Τεχνικές Prompt Engineering: Οδηγός Βελτιστοποίησης LLM

Το Prompt engineering είναι η τέχνη και η επιστήμη της συστηματικής σχεδίασης εισόδων ώστε να λαμβάνουμε το επιθυμητό αποτέλεσμα από μοντέλα AI. Οι σωστές στρατηγικές prompt μπορούν να αυξήσουν την απόδοση του μοντέλου έως και 50%.

Θεμελιώδεις Αρχές του Prompt Engineering

Ανατομία ενός Prompt

Ένα αποτελεσματικό prompt αποτελείται από τα ακόλουθα στοιχεία:

1. System Instruction: Ρόλος και κανόνες συμπεριφοράς του μοντέλου
2. Context: Πληροφορίες σχετικές με το έργο
3. Example(s): Παραδείγματα επιθυμημένης μορφής εξόδου
4. Task: Συγκεκριμένο αίτημα ή ερώτηση
5. Output Format: Αναμενόμενη δομή απόκρισης

Βασική Δομή Prompt

1[Role Definition]
2You are a {field of expertise} expert.
3
4[Context]
5{Relevant information}
6
7[Task]
8{Specific request}
9
10[Format]
11{Expected output format}

Βασικές Τεχνικές Prompt

1. Zero-Shot Prompting

Άμεσος ορισμός του task χωρίς παραδείγματα:

Summarize the following text:
{text}

Χρήσεις:

• Απλές εργασίες
• Ερωτήσεις γενικών γνώσεων
• Classification

2. Few-Shot Prompting

Ορισμός task με παραδείγματα:

1Text: "This product is great, I am very satisfied"
2Sentiment: Positive
3
4Text: "It was a terrible experience, I do not recommend it"
5Sentiment: Negative
6
7Text: "It's okay for the price"
8Sentiment: ?

Βέλτιστες Πρακτικές:

• 3-5 παραδείγματα είναι συνήθως αρκετά
• Προσθέστε διάφορα edge cases
• Τα παραδείγματα να δίνονται σε τυχαία σειρά

3. Chain-of-Thought (CoT)

Βήμα-βήμα συλλογισμός:

1Question: A store has 15 apples. 8 apples were sold, 
2then 6 more apples arrived. How many apples are there?
3
4Let's think step by step:
51. Initially there are 15 apples
62. 8 apples sold: 15 - 8 = 7 apples left
73. 6 apples arrived: 7 + 6 = 13 apples
8
9Answer: 13 apples

4. Self-Consistency

Διαφορετικές διαδρομές συλλογισμού για την ίδια ερώτηση:

1Solve this problem in 3 different ways and choose the most consistent answer:
2
3[Problem]

5. Tree of Thoughts (ToT)

Δενδροειδής δομή σκέψης:

1Problem: {complex problem}
2
3Thought 1: {approach A}
4  → Sub-thought 1.1: {detail}
5  → Sub-thought 1.2: {detail}
6  
7Thought 2: {approach B}
8  → Sub-thought 2.1: {detail}
9  
10Evaluate and select the most suitable path.

Προηγμένες Τεχνικές

ReAct (Reasoning + Acting)

Κύκλος σκέψης και δράσης:

1Question: How many times larger is Istanbul's population than Paris?
2
3Thought: I need to find the population of both cities
4Action: [search] Istanbul population
5Observation: Istanbul population ~16 million
6
7Thought: Now I need to find Paris population
8Action: [search] Paris population  
9Observation: Paris population ~2.2 million
10
11Thought: I can calculate the ratio
12Action: [calculate] 16 / 2.2
13Observation: 7.27
14
15Answer: Istanbul's population is approximately 7.3 times larger than Paris.

