Prompt Engineer praca. Co trzeba wiedzieć i umieć? Wyjaśniamy, jakie są najważniejsze umiejętności, jakie trzeba zdobyć, aby pracować w tej nowej, dobrze płatnej profesji.
1. Zrozumienie sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych
Rozumienie sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych jest kluczowe dla roli inżyniera tworzącego prompty (Prompt Engineer).
Generatywna sztuczna inteligencja, która obejmuje modele takie jak ChatGPT od OpenAI, to zaawansowane narzędzia AI zdolne do generowania tekstu przypominającego ludzkie pisanie. Generatywna AI różni się od tradycyjnych modeli uczenia maszynowego tym, że jest szkolona do tworzenia nowych danych, a nie tylko do przewidywania na podstawie określonego zestawu danych.
Na przykład w przetwarzaniu języka naturalnego, transformator (model używany w takich narzędziach jak ChatGPT) koduje każde słowo w korpusie tekstu jako token, a następnie generuje mapę uwagi, która uchwytuje relacje każdego tokenu z wszystkimi innymi tokenami, co pomaga modelowi zrozumieć kontekst podczas generowania nowego tekstu.
Rola i zadania Prompt Engineera
Inżynier promptów, działając w dziedzinie AI, koncentruje się na opracowywaniu, testowaniu i doskonaleniu promptów dla modeli AI.
Osoba na tym stanowisku pracuje bezpośrednio z platformami AI, rozwijając nowe prompty i testując zachowania AI oraz wyniki wyprowadzane z tych promptów. Inżynier promptów współpracuje również z zespołami interdyscyplinarnymi, w tym z programistami, zespołami ds. danych i interesariuszami projektu, aby dopasować prompty do celów firmy i potrzeb użytkowników.
Dodatkowo rola ta obejmuje analizę i raportowanie, gdzie inżynier promptów musi monitorować i korelować dane wejściowe i wyjściowe, ustalając istotne metryki do mierzenia zachowań i wydajności platformy AI.
Przykłady zastosowania i wyzwania
Inżynier promptów musi rozumieć, jak zadawać pytania AI, aby uzyskać najbardziej znaczące odpowiedzi. Na przykład zamiast zadawać ogólne pytanie typu „Kto wygrał nagrodę filmową?”, skuteczniejsze będzie zadanie konkretnego pytania, np. „Jaki film zdobył Oscara za najlepszy film w 2019 roku?”.
Przykład złego promptu: Obraz przedstawiający kota
Przykład dobrego, precyzyjnego promptu: Fotorealistyczny obraz przedstawiający uśmiechniętego, radosnego kota. Kot ma na sobie czerwony sweter, a za nim w tle widać zimowy ogród w ładny, słoneczny dzień
Taka specyfika jest niezbędna, aby AI mogło efektywnie odpowiedzieć na postawione pytanie. Zrozumienie tego, jak formułować prompty i interpretować odpowiedzi AI, jest kluczowe w pracy inżyniera promptów.
2. Umiejętności programowania i analizy danych
Rozwój umiejętności programowania i analizy danych jest niezbędny dla pracy jako prompt engineer, szczególnie w kontekście sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych.
Znajomość języków programowania jest kluczowa w tworzeniu niestandardowych systemów AI. Python jest jednym z najbardziej popularnych języków w dziedzinie AI i nauki o danych, używanym do głębokiego uczenia, sieci neuronowych, wydobywania danych i wizualizacji danych. Java jest używana w zadaniach związanych z AI, takich jak programowanie genetyczne i algorytmy wyszukiwania. C++ jest z kolei używany do opracowywania zaawansowanych elementów AI, takich jak modele neuronów sztucznych i funkcje sieci neuronowych. Julia i R są również popularne w uczeniu maszynowym i analizie danych, a Scala jest użyteczna w obsłudze złożonych algorytmów i dużych zbiorów danych.
Głębokie uczenie i sieci neuronowe
Sieci neuronowe, naśladujące sposób działania ludzkiego mózgu, uczą komputery przetwarzania danych w sposób podobny do ludzkiego myślenia i są wykorzystywane do opracowywania algorytmów głębokiego uczenia. Zrozumienie procesów stojących za nimi jest ważne, nawet jeśli nie każda rola związana z AI będzie bezpośrednio zajmować się sieciami neuronowymi.
Inżynieria danych i analiza
AI ma wiele zastosowań, ale większość firm wykorzystuje ją do wzmacniania nauki o danych i analizy. Używając algorytmów uczenia maszynowego, firmy mogą przewidywać zmiany na rynku, konkurencję i potencjalne nowe przedsięwzięcia. Inżynieria danych odgrywa kluczową rolę w pracy z AI, zwłaszcza gdy chodzi o analizę dużych danych.
Wizualizacja danych
AI i uczenie maszynowe są powszechnie wykorzystywane do odpowiadania na pytania za pomocą ogromnych zbiorów danych, a te odpowiedzi muszą być wizualizowane, aby przekazywać odkrycia osobom nietechnicznym. Tworzenie wykresów i grafów podkreślających odkryte informacje w przystępny sposób jest ważną umiejętnością dla wielu profesjonalistów pracujących z AI.
3. Kreatywność i rozwiązywanie problemów
Inżynierowie promptów są „czarodziejami zza kurtyny”, wykorzystując swoje umiejętności do tworzenia tekstu, tłumaczenia języków, pisania kreatywnych treści i odpowiadania na pytania przy pomocy modeli języka AI.
Inżynieria promptów polega na projektowaniu promptów, które pomagają dużym modelom językowym (LLM) w generowaniu tekstu, tłumaczeniu języków, tworzeniu różnych rodzajów kreatywnych treści i udzielaniu informacyjnych odpowiedzi.
Prompt Engineer praca. Jak skonstruować skuteczny prompt AI
Kluczem do skutecznej inżynierii promptów jest tworzenie promptów, które są jasne, zwięzłe i konkretne, dostarczając modelowi językowemu wszystkich niezbędnych informacji do wygenerowania odpowiedzi wysokiej jakości. Ważne jest, aby instrukcje były szczegółowe i specyficzne dotyczące zadania, które model ma wykonać. Im bardziej opisowy jest prompt, tym lepsze wyniki można uzyskać.
Inżynieria promptów może być stosowana w różnych zastosowaniach i przypadkach użycia, w tym:
- Generowanie kreatywnych treści, takich jak wiersze, opowiadania i scenariusze
- Tłumaczenie języków
- Odpowiadanie na pytania
- Pisanie różnych rodzajów treści, takich jak posty na blogach, artykuły i raporty
- Generowanie kodu
- Rozwiązywanie problemów matematycznych
- Tworzenie sztuki lub obrazów
- Generowanie nowych pomysłów
Kreatywność i umiejętność rozwiązywania problemów są niezbędne dla inżyniera promptów, umożliwiając tworzenie skutecznych i precyzyjnych promptów, które maksymalizują potencjał modeli językowych AI w różnych zastosowaniach.
4. Zrozumienie kontekstu biznesowego i użytkownika
Zrozumienie kontekstu biznesowego i użytkownika jest kluczowym elementem inżynierii promptów w AI. Jest to proces projektowania promptów, które zapewniają AI niezbędny kontekst do efektywnej interakcji z użytkownikami. Kontekst może przybierać formę konkretnych pytań lub zadań dla AI, które następnie używa do ustalenia kontekstu rozmowy.
Kontekst odgrywa ważną rolę w inżynierii promptów, ponieważ pozwala systemom AI dokładniej interpretować język używany przez ludzi. Dzięki odpowiedniemu kontekstowi, systemy AI mogą lepiej zrozumieć znaczenie i intencje stojące za słowami użytkownika, a tym samym dostarczać bardziej naturalne i trafne odpowiedzi. Kontekst pozwala także systemom AI lepiej przewidywać pytania użytkowników, co pozwala na dostarczanie dokładniejszych i bardziej pomocnych odpowiedzi.
Inżynieria kontekstu w promptach jest niezwykle ważna dla udanych interakcji z AI. Z odpowiednim kontekstem, prompty mogą uwzględniać indywidualną sytuację, preferencje i język użytkownika. Na przykład dostarczenie promptu, który uwzględnia aktualny stan użytkownika, może pomóc mu lepiej zrozumieć cel AI i w jaki sposób może mu pomóc. Kontekst może być również używany do dostosowania promptu AI do języka użytkownika, potencjalnie w innym dialekcie lub slangu, aby użytkownik mógł łatwiej zrozumieć prompt i w konsekwencji wchodzić w interakcję z AI.
Wdrażanie kontekstu w promptach
Kontekst jest kluczowy dla sukcesu każdego promptu w interakcjach z AI. Poprzez włączenie kontekstu do promptów, systemy AI mogą lepiej zrozumieć intencje użytkownika i przedstawić najbardziej odpowiednią odpowiedź. Na przykład jeśli użytkownik szuka „pogody w Krakowie”, prompt może być dostosowany do lokalizacji użytkownika, na przykład: „Jaka jest prognoza dla Krakowa na ten tydzień?” To jest bardziej naturalne i angażujące niż ogólny prompt „Jaka jest pogoda?”.
Ponadto prompty uwzględniające kontekst mogą przewidywać potrzeby użytkowników i dostarczać bardziej przydatnych informacji. Przy projektowaniu promptów dla interakcji z AI konieczne jest uwzględnienie kontekstu użytkownika, w tym jego lokalizacji, poprzednich rozmów i innych istotnych danych
5. Komunikacja i praca zespołowa
Umiejętności komunikacji i pracy zespołowej są niezbędne do efektywnej integracji i wykorzystania technologii AI w procesach biznesowych. Komunikacja i praca zespołowa w erze AI dotyczą nie tylko wymiany informacji między członkami zespołu, ale również współpracy z systemami AI, takimi jak chatboty wspierające zarówno klientów, jak i członków zespołu. Te narzędzia AI mogą odpowiadać na często zadawane pytania, udzielać porad i kierować zapytania do odpowiednich osób w zespole.
AI odgrywa znaczącą rolę w zwiększaniu produktywności zespołowej i komunikacji, stając się rozwiązaniem wyboru w różnych branżach, w tym technologii, opiece zdrowotnej, turystyce i bankowości. AI przyczynia się do poprawy procesów decyzyjnych, komunikacji między zespołami oraz ogólnej spójności grupy. Narzędzia analityki predykcyjnej oparte na AI mogą analizować wzorce komunikacji i identyfikować potencjalne problemy przed ich wystąpieniem, co pomaga zapobiegać nieporozumieniom i błędom komunikacyjnym, prowadząc do bardziej zintegrowanego zespołu i pracy o wyższej jakości.
Oprócz ustalania wspólnych celów i regularnych spotkań międzydziałowych, narzędzia AI są niezbędne do usprawniania komunikacji i umożliwiania swobodnego przepływu informacji między różnymi zespołami. Na przykład platforma Spike, pierwsza na świecie współpracująca platforma e-mailowa, umożliwia proste konwersacje między klientami, menedżerami i współpracownikami, umożliwiając płynną komunikację i współpracę nad notatkami, zadaniami, wideo rozmowami i zarządzaniem kalendarzami.
Liderzy zespołów, którzy wykorzystują potencjał AI, mogą osiągnąć więcej, szybciej i efektywniej niż kiedykolwiek wcześniej. AI wspomaga współpracę, oferując znaczące korzyści liderom zespołów dążącym do zwiększenia produktywności i efektywności swoich zespołów poprzez poprawę komunikacji, podejmowania decyzji i ogólnej spójności grupy. Wspierając lepszą współpracę zespołową, podejmowanie decyzji opartych na danych i usprawnienie przepływu pracy, AI zwiększa produktywność zespołu i komunikację między różnymi zespołami.
6. Uczenie się i adaptacja
Prompt Engineer praca to hasło, w którym znajduje się również konieczność stałego uczenia się i dostosowywania do zmieniających warunków.
Trzeba podkreślić konieczność ciągłego zdobywania wiedzy i umiejętności. Dziedzina AI stale ewoluuje i nie jest to specjalizacja, gdzie raz zdobyta wiedza i umiejętności wystarczą na długie lata pracy. Jeśli chcesz pracować jako Prompt Engineer, stały rozwój osobisty to coś, co także jest niezbędne w tym zawodzie. Jeśli zaś chodzi o same ogłoszenia, sporo ofert pracy w AI już teraz można znaleźć w Polsce.