Prompt engineering kisokos

Prompt engineering kisokos

A fejlesztők egyre inkább kihasználják a prompt engineering nyújtotta lehetőségeket a szoftverfejlesztési és AI-integrációs projektekben. Bemutatjuk azokat a módszereket, amelyekkel javíthatók a modell válaszainak minősége, és minimalizálhatók a félreértések.

A prompt engineering az egyik legfontosabb készség a mesterséges intelligencia korszakában: meghatározza, hogy egy nyelvi modell milyen pontossággal és hatékonysággal generál válaszokat. Lényege, hogy a felhasználó megfelelő utasításokat (promptokat) ad a modellnek, így irányíthatja annak működését és optimalizálhatja a válaszok minőségét. Az AI-alapú alkalmazások térnyerésével egyre nagyobb jelentőséget kap a kontextusérzékeny promptok kialakítása, ami növeli a generált válaszok relevanciáját és maximalizálja a modell teljesítményét.

Prompt engineering alapfogalmak és technikák

A prompt engineering egyre inkább a fejlesztői eszköztár szerves részévé válik, főként a mesterséges intelligenciával támogatott fejlesztési folyamatok során. A jól megfogalmazott prompt hatékonysága hasonló egy optimalizált algoritmushoz: minimalizálja az erőforrásigényt, miközben maximalizálja a válaszok pontosságát.

Zero-shot és few-shot prompting

A zero-shot prompting esetében a nyelvi modell előzetes példák nélkül próbálja értelmezni és végrehajtani az utasítást. Ez jól alkalmazható egyszerű lekérdezéseknél, például API dokumentációk gyors feldolgozásánál. 

A few-shot prompting ezzel szemben néhány példát is biztosít a modell számára, így pontosítja annak válaszait. Ez hasznos lehet például kódrészletek generálásánál vagy egyedi programozási stílusok utánzásánál.

Chain-of-thought prompting

A fejlesztők számára különösen fontos technika; lehetővé teszi a modell számára a logikus érvelést és összetettebb problémák megoldását. Például egy kódelemző vagy hibakereső rendszer hatékonyabban működhet, ha egy chain-of-thought promptot használunk, ahol a modell először értelmezi a problémát, majd lépésről lépésre mutatja be a megoldást.

Self-consistency és tree-of-thought prompting

A self-consistency technika célja, hogy a modell több lehetséges választ generáljon egy adott kérdésre, majd statisztikai módszerekkel kiválassza a legmegbízhatóbb eredményt. Ez különösen hasznos automatikus kódellenőrzéseknél vagy unit tesztek generálásánál. A tree-of-thought prompting ennél strukturáltabb megközelítés, ahol a modell fa-struktúrában dolgozza fel a lehetséges válaszokat.

Gyakorlati útmutató a hatékony promptok készítéséhez

Világos és egyértelmű utasításokat fogalmazz!

Ahogy a kódolás során elengedhetetlen a jól dokumentált és egyértelmű szintaxis, úgy a promptok esetében is fontos a pontos megfogalmazás. Például egy generált SQL-lekérdezés esetén a „Készíts egy SQL-lekérdezést, amely visszaadja az adott hónap legnagyobb bevételű ügyfelét” prompt helyett érdemes pontosítani az adatbázis struktúráját és a szükséges mezőket:

Jó prompt:
"Az 'orders' táblában az 'amount' oszlop mutatja a vásárlás értékét, az 'order_date' az időpontot, az 'customer_id' pedig az ügyfelet. Írj egy SQL-lekérdezést, amely visszaadja a hónap legnagyobb bevételű ügyfelét."

Rossz prompt:
"Adj egy SQL-lekérdezést, ami megmutatja a legjobb ügyfelet."

Referenciaanyagok a promptban

A fejlesztők gyakran találkoznak olyan esetekkel, ahol a modellnek egy adott kontextusra van szüksége a megfelelő válasz előállításához. Például kódgenerálásnál vagy kódfordításnál segíthet, ha a promptban megadjuk a nyelvi környezetet és a kívánt stílust:

Jó prompt:
"Írj egy Python függvényt, amely rekurzív módon számolja ki a faktoriálist. Használj típusannotációkat és docstringet a dokumentációhoz."

Rossz prompt:
"Adj egy faktoriális függvényt Pythonban."

Összetett feladatok lebontása egyszerűbb és egyértelműbb részletekre

A fejlesztés során moduláris megközelítést alkalmazunk, a promptoknál is érdemes kisebb, jól definiált lépésekben gondolkodni. Például érdemes előbb az algoritmus logikáját tisztázni, majd külön promptokkal kérni a kód implementációját.