Constitutional AI Prompting

Καθορισμός κανόνων ηθικής και ασφάλειας:

1System: You are a helpful assistant.
2
3Rules:
41. Do not generate harmful content
52. Do not share personal information
63. Do not help with illegal activities
74. Always be honest
8
9User question: {question}

Role Prompting

Ορισμός συγκεκριμένης περιοχής εξειδίκευσης:

1You are a cybersecurity expert with 20 years of experience.
2You have worked as a CISO in Fortune 500 companies.
3You can explain technical details clearly and understandably.
4
5User's question: {question}
6## Στρατηγικές Βελτιστοποίησης Prompts
7
8### 1. Αύξηση Ειδικότητας
9
10❌ Κακό:

Write a blog post

✅ Καλό:

Target audience: Software developers Topic: Docker container security Length: 1500-2000 words Tone: Technical but accessible Format: Introduction, 5 main sections, conclusion

1
2### 2. Καθορισμός Μορφής Εξόδου
3

Provide your response in this JSON format: { "summary": "string", "key_points": ["string"], "next_steps": ["string"], "confidence_score": number }

1
2### 3. Αρνητικό Prompting
3
4Καθορισμός ανεπιθύμητων συμπεριφορών:
5

Do NOT do the following:

• Give speculative information
• Make claims without citing sources
• Lead the user
• Give excessively long answers

1
2### 4. Χρήση Διαχωριστικών
3
4Διευκρίνιση ενοτήτων:
5

###CONTEXT### {context information}

###TASK### {work to be done}

###FORMAT### {output format}

1
2## Βελτιστοποιήσεις Ανά Μοντέλο
3
4### Για GPT
5

• Use System message effectively
• Activate JSON mode: response_format={"type": "json_object"}
• Temperature: 0.7-1.0 for creative tasks, 0.1-0.3 for analytical

1
2### Για Claude
3

• Use XML tags: <context>, <task>, <format>
• Put important information at the end in long context
• Evaluate Thinking tags

1
2### Για Gemini
3

• Optimize for multimodal prompts
• Up-to-date information with Grounding
• Adjust Safety settings

1
2## Δοκιμή και Επανάληψη Prompts
3
4### Πλαίσιο A/B Testing
5

Prompt A: {version 1} Prompt B: {version 2}

Metrics:

• Accuracy: %
• Consistency: 1-5
• Latency: ms
• Token usage: #

1
2### Έκδοση Prompts
3

prompt_v1.0: First version prompt_v1.1: Typo corrections prompt_v2.0: CoT added prompt_v2.1: Output format changed

1
2## Εταιρική Διαχείριση Prompts
3
4### Δημιουργία Prompt Library
5

/prompts /classification - sentiment_analysis.json - intent_detection.json /generation - blog_writer.json - code_reviewer.json /extraction - entity_extraction.json - data_parsing.json

1
2### Σύστημα Prompt Template
3
4```python
5class PromptTemplate:
6    def __init__(self, template, variables):
7        self.template = template
8        self.variables = variables
9    
10    def render(self, **kwargs):
11        return self.template.format(**kwargs)
12
13# Usage
14sentiment_prompt = PromptTemplate(
15    template="Analyze sentiment: {text}",
16    variables=["text"]
17)

Συνηθισμένα Λάθη και Λύσεις

Λάθος 1: Υπερβολικά Ασαφές Prompt

Πρόβλημα: Το μοντέλο δεν καταλαβαίνει τι θέλετε
Λύση: Προσθέστε συγκεκριμένες οδηγίες και παραδείγματα

Λάθος 2: Πολύ Μεγάλο Prompt

Πρόβλημα: Υπέρβαση ορίου tokens, αυξημένο κόστος
Λύση: Αφαιρέστε περιττές πληροφορίες, χρησιμοποιήστε σύνοψη

Λάθος 3: Συγκρουόμενες Οδηγίες

Πρόβλημα: Ασυνεπής συμπεριφορά μοντέλου
Λύση: Ιεράρχηση και αποσαφήνιση κανόνων

Λάθος 4: Hallucination

Πρόβλημα: Το μοντέλο δίνει επινοημένες πληροφορίες
Λύση: Grounding, απαίτηση για citations, χαμηλότερη θερμοκρασία

Συμπέρασμα

Το prompt engineering είναι κρίσιμος παράγοντας για την επιτυχία έργων AI. Με τις σωστές τεχνικές και μια συστηματική προσέγγιση, μπορείτε να αυξήσετε σημαντικά την απόδοση των μοντέλων.

Στη Veni AI, αναπτύσσουμε εξατομικευμένες στρατηγικές prompts για εταιρικούς πελάτες. Επικοινωνήστε μαζί μας για επαγγελματική υποστήριξη.