AI prompt
Úvod do AI promptování
Co je prompt?
Prompt je textová instrukce (výzva, příkaz…) nebo otázka, kterou zadáváme AI modelu s cílem získat konkrétní výstup.
Proč je důležité správně formulovat prompt?
Správná formulace promptu ovlivňuje kvalitu, přesnost a relevanci výstupu. Špatně formulovaný prompt může vést k nejasným nebo nesprávným odpovědím.Základní vlastnosti kvalitního promptu:
Jasnost: Srozumitelně formulovaný požadavek.
Kontext: Přidání relevantních informací pro lepší pochopení.
Specifičnost: Přesně definovaný požadovaný výstup.
Příklad rozdílu mezi špatným a dobrým promptem:
❌ Špatně: „Napiš něco o počasí.“
✅ Dobře: „Vysvětli, jak se mění klima v Evropě v posledních 50 letech a jaké jsou hlavní faktory ovlivňující tento trend.“
Typické chyby při formulaci promptů:
Příliš obecné zadání („Řekni mi něco o historii.“)
Nejednoznačné nebo nesrozumitelné instrukce
Chybějící specifikace formátu odpovědi („Odpověz ve třech větách.“)
Struktura efektivního promptu
Klíčové prvky kvalitního promptu:
Jasnost: Prompt by měl být snadno srozumitelný, bez nejednoznačností.
Kontext: Přidáním relevantních informací lze zajistit přesnější odpovědi.
Specifičnost: Čím konkrétnější požadavek, tím lépe AI odpoví.
Struktura dobře formulovaného promptu:
Definice role: „Představ si, že jsi učitel fyziky.“
Konkrétní otázka: „Jak bys studentovi vysvětlil teorii relativity?“
Požadovaný formát odpovědi: „Použij analogie a stručně shrň v pěti větách.“
Typy promptů:
Otevřené prompty: Nechávají AI větší volnost v odpovědi.
Příklad: „Jaké jsou největší vynálezy 20. století a jak ovlivnily společnost?“
Uzavřené prompty: Směřují AI ke konkrétní odpovědi.
Příklad: „Kolik planet má Sluneční soustava?“
Vícestupňové prompty: Výstup jednoho promptu se používá jako vstup do dalšího.
Příklad: 1️⃣ „Vytvoř seznam pěti nejvýznamnějších událostí ve světové historii.“ 2️⃣ „Podrobně popiš třetí událost z předchozího seznamu.“ 3️⃣ „Vysvětli tuto událost jednoduchými slovy pro desetileté dítě.“
Příklady efektivních promptů:
❌ „Řekni mi něco o historii.“
✅ „Popiš hlavní události druhé světové války stručně a chronologicky.“
❌ „Jaké jsou výhody AI?“
✅ „Vysvětli tři hlavní výhody umělé inteligence v medicíně s konkrétními příklady.“
❌ „Co je fotosyntéza?“
✅ „Vysvětli proces fotosyntézy jednoduše, jako bys to vysvětloval desetiletému dítěti.“
Tipy a triky pro lepší výstupy
Použití explicitních instrukcí
Například: „Odpověz v bodech“, „Shrň do 100 slov“, „Použij formát tabulky“.
Definování role AI
Příklad: „Představ si, že jsi historik, který vysvětluje průmyslovou revoluci.“
Poskytování kontextu
AI generuje lepší odpovědi, pokud zná pozadí: „Přibliž rok 1900 a popiš tehdejší technologický pokrok.“
Upřesnění očekávané délky odpovědi
Například: „Shrň tento koncept ve třech větách.“
Iterace a zpřesňování promptů
Pokud první odpověď není ideální, zkus prompt zpřesnit nebo rozšířit.
Přidání příkladů do promptu
Například: „Vysvětli pojem ‘inflace’ jako pro 12letého žáka. Příklad: Ceny jablek v obchodě rostou.“
Udržujte si nadhled (závisí na nástroji)
Přemýšlejte “jako učitel“, pracujete s “omezeným věděním”, ale chcete ho použít v nových souvislostech, využít velký objem informací “ležících ladem“.
Nečekejte nový “vynález“, ale chtějte dosáhnou “využití na limitu“, které samo posune náš pohled na otázku.
Snažte se pracovat “s celým řešením”, stylem “Canvas ChatGPT“. Upřesňujícími prompty zdokonalujte odpověď. Pokud je celek příliš velký a “nereaguje dobře na úpravy“, rozdělte ho na části, které ještě “reagují na úpravy”. Do řešení (textu v Canvas) je možné také vstupovat a jeho části upravovat ručně.
Pokročilé metody AI promptování
Speciální techniky a metody
Řetězení promptů
Výstup jednoho promptu se použije jako vstup do dalšího.
Příklad:
1️⃣ „Vytvoř seznam pěti trendů v technologiích pro rok 2025.“
2️⃣ „Detailně popiš první trend z předchozí odpovědi.“
Prompt engineering pro specifické výstupy
Přizpůsobení promptu pro konkrétní cíle (např. marketing, technická dokumentace, storytelling).
Příklad: „Napiš marketingový text na nový model elektrického auta zaměřený na ekologické benefity.“
Iterativní promptování
Upravování promptu na základě prvních výsledků pro lepší výstupy.
Příklad:
1️⃣ „Vysvětli kvantovou fyziku jednoduše.“
2️⃣ „Použij analogii se sportem.“
3️⃣ „Zkrať odpověď na 50 slov.“
Použití řídicích promptů
Ovlivnění tónu a stylu odpovědi (formální, neformální, technický, přátelský).
Příklad: „Vysvětli inflaci formálně jako ekonom a pak neformálně jako kamarád u piva.“
Využití multimodálních promptů
Kombinace textu s obrázky nebo dalšími médii.
Příklad: „Podívej se na tento graf a shrň hlavní trendy.“
Trendy v prompt engineeringu
Automatizace a generování promptů pomocí AI
Vznik nástrojů, které samy generují optimální prompty na základě zadaného cíle.
Příklad: Modely, které upravují prompt v reálném čase podle kvality výstupu.
Personalizace a adaptivní promptování
AI modely se učí z interakcí s uživatelem a přizpůsobují výstupy podle individuálních preferencí.
Příklad: Chatboty přizpůsobující tón komunikace na základě předchozích odpovědí uživatele.
Multimodální prompty
Kombinace textu, obrázků, zvuku a videa pro přesnější zadávání úloh.
Příklad: AI analyzuje graf a odpovídá na otázky na základě vizuálního vstupu.
Prompt optimalizace pro různé modely
Vznik strategií pro optimalizaci promptů napříč různými modely (GPT, Claude, Gemini, Mistral apod.).
Příklad: Specifické struktury promptů pro maximální efektivitu v každém modelu.
Bezpečnost a etika promptování
Prevence škodlivého nebo zaujatého výstupu pomocí kontrolních mechanismů.
Příklad: AI modely, které detekují a eliminují zaujaté nebo dezinformační odpovědi.
Pokročilá optimalizace promptů
Dynamické přizpůsobení promptů pro různé AI modely
Iterativní přístup: testování a ladění
Testování různých formulací promptů. Příklad:
✅ „Vytvoř krátký odborný článek o kvantových počítačích.“
🔄 „Přepiš článek tak, aby byl srozumitelný pro laiky.“Ověřování výsledků a jejich zpětná úprava (viz Minimalizace halucinací)
Analýza rozdílů mezi modely a verzemi AI
Techniky pro přesnost a konzistenci
Použití explicitního (přesného/vyjádřeného) a implicitního (ve smyslu/nevyjádřený přímo) kontextu
Řízení výstupů pomocí meta-promptů
Meta-prompty jsou speciální instrukce, které ovlivňují, jak AI generuje odpověď. Mohou řídit tón, styl, strukturu nebo důraz odpovědi.
Příklad:
❌ „Jaké jsou výhody AI?“ (obecná odpověď)
✅ „Vysvětli výhody AI v oblasti zdravotnictví s konkrétními příklady.“
Specifické techniky a výzvy
Generování kreativního obsahu pomocí AI
Příklady využití AI pro generování kreativního obsahu:
Text: AI dokáže psát články, básně, scénáře, marketingové texty, e-maily, knihy a další textové formáty. Kvalita generovaného textu se neustále zlepšuje a v některých případech už dosahuje profesionální úrovně.
Kód: AI je schopna generovat kód v různých programovacích jazycích, což usnadňuje vývoj softwaru a automatizaci úkolů.
Obrázky: AI modely dokážou vytvářet realistické i umělecké obrázky, upravovat fotografie, generovat 3D modely a navrhovat grafický design.
Hudba: AI se dá použít ke skládání hudby, generování zvukových efektů, remixování skladeb a dokonce i k navrhování nových hudebních nástrojů.
Video: AI umožňuje vytvářet animace, upravovat videa, generovat speciální efekty a dokonce i režírovat krátké filmy.
Výzvy a omezení:
Etické otázky: AI modely se učí z dat, která mohou obsahovat předsudky a stereotypy.
Autorská práva: Vlastnictví obsahu generovaného AI je často nejasné.
Kvalita: I přes neustálé zlepšování nemusí být výstupy AI vždy perfektní.
Kreativita: AI dokáže napodobit kreativitu, ale nedokáže ji plně nahradit.
Budoucnost generování kreativního obsahu pomocí AI:
Vznik nových nástrojů a platforem: AI se stane běžnou součástí kreativních nástrojů a platforem.
Demokratizace kreativity: AI umožní lidem bez speciálních dovedností tvořit profesionální obsah.
Spolupráce člověka a AI: Lidé se budou stále více učit spolupracovat s AI při tvorbě kreativního obsahu.
Minimalizace halucinací
Ověřování informací: Kontrola faktů a tvrzení generovaných AI pomocí důvěryhodných zdrojů. Použití explicitních faktů a referencí jako součást zadání.
Křížová kontrola: Porovnávání výstupů z různých AI modelů nebo nástrojů.
Využití multimodálních promptů: Kombinace textu s obrázky nebo jinými médii pro ověření a upřesnění informací.
Iterativní promptování: Postupné upřesňování a ladění promptů na základě prvních výsledků.
Stanovení limitů a omezení: Omezení rozsahu a volnosti AI při generování odpovědí.
Příklad: ✅ „Vysvětli kvantovou mechaniku pouze na základě vědeckých studií.“Využití zpětné vazby: Oprava a vylepšování modelů na základě chyb a nepřesností v předchozích výstupech.
Integrace AI do pracovních procesů
Automatizace úkolů pomocí AI
Spojení AI s externími API a nástroji
Napojení AI na datové zdroje a analytiku
Case studies z různých oborů (marketing, HR, vývoj software)
Marketing
Použití AI pro generování reklamních textů: „Vytvoř reklamní slogan pro ekologický produkt.“
Analýza sentimentu zákazníků: „Analyzuj recenze produktu a shrň nejčastější pozitivní a negativní komentáře.“
Automatizace e-mailového marketingu: „Napiš personalizovaný e-mail pro zákazníky, kteří opustili nákupní košík.“
HR (Lidské zdroje)
Automatizace třídění životopisů: „Zanalyzuj životopis a urči, zda kandidát splňuje požadavky na pozici softwarového vývojáře.“
Pomoc při pohovorech: „Vytvoř seznam otázek pro pohovor na pozici projektového manažera.“
Zaměstnanecká komunikace: „Navrhni zprávu pro zaměstnance ohledně nových benefitů.“
Vývoj software
Generování kódu: „Napiš funkci v Pythonu pro třídění seznamu čísel.“
Revize a oprava kódu: „Najdi chybu v následujícím kódu a oprav ji.“
Dokumentace API: „Vytvoř dokumentaci pro API, které poskytuje předpověď počasí.“
Budoucí směřování v oblasti AI promptování
Vývoj samooptimalizujících se promptů
Personalizace a adaptivní promptování
Multimodální AI a interakce s různými formáty dat
Etické aspekty a regulace AI promptování
Nové aplikace a inovativní využití AI v různých odvětvích
Důležitost etického a zodpovědného přístupu
Prevence zkreslení a dezinformací
Zabezpečení citlivých dat
Transparentnost a vysvětlitelnost AI rozhodnutí. Uvádění zdrojů a metod použitých k ověření informací.
Etické využití AI v různých sektorech
Odpovědnost při tvorbě a využívání promptů. Přijetí odpovědnosti za chyby a nepřesnosti v generovaných výstupech.
AI tools
Atlassian Rovo
Rovo konektory do dalších produktů:
https://www.atlassian.com/software/rovo/connectors
Canvas v ChatGPT
Canvas je nástroj, který ti umožňuje psát a upravovat delší texty v samostatném pracovním prostoru. Můžeš ho využít k psaní článků, poznámek, scénářů nebo jakéhokoliv jiného textu, na kterém chceš pracovat.
https://openai.com/index/introducing-canvas/
Geminy (thinking)
Gemini thinking je systematický proces, který kombinuje interní uvažování s aktivním využíváním externích nástrojů, aby mohl poskytnout co nejlepší a nejkomplexnější odpovědi.
Zahrnuje několik klíčových kroků:
Tiché přemýšlení: Než odpoví, věnuje čas internímu zpracování vašeho dotazu. Snaží se pochopit kontext, klíčové body a co přesně hledáte.
Použití nástrojů: Když je to relevantní, aktivně využívá dostupné nástroje, jako je Google Vyhledávání, YouTube, Mapy Google a prohlížeč. To umožňuje získat aktuální informace, ověřit fakta a poskytnout komplexnější odpovědi. Nástroje používá pro téměř všechny dotazy, kromě matematických a kódovacích úloh, kde se snaží řešení najít sám.
Generování odpovědi: Po shromáždění potřebných informací syntetizuje odpověď. Snaží se o stručnost, srozumitelnost a relevanci k vašemu původnímu dotazu. Důležité je pro něj poskytnout ucelenou odpověď, která zahrnuje všechny aspekty vašeho požadavku.
(dovětek programátorů) Neustálé zlepšování: Učí se z každé interakce a snaží se neustále zlepšovat své schopnosti. Analyzuje své chyby a hledá způsoby, jak být v budoucnu ještě efektivnější a přesnější.
DeepSeek (DeepThink)
Zkuste si nastavit DeepThink (R1)