Bevezetés: A Prompt, Mint Kód
A 20. napon bevezettük a Prompt Engineering (PE) alapjait: azt a művészetet és tudományt, ahogyan a Generatív MI-ből (mint a Gemini) a legpontosabb, legrelevánsabb választ nyerjük. Azonban az egyszerű, egyfordulós promptok nem alkalmasak összetett, több lépésből álló feladatok, például mélyreható elemzések vagy adatgyűjtések elvégzésére.
A haladó prompt engineering arról szól, hogy az MI-t ne csak egy egyszeri kérdés megválaszolására használjuk, hanem egy összetett, logikai folyamat megtervezésére és végrehajtására.
A mai napon megismerjük azokat a technikákat, amelyekkel a Generatív MI képes lesz tervezni, reflektálni, eszközöket használni és végül magasabb szintű problémákat megoldani.
I. Prompt Láncolás (Chaining): A Komplexitás Lebontása
A prompt láncolás (Chaining) azt jelenti, hogy egy nagy, összetett feladatot több, kisebb, egymásra épülő lépésre bontunk. A korábbi lépés kimenete a következő lépés bemenetévé válik.
1. Chain-of-Thought (CoT) Prompting
A CoT (Gondolatmenet Lánc) talán a láncolás legalapvetőbb és legfontosabb formája. Ez a technika arra kényszeríti az LLM-et, hogy mutassa be a gondolkodási folyamatát a végső válasz előtt.
- A Működése: Ahelyett, hogy csak a végeredményt kérnénk, beillesztünk egy egyszerű mondatot: “Kérlek, gondolkodj hangosan, mielőtt válaszolsz.” vagy “Mutasd be lépésről lépésre a logikádat.”
- Előnye: A modell belsőleg elvégzi a feladatot, és ellenőrzi az egyes lépéseket, ami drasztikusan csökkenti a hibák (hallucinációk) számát és jelentősen növeli az összetett érvelési (például matematikai vagy logikai) feladatok pontosságát.
2. Összetett Láncolás és Önkorekció (Self-Refinement)
A fejlett láncolás nem áll meg egyetlen gondolatmenetnél.
- Lánc Lépései: A feladat (pl. esszéírás) három lépésre bomlik: 1. Vázlat generálása. 2. A vázlat értékelése. 3. A vázlat alapján az esszé megírása.
- Önkorekció: Az LLM-et arra utasítjuk, hogy a generált kimenetet egy újabb prompttal elemezze, azonosítsa a gyengeségeket, majd a hibajavítást visszacsatolja az eredeti promptra. Például: “Értékeld a fent írt esszét a pontosság szempontjából, és írd meg újra, ha hibát találsz.” Ezzel a modell önállóan képes emelni a minőséget, imitálva a Human-in-the-Loop (HITL) folyamatát.
II. Agentic AI a Promptingban: Eszközhasználat és Tervezés
Az Agentic AI a láncolás következő szintje. Egy Agent nem csak láncolt lépéseket hajt végre, hanem képes autonóm tervezésre, külső eszközök (Tools) használatára és reflexióra a feladat elvégzéséhez.
1. A ReAct Technika (Reasoning and Acting)
A ReAct (Érvelés és Cselekvés) egy olyan speciális prompt struktúra, amely az MI-t arra utasítja, hogy:
- Gondolkodjon (Thought/Reasoning): Mi a következő lépés? Milyen eszközt kell használnom?
- Cselekedjen (Action/Acting): Használja a rendelkezésére álló eszközt (pl. webes kereső).
- Válasz (Observation): Értékelje az eszköz kimenetét (az eredményt a keresésből).
Ez a folyamat addig ismétlődik, amíg a végső feladatot el nem végzi.
2. Eszközök (Tools) Definiálása
A Gemini (vagy más haladó LLM) Agent-ként történő használatának kulcsa a funkciók (tools) pontos definiálása a promptban.
| Eszköz (Tool) | Mikor kell használni? | Prompt Instrukció |
|---|---|---|
| Google Search | Ha a tudásbázisban nem szereplő, valós idejű vagy specifikus webes információ szükséges. | “HA a kérdés időérzékeny vagy külső adatot igényel, HASZNÁLD a Google Search eszközt, mielőtt válaszolsz.” |
| Kód Értelmező | Ha matematikai számítás, statisztikai elemzés vagy komplex adatformázás szükséges. | “HA komplex számszerűsítést igényel, hajtsd végre a számítást a Python kóddal.” |
| JSON Generátor | Ha a kimenetnek egy szoftveres rendszer (pl. adatbázis) számára kell lennie. | “A kimenetnek szigorúan a megadott JSON séma szerintinek kell lennie.” |
III. Prompt Struktúrák Optimalizálása
A láncolás és az ágensek beépítése mellett a kimenet megbízhatóságának garantálása elengedhetetlen a professzionális felhasználás során (pl. Pénzügyi tanácsadás).
1. Few-Shot Prompting (Példákon Keresztüli Tanítás)
Ez a technika megköveteli, hogy a promptban ne csak a feladatot határozzuk meg, hanem egy vagy több komplett példát is beillesszünk a bemenetről és a kívánt kimenetről.
- Példa: Ha azt akarjuk, hogy az LLM egy adott, speciális szakzsargonnal rendelkező stílusban válaszoljon (pl. jogi szaknyelven), a példák segítik a modellt a stílus pontos imitálásában (Művészet).
2. Strukturált Kimenet (JSON, YAML)
Professzionális környezetben a Generatív MI kimeneteinek gépileg olvashatóknak kell lenniük. A promptban szigorúan meg kell határozni a kívánt formátumot.
- Utasítás: “A válaszodat kizárólag a következő JSON formátumban kell megadnod: { “neve”: [string], “összefoglalás”: [string], “pontszám”: [integer] }”
- Előny: Ez teszi lehetővé, hogy az MI kimenete közvetlenül beépíthető legyen egy adatbázisba vagy egy üzleti szoftverbe, minimalizálva az adatfeldolgozási hibákat.
Összegzés: A Prompt Engineering Jövője az Orkesztrálás
A haladó prompt engineering (PE II) a szoftverfejlesztéshez hasonló terület. A hatékonyság kulcsa nem abban rejlik, hogy mit írunk egyetlen promptba, hanem hogyan orkesztráljuk a folyamatot, a láncolást és az autonóm ágenseket.
Ahogy az Agentic AI fejlődik, a Prompt Engineering egyre inkább a Rendszertervezés és az Automatizálás felé tolódik el. Aki elsajátítja a CoT, a ReAct és a strukturált láncolás technikáit, az képes lesz az MI-t szuper-asszisztensként használni, amely az összetett feladatok megoldásának felelősségét is átveszi.