Biztosíts időt a modell számára a gondolkodáshoz!

Bizonyos esetekben érdemes explicit módon kérni a modellt, hogy lépésről lépésre gondolkodjon, mielőtt válaszol. Ez különösen akkor hasznos, ha bonyolult programozási problémák megoldásáról vagy kódelemzésről van szó. 

Például: "Elemezd a következő Python kódot, és magyarázd el, hogy miért nem működik. Majd javasolj egy javított verziót."

Ezek a technikák javítják a promptok minőségét, és segítenek hatékonyabbá tenni az AI-alapú fejlesztési folyamatokat.

Haladó prompt engineering technikák

A prompt engineering egy optimalizálható folyamat, ami fejlettebb technikák alkalmazásával még hatékonyabbá tehető. Néhány kulcsfontosságú megközelítés:

• Prompt chaining – Egymásra épülő promptok sorozata, lehetővé teszi a komplexebb lekérdezések kezelését, például egy chatbot válaszainak pontosítását.
• Retrieval-augmented generation (RAG) – Külső adatforrásokat használ a modell teljesítményének javítására, hasznos API-dokumentációk feldolgozásánál vagy kódbázisok keresésénél.
• Automatikus prompt generálás – Olyan rendszerek létrehozása, amelyek önállóan generálnak és pontosítanak promptokat az adott kódkiegészítéshez vagy hibakereséshez.

Biztonsági szempontok

A prompt engineering alkalmazása során az egyik legnagyobb fenyegetés a prompt injection támadás, ahol rosszindulatú felhasználók manipulálják a modell válaszait. Ennek elkerülése érdekében érdemes input-szűrést, hozzáférési korlátozásokat és sandbox környezeteket alkalmazni. Emellett az adatvédelem biztosítása és a bizalmas információk kiszivárgásának megelőzése érdekében fontos, hogy a promptokat és a generált válaszokat rendszeresen teszteljük és ellenőrizzük

A prompt engineering alkalmazási területei és jövője

A prompt engineering nemcsak a fejlesztők munkáját segíti, hanem az üzleti, oktatási és kreatív szektorban is egyre nagyobb szerepet kap. Az automatizált ügyfélszolgálattól kezdve az AI-alapú oktatási eszközökig számos iparágban használják, hogy hatékonyabb legyen a tartalomgenerálás és az adatelemzés. A jövőben várhatóan dinamikusan alkalmazkodó promptok és specializált nyelvi modellek fognak megjelenni, amik tovább növelik az AI-alapú fejlesztések hatékonyságát.

Prompt engineering Frontend és Fullstack képzésünk tananyaga.

by andi

A Mesterséges Intelligencia hatása a programozásra

A Mesterséges Intelligencia hatása a programozásra
Eszközök, előnyök és kihívások

A mesterséges intelligencia már nem csupán segédeszköz a fejlesztésben, hanem aktív szereplője a kódgenerálásnak, refaktorálásnak és tesztelésnek. Az AI-alapú automatizáció új dimenziókat nyit a programozásban, ezáltal pedig megváltoztatja a fejlesztők szerepét és feladatait.

A mesterséges intelligencia (MI) egyre szorosabban integrálódik a szoftverfejlesztési folyamatokba. Az MI-alapú eszközök, mint a GitHub Copilot vagy a ChatGPT, fejlett kódkiegészítést, refaktorálást és hibakeresést kínálnak, és csökkentik a repetitív feladatok manuális terhét. De milyen hatása van ennek a fejlesztői munkafolyamatokra, és milyen kihívásokkal jár az MI alkalmazása a programozásban? Cikkünkben ezt vizsgáljuk meg.

Az MI integrációja a programozásban

Az MI-alapú eszközök egyre inkább beépülnek a fejlesztői workflow-ba, használatuk segíti a kódgenerálást, optimalizálást és támogatja a hibakeresést. Ezek az eszközök gyorsítják a munkafolyamatokat és csökkentik a manuális hibalehetőségeket.

Automatizált kódgenerálás és kódkiegészítés 

Az olyan eszközök, mint a GitHub Copilot, a TabNine vagy az Amazon CodeWhisperer, képesek valós időben kódsorokat és teljes függvényeket generálni a meglévő kódbázis és a fejlesztői kommentek alapján. Ezek a modellek nagy mennyiségű nyílt forráskódú projektből tanulnak, és képesek kontextusérzékeny javaslatokat adni, így növelhetik a fejlesztői folyamat sebességét és hatékonyságát.

Hibakeresés és optimalizálás mesterséges intelligencia segítségével

A statikus kódelemzők és MI-alapú hibakereső rendszerek, mint például a DeepCode vagy a SonarQube, képesek felismerni a kódban rejlő logikai hibákat, teljesítménybeli szűk keresztmetszeteket és egyéb sérülékenységeket. Az MI nem csupán az ismert minták alapján dolgozik, hanem a folyamatosan tanuló modellek révén képes új típusú problémák azonosítására is.

Példák a legnépszerűbb MI-alapú fejlesztői eszközökre

• GitHub Copilot – intelligens kódkiegészítés és generálás
• TabNine – kontextusalapú AI-autocomplete fejlesztők számára
• SonarQube – automatikus kódelemzés és biztonsági audit
• DeepCode – MI-alapú statikus kódelemző eszköz

Az MI tehát nem helyettesíti a fejlesztőket, hanem egy új, hatékonyabb munkamódszert kínál számukra. 

Az mesterséges intelligencia előnyei a fejlesztők számára

Az MI-eszközök jelentősen gyorsítják a fejlesztési folyamatokat, így a fejlesztők az összetettebb problémák megoldására koncentrálhatnak. Az olyan eszközök, mint a SonarQube vagy a CodeQL, képesek detektálni az ismert sérülékenységeket, ezzel csökkentik a biztonsági rések kockázatát.

Az MI továbbá megkönnyíti az új fejlesztők beilleszkedését. Az intelligens dokumentációk és a kódszabvány-ellenőrzés segítik az onboarding folyamatokat, így a csapatok gyorsabban és hatékonyabban dolgozhatnak.

Kihívások és az AI hatékony használata

Az MI-eszközök akkor a leghasznosabbak, ha a fejlesztők tudatosan alkalmazzák ezeket. Az automatizált kódkiegészítés felgyorsítja a fejlesztést, de az így generált kódot mindig javasolt manuálisan is ellenőrizni a minőség és a kompatibilitás érdekében.

A tesztelésben az MI hatékonyan segíti a hibadetektálást és kódelemzést. Az olyan eszközök, mint a SonarQube vagy a DeepCode, képesek az ismert mintázatok alapján kiszűrni a potenciális hibákat, de a manuális validáció továbbra is elengedhetetlen.

Az MI-alapú fejlesztés során kulcsfontosságú a kimenetek kritikus értékelése. Az algoritmusok nem mindig adnak optimális megoldásokat, ezért a fejlesztőknek és tesztelőknek meg kell tanulniuk az AI által generált kód kontextusfüggő felülvizsgálatát.

A promptolás alapjai – Hatékony kommunikáció a mesterséges intelligenciával

Az MI-eszközök hatékonysága nagyban múlik azon, hogy a fejlesztő milyen pontos és kontextusérzékeny utasításokat ad. Egy jól megfogalmazott prompt konkrét, egyértelmű és tartalmazza a szükséges paramétereket. Például a „Generálj egy Python függvényt, amely Fibonacci-sorozatot állít elő iteratívan” sokkal pontosabb, mint a „Írj egy Fibonacci-kódot”.

A hatékony promptolás alapelvei közé tartozik a részletes specifikáció (nyelv, keretrendszer, elvárt formátum), a lépésenkénti utasítások megadása és a kimenetek kritikus értékelése. A fejlesztőknek meg kell tanulniuk az MI által generált kód finomhangolását és ellenőrzését, hogy az valóban illeszkedjen a projekt követelményeihez.

Hogy maradjunk versenyképesek a mesterséges intelligencia világában?

Az MI nem helyettesíti a fejlesztőket, de átalakítja a munkafolyamatokat. Azok a szakemberek maradnak versenyképesek, akik folyamatosan fejlesztik technikai tudásukat, és megtanulják az MI-eszközöket alkalmazni. Az automatizált kódkiegészítés és hibakeresés mellett egyre nagyobb szerepet kapnak a kreatív, összetett problémamegoldást igénylő feladatok, amelyeket az MI önállóan még nem tud elvégezni. A kritikus gondolkodás, az architekturális döntések meghozatala és a csapatmunka továbbra is emberi készségeket igényel. A fejlesztőknek érdemes specializálódniuk és mélyebb tudást szerezniük az MI-alapú fejlesztés terén, hogy ne csak eszközhasználók, hanem a technológia alakítói legyenek.

by andi

Diákjainkkal a NIX Budapestnél jártunk

by andi