Prompt Engineering: Kunci untuk Membuka Potensi Penuh AI Generatif

Prompt Engineering: Kunci untuk Membuka Potensi Penuh AI Generatif Perusahaan IOT Indonesia

Ada tren yang berkembang menuju adopsi dan popularitas solusi AI generatif seperti ChatGPT. Akibatnya, ada pekerjaan baru yang muncul: Prompt Engineer. Prompt Engineer adalah seorang ahli yang mendapatkan hasil terbaik dari alat AI generatif. Banyak organisasi dapat memperoleh keuntungan dari mempekerjakan Prompt Engineer. Prompt Engineer mengkhususkan diri dalam memanfaatkan platform kecerdasan buatan (AI) secara maksimal. Para profesional ini memahami seluk-beluk cara berpikir platform AI, merancang prompt yang paling efisien untuk mencapai hasil yang diinginkan. Ide ini juga penting saat bekerja dengan model AI Generatif, baik yang menghasilkan teks, kode, atau gambar. Perintah yang dibuat dengan buruk dapat menghasilkan keluaran yang tidak membantu atau salah. Oleh karena itu, pemahaman tentang cara membuat perintah yang baik, yang juga dikenal sebagai prompt engineering, sangatlah penting untuk proyek yang dikembangkan. 
 

Apa itu Prompt Engineering?

Prompt engineering adalah praktik mengembangkan prompt yang menghasilkan respons yang jelas dan berguna dari perangkat AI. Prompting AI dapat membantu mengarahkan model bahasa yang besar untuk menjalankan tugas berdasarkan input yang berbeda. Tujuannya adalah untuk mengajarkan model AI agar memberikan output terbaik untuk kueri. Jika mengikuti berita terbaru dalam teknologi, mungkin sudah familier dengan istilah AI generatif atau platform yang dikenal sebagai ChatGPT, yaitu alat AI yang tersedia untuk umum yang digunakan untuk percakapan, kiat, bantuan pemrograman, dan bahkan solusi otomatis. ChatGPT sangat bermanfaat bagi para Prompt Engineer yang tertarik untuk membuat teks dengan sistem natural language processing. Mengembangkan dan bekerja dengan kode juga mudah dilakukan setelah terhubung dengan ChatGPT.

AI tingkat lanjut ini dikenal sebagai AI generatif karena dikembangkan secara real time dengan input dari pengguna dan pengembang. Pada akhirnya, perangkat AI masih belajar dari interaksi bersama manusia, dan mencari tahu cara membuat prompt efektif yang dapat membantu model AI memberikan respons yang diinginkan. Meskipun banyak sistem AI yang dirancang untuk pembuatan teks dan berbasis kode, penting untuk diingat bahwa Prompt Engineering tidak hanya terbatas pada kata-kata. Bagi mereka yang tertarik bekerja sebagai Prompt Engineer untuk gambar, video, dan animasi, mempelajari dasar-dasar model AI lainnya adalah suatu keharusan.
 

Evolusi Prompt Engineering

Seiring dengan semakin terintegrasinya sistem AI dengan operasi bisnis, prompt engineering telah berkembang dari praktik khusus menjadi disiplin ilmu yang diakui. Beberapa tahun lalu, pada masa-masa awal AI, model AI sangat terbatas dan ditentukan sebelumnya. Namun dalam beberapa tahun terakhir, model tersebut telah menjadi lebih canggih dan kemampuan untuk memandu model dengan prompt telah membuka kemungkinan kreatif baru.

Evolusi model AI mencerminkan pemahaman yang lebih mendalam tentang bagaimana model memproses dan menghasilkan respons. Pemahaman ini menghasilkan strategi prompt yang lebih efektif. Munculnya platform GenAI seperti ChatGPT tidak hanya menunjukkan popularitas interaksi AI di kalangan masyarakat umum. Hal ini juga menunjukkan peran penting prompt engineering dalam menentukan kualitas dan relevansi interaksi AI. Dalam beberapa tahun terakhir, ada banyak perkembangan di dunia AI. Prompt engineering telah banyak berkembang selama beberapa tahun terakhir. Namun, jelas bahwa hal ini akan sangat penting bagi model AI di tahun-tahun mendatang.
 

Mengapa Prompt Engineering Penting dalam AI Generatif?

Prompt Engineering sangat relevan dengan bidang AI generatif karena perannya dalam menyempurnakan dan mengarahkan keluaran model GenAI (baik dalam mengembangkan alat berbasis AI baru maupun meningkatkan fungsionalitas model yang sudah ada). Dengan menyempurnakan model bahasa untuk tugas-tugas tertentu, seperti memberdayakan chatbot yang berhadapan dengan pelanggan atau membuat kontrak khusus, Prompt Engineering memastikan bahwa respons AI akurat dan sangat relevan dengan kebutuhan industri tertentu.

Selain itu, Prompt Engineering sangat penting untuk menjaga keamanan dan integritas aplikasi AI. Hal ini membantu memitigasi risiko seperti serangan injeksi yang cepat, di mana pelaku ancaman dapat menggunakan input yang dibuat dengan hati-hati untuk menghasilkan hasil yang tidak diinginkan (seperti akses ke informasi yang tidak sah atau berbahaya). Dengan menyempurnakan cara meminta terkait potensi kerentanan model AI, pengembang dapat membantu memastikan bahwa AI terus beroperasi dengan andal dan aman.
 

Jenis-jenis Prompt Engineering

  1. Chain-of-thought (CoT) prompting: Metode ini membantu menguraikan dan memperjelas proses pengambilan keputusan model. Metode ini memungkinkan sistem AI untuk menjelaskan alasan mereka dengan mengamati langkah-langkah yang mereka ikuti untuk menyelesaikan tugas. Petunjuk CoT bekerja dengan meminta AI untuk mengatasi satu bagian dari suatu masalah pada satu waktu sebelum bergerak maju. Misalnya, ketika diberi tugas yang kompleks, model diminta untuk memecahnya. Pertama, model akan menguraikan masalahnya, kemudian memilih informasi penting, dan akhirnya menggabungkan detailnya untuk mencapai solusi.

  2. Zero-shot prompting: Zero-shot prompting adalah teknik yang memanfaatkan kemampuan pengetahuan umum LLM untuk melakukan aktivitas dan tugas baru. Teknik ini tidak memerlukan contoh atau pelatihan sebelumnya, hanya mengandalkan pengetahuan yang sudah dimiliki oleh model untuk memeriksa seberapa akurat jawabannya. Ketika diberikan perintah yang jelas dan ringkas, model ini dapat membuat respons yang relevan untuk tugas-tugas yang tidak dilatih secara eksplisit. Zero-shot prompting mungkin terlihat seperti: “Buatlah draft email yang memperkenalkan produk SaaS baru kita kepada calon klien.” Tanpa memberikan contoh apa pun, model ini menggunakan pengetahuan yang sudah ada untuk membuat email yang menarik berdasarkan perintah tersebut.

  3. Few-shot prompting: Few-shot prompting adalah teknik lain yang meminta LLM untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu hanya dengan beberapa contoh. Few-shot prompting menggunakan sekumpulan kecil contoh perintah, tidak seperti zero atau one-shot prompting, yang tidak memberikan satu pun contoh. LLM memiliki sekitar 2 - 5 contoh hasil yang paling optimal. Dengan hanya menggunakan pengetahuan yang sudah ada sebelumnya dan data pelatihan, LLM kemudian dapat memperoleh apa yang menurut mereka merupakan jawaban yang tepat. Ketika perintah terstruktur dengan baik, LLM dapat memahami dan melakukan tugas-tugas baru hanya dengan beberapa contoh. Hal ini membantu memperkuat proses penalaran model. Ketika dilatih dengan cukup banyak contoh, model dapat mulai menghasilkan keluaran yang konsisten dan dapat diandalkan. 

  4. One-shot prompting: One-shot prompting melibatkan pemberian satu contoh kepada model tentang cara melakukan suatu tugas. Kemudian, model diminta untuk melakukan tugas yang serupa dan mengukur seberapa baik input tunggal menghasilkan output yang akurat. Hal ini berbeda dengan pembelajaran dengan beberapa kali pengambilan gambar atau tanpa pengambilan gambar. Dalam one-shot prompting, model menerima satu demonstrasi dari pasangan input-output yang diinginkan. Struktur A-B yang disederhanakan ini berfungsi sebagai template untuk proses input berikutnya. Metode one-shot memanfaatkan pengetahuan dan kemampuan model yang sudah ada sebelumnya untuk menggeneralisasi, sehingga memungkinkannya untuk memahami konteks dan persyaratan tugas hanya dari satu contoh. Seseorang dapat memberikan model dengan gambar kucing dan kemudian memintanya untuk mencari dan mengklasifikasikan gambar lain yang juga mengandung kucing. Model akan menggunakan pengetahuan dan kemampuan probabilitasnya untuk mengklasifikasikan gambar-gambar baru hanya dengan referensi awal.

  5. Prompt-chaining: Prompt chaining adalah cara untuk memandu AI melalui tugas-tugas yang kompleks dengan menggunakan serangkaian prompt yang saling terkait. Ketika LLM menjadi terbiasa dengan input pengguna, LLM mulai mengasah maksud dan mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang apa yang ditanyakan. Prompt chaining dirancang khusus untuk mencapai hal ini, sehingga memungkinkan LLM untuk belajar, membangun konteks, dan meningkatkan keluarannya. Dalam prompt chaining, sebuah rangkaian prompt dibuat, di mana setiap output digunakan untuk menginformasikan dan menyempurnakan output berikutnya. Input prompt baru mendaur ulang output sebelumnya, menciptakan simpanan pengetahuan yang dapat digunakan model untuk membentuk wawasan baru.

  6. Prompting tree of thoughts (ToT): Prompting tree of thoughts (ToT) membantu AI berpikir dengan berbagai cara sekaligus. Hal ini mengajarkan AI untuk memecahkan masalah seperti halnya manusia. Desain LLM melibatkan model yang menghasilkan hasil tunggal, biasanya mengikuti urutan linier untuk menghasilkan output. Ketika keputusan dan tugas menjadi lebih bernuansa, membuat model mencapai hasil yang paling akurat menjadi sulit. Dorongan pohon pemikiran (ToT) mendorong LLM untuk mengeksplorasi berbagai jalur penalaran. Hal ini mengajarkan model untuk memecahkan masalah secara dinamis, mirip dengan cara manusia memecahkan masalah.

  7. Meta Prompting: Meta prompting membantu AI memahami apa yang kita inginkan dengan lebih baik. Ini adalah cara untuk memberikan aturan yang jelas kepada AI sehingga dapat memberikan jawaban yang lebih baik. LLM dapat menafsirkan pertanyaan pengguna secara lebih efisien dan menghasilkan hasil yang diinginkan dengan mendefinisikan komponen penting dari input prompt yang diinginkan. Teknik ini disebut meta prompting. Teknik ini melibatkan perumusan panduan khusus untuk mengarahkan LLM dalam memberikan respons yang terfokus. Hal ini dilakukan dengan memberikan detail penting kepada model, seperti konteks, contoh, dan parameter seperti nada, format, gaya, atau tindakan yang diinginkan. Petunjuk yang jelas ini membantu LLM mengembangkan penalaran yang diperlukan untuk menyelesaikan proses yang kompleks dan bertahap.

  8. Generated knowledge prompting: Generated knowledge prompting mengevaluasi seberapa efektif LLM yang telah dilatih sebelumnya dapat memanfaatkan basis pengetahuan yang ada. Hal ini melibatkan penggunaan kembali output dari data pelatihan yang sangat banyak yang telah digunakan oleh model dan memasukkannya ke dalam input baru. Ketika model menghasilkan informasi tentang topik tertentu, model ini menetapkan jalur logis untuk diikuti. Model ini belajar dari pengetahuan yang dihasilkan ini dan menerapkannya untuk menyempurnakan keluaran di masa depan. Hal ini menguji kapasitas model untuk memperluas apa yang sudah diketahui, memastikan model dapat memperdalam pemahamannya. Ketika diajarkan apa yang harus dipelajari, model menjadi lebih siap untuk menangani tujuan yang lebih dinamis. 

  9. Least-to-most prompting: Least-to-most prompting menciptakan jalur pembelajaran yang jelas dengan memandu model melalui tugas-tugas yang semakin lama semakin kompleks. Dimulai dengan petunjuk sederhana yang berfokus pada keterampilan dasar. Setelah model menguasai ini, instruksi yang lebih rinci dan kompleks akan menyusul, memungkinkannya untuk membangun apa yang telah dipelajarinya. Hal ini memastikan model memahami tugas-tugas dasar sebelum beralih ke tugas yang lebih sulit. Model menjadi lebih siap untuk menangani tujuan kompleks yang membutuhkan penalaran dan logika yang lebih dalam. Teknik ini merupakan kunci untuk menjembatani kesenjangan antara pemecahan masalah yang sederhana dan kompleks. Teknik ini memungkinkan model dikonfigurasi ulang untuk mengatasi tantangan di luar desain aslinya.

  10. Self-consistency prompting: Self-consistency prompting mencoba mendapatkan jawaban terbaik dengan menjelajahi banyak jalur pemikiran. Metode ini mengajukan pertanyaan yang sama berkali-kali dan kemudian memilih jawaban yang paling sering muncul. LLM menginterpretasikan dan mengkontekstualisasikan data secara probabilistik, sehingga menghasilkan output yang beragam dan terkadang tidak konsisten untuk setiap pertanyaan baru.  Teknik ini menjalankan pertanyaan yang sama beberapa kali dan kemudian menggabungkan hasilnya untuk mengkonfirmasi hasil yang paling konsisten. Memperkuat jawaban yang benar akan membentuk jalur penalaran yang jelas yang dapat diikuti oleh model untuk memecahkan masalah secara efektif di masa mendatang.
     

 

Apa Sajakah Contoh Kasus Penggunaan Prompt Engineering?

Prompt Engineering telah diterapkan di berbagai spektrum industri, merevolusi cara bisnis berinteraksi dengan teknologi cerdas untuk memecahkan masalah yang kompleks. Kasus penggunaan utama yang menggambarkan dampak signifikan dari Prompt Engineering dalam bisnis meliputi:

  1. Pengembangan dan debugging perangkat lunak: Pengembang menggunakan prompt engineering untuk merampingkan proses pengkodean dan debug perangkat lunak. Dengan menyusun prompt untuk menghasilkan atau meninjau kode, pengembang dapat menangkap kesalahan lebih awal dan mengoptimalkan upaya pengkodean, sehingga secara signifikan mengurangi waktu pengembangan sekaligus meningkatkan kualitas kode.

  2. Aplikasi keamanan siber: Dalam keamanan siber, Prompt Engineering memainkan peran sentral dalam mengotomatiskan deteksi dan respons ancaman. Model AI dapat diminta untuk menganalisis pola data dan mengidentifikasi potensi ancaman, meningkatkan protokol keamanan tanpa perlu pengawasan manusia.

  3. Diagnostik dan perawatan kesehatan: Diagnostik berbasis AI ditingkatkan melalui Prompt Engineering yang tepat, yang memungkinkan interpretasi data pasien yang lebih tepat. Hal ini dapat menghasilkan diagnosis yang lebih cepat, lebih akurat, dan rencana perawatan yang dipersonalisasi.

  4. Dukungan pelanggan melalui chatbot: Chatbots yang didukung oleh AI semakin umum digunakan dalam layanan pelanggan, memberikan dukungan yang cepat dan akurat sekaligus membebaskan agen manusia untuk fokus pada masalah yang lebih kompleks. Prompt Engineering membantu bot ini memahami dan merespons pertanyaan pelanggan secara efektif, memberikan bantuan yang tepat waktu, relevan, dan dapat diandalkan.

  5. Meningkatkan kreativitas: Di bidang kreatif (seperti desain dan pembuatan konten), AI dapat membantu menghasilkan ide dan konsep yang berbeda dari yang sudah tersedia. Melalui perintah yang dibuat dengan baik, AI dapat memanfaatkan kreativitas dalam skala besar dengan membantu mendesain kampanye, menulis konten, atau bahkan mengusulkan ide produk baru.

  6. Keahlian dalam bidang tertentu: Prompt Engineering memungkinkan AI untuk bertindak sebagai ahli di bidang tertentu dengan memberikan informasi yang terperinci dan sesuai dengan konteks. Hal ini dapat digunakan untuk pelatihan, kepatuhan, atau sebagai alat pendukung keputusan di berbagai bidang seperti hukum, keuangan, dan pendidikan.

  7. Pemikiran kritis dan dukungan keputusan: Model AI dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan dengan mengevaluasi berbagai skenario dan hasil. Melalui Prompt Engineering, model-model ini memberikan rekomendasi yang beralasan dan berbasis bukti yang membantu para pengambil keputusan.

  8. Analisis dan interpretasi data: Bisnis mengandalkan Prompt Engineering untuk membantu model AI menganalisis kumpulan data yang besar dan memberikan wawasan atau memprediksi tren. Hal ini sangat penting untuk perencanaan strategis dan analisis pasar, di mana memahami pola data yang kompleks sangatlah penting.

  9. Mengembangkan dan menyempurnakan proses rekayasa perangkat lunak: Selain pengkodean, prompt engineering dapat mengoptimalkan berbagai tugas rekayasa perangkat lunak, mulai dari pengumpulan kebutuhan hingga pengujian sistem, memastikan bahwa produk perangkat lunak memenuhi standar dan fungsi yang diinginkan.

  10. Membuat dan men-debug kode: Khusus untuk siklus pengembangan perangkat lunak, prompt engineering membantu menulis kode baru dan men-debug kode yang sudah ada-keduanya sangat penting untuk menjaga kesehatan dan efisiensi aplikasi perangkat lunak.
     

 

Manfaat dan Keterbatasan Prompt Engineering

Meskipun prompt engineering berkontribusi secara signifikan dalam meningkatkan respons dari model AI, namun juga memiliki beberapa kekurangan. Berikut ini adalah beberapa manfaat dan keterbatasan dari prompt engineering.

Manfaat 

  1. Kontrol yang ditingkatkan: Prompt Engineering meningkatkan kontrol pengguna atas AI lebih dari sebelumnya dengan memungkinkan pengguna untuk mengontrol model AI itu sendiri dengan prompt. Hal ini, pada gilirannya, memastikan bahwa konten yang paling banyak dihasilkan sangat sesuai dengan kebutuhan dan harapan pengguna. Seperti yang dinyatakan sebelumnya, mekanisme yang sama dapat digunakan dengan layanan penulisan yang berbeda, termasuk, namun tidak terbatas pada, ringkasan pembuatan konten dan terjemahan.

  2. Peningkatan relevansi: Hal ini memastikan bahwa output yang dihasilkan memiliki konteks dan ditujukan sesuai dengan konteksnya. Hal ini meningkatkan tingkat kepraktisan dan keunggulan produk teks berbasis AI yang diimplementasikan di berbagai bidang.

  3. Peningkatan efisiensi: Petunjuk yang efektif membantu mengembangkan AI yang ditargetkan dalam pendekatannya terhadap pembuatan teks melalui arahan yang tepat pada tugas atau topik tertentu. Otomatisasi ini bermanfaat karena meningkatkan efisiensi dan mengurangi kebutuhan akan keterlibatan manual. Oleh karena itu, waktu dan sumber daya dapat dihemat dengan mengoptimalkan proses di bagian hilir.

  4. Keserbagunaan: Pendekatan Prompt Engineering dapat digunakan di berbagai tugas dan domain pembuatan teks, sehingga sangat penting untuk pembuatan konten, penerjemahan bahasa, ringkasan, dan berbagai aplikasi lainnya.

  5. Kustomisasi: Prompt Engineering adalah tentang menciptakan dasar yang sesuai untuk desain produk yang digerakkan oleh AI, dengan mempertimbangkan kebutuhan, selera, dan kelompok sasaran pelanggan. Itulah sisi baik dari fleksibilitas, karena memfasilitasi modifikasi konten agar sesuai dengan tujuan dan target khusus seseorang.

Keterbatasan

  1. Ketergantungan kualitas prompt: Kualitas output sangat bergantung pada kualitas dan ketepatan prompt. Permintaan yang dirancang dengan buruk dapat menyebabkan output yang dihasilkan AI tidak akurat atau tidak relevan, sehingga mengurangi kualitas hasil secara keseluruhan.

  2. Kekhususan domain: Hasil yang optimal dalam Prompt Engineering mungkin memerlukan pemahaman dan keahlian khusus domain. Karena pengetahuan domain yang tidak memadai, seseorang mungkin memerlukan bantuan untuk membuat pertanyaan panduan model AI yang efektif, sehingga membatasi penerapan di beberapa domain.

  3. Potensi bias: Pertanyaan atau data pelatihan yang bias dapat menimbulkan bias pada output yang dihasilkan AI, yang menyebabkan hasil yang tidak akurat atau tidak adil. Untuk memastikan hasil seperti itu dapat diatasi, upaya Prompt Engineering harus dilakukan saat merancang pertanyaan dan memilih kumpulan data.

  4. Kerumitan dan iterasi: Mengembangkan prompt yang efektif melibatkan uji coba dan kesalahan, dengan perbaikan yang berurutan menuju tujuan yang diinginkan. Proses berulang ini dapat memakan waktu dan sumber daya, terutama untuk tugas pembuatan teks yang kompleks.

  5. Lingkup kontrol yang terbatas: Prompt Engineering memungkinkan lebih banyak kontrol atas output yang dihasilkan AI, tetapi tetap tidak menjamin 100% terhindar dari konsekuensi yang tidak diinginkan.
     

 

Penerapan Prompt Engineering

Prompt Engineering berfungsi sebagai alat yang sangat penting dalam memandu sistem AI untuk menghasilkan respons yang koheren dan relevan secara kontekstual di berbagai aplikasi. Berikut ini adalah beberapa aplikasi yang beragam di mana prompt engineering memainkan peran transformatif.

  1. Pembuatan konten: Prompt engineering digunakan secara luas dalam tugas pembuatan konten, termasuk menulis artikel, membuat deskripsi produk, dan membuat postingan media sosial. Dengan membuat prompt yang disesuaikan, pembuat konten dapat memandu model AI untuk menghasilkan konten yang menarik dan informatif yang beresonansi dengan audiens target.

  2. Terjemahan bahasa: Prompt Engineering adalah alat yang berharga untuk penerjemahan bahasa yang akurat dan relevan secara kontekstual di antara berbagai bahasa. Penerjemah dapat mengarahkan model AI untuk menghasilkan terjemahan yang menangkap poin-poin halus dan seluk-beluk teks asli, sehingga menghasilkan terjemahan yang berkualitas tinggi dengan memberikan instruksi spesifik.

  3. Peringkasan teks: Prompt Engineering sangat penting dalam tugas peringkasan teks, di mana dokumen atau artikel yang panjang harus diringkas menjadi ringkasan yang ringkas dan informatif. Dengan membuat prompt yang menentukan panjang ringkasan yang diinginkan dan poin-poin penting, prompt engineer dapat memandu model AI untuk menghasilkan ringkasan yang menangkap esensi teks asli.

  4. Sistem dialog: Sistem dialog seperti chatbots dan asisten virtual mengandalkan Prompt Engineering untuk memfasilitasi interaksi pengguna yang alami dan menarik. Dengan merancang prompt yang mengantisipasