ספקו את הנתונים או בדקו הכול.
• לקבל את התשובה הראשונה: שניים או שלושה סבבי משוב עושים בדרך כלל את ההבדל.
• להדביק מידע סודי בכלים שלא בדקתם את מדיניות הנתונים שלהם.

לפרומפטים מוכנים ל-SEO ול-GEO שנבנו בשיטה הזו, ראו את ספריית הפרומפטים שלנו ל-SEO ול-GEO. כדי לשפר פרומפטים לאורך זמן, הערך שלנו על אופטימיזציה של פרומפטים מסביר איך להשוות גרסאות זו מול זו.

ומה עם הפרומפטים שהלקוחות שלכם מקלידים?

לפרומפטים יש חשיבות גם בכיוון ההפוך. כשקונה שואל את ChatGPT "איזו תוכנת הנהלת חשבונות לסוכנות קטנה?" או את Perplexity "ה-CRM הטוב ביותר לנדל"ן", התשובה מציינת כמה מותגים. הפרומפטים האלה מתפקדים כמו שאילתות חיפוש: ארוכים יותר, שיחתיים יותר וספציפיים יותר, והם קובעים יותר ויותר מי נכנס לשיקול.

מעקב אחר רשימה של פרומפטים כאלה ובדיקה אילו מותגים מופיעים נקראים ניטור פרומפטים. הוא מראה באילו שאלות אתם מומלצים, באילו אתם נעדרים ואילו מקורות ה-AI מצטטים במקומכם. הנתונים האלה מכוונים אחר כך את התוכן: הדפים שעונים בבירור על השאלות האלה, עם עובדות מגובות, הם אלה שהעוזרים מצטטים.

פרומפט טוב ל-AI נותן למודל את מה שעמית טוב היה צריך: תפקיד, הקשר, משימה אחת, מגבלות ברורות, פורמט ודוגמה; והפרומפטים שהלקוחות שלכם מקלידים ראויים לאותה תשומת לב, כי הם קובעים אם ה-AI ימליצו עליכם. כדי לעקוב אחר פרומפטים של לקוחות ב-ChatGPT, ‏Claude ו-Gemini, Sorank עוקבת אחר 25 עד 150 פרומפטים בהתאם לתוכנית, מראה מי מצוטט במקומכם ומפרסמת מאמרים מותאמים במצב autopilot, עם 3 ימי ניסיון חינם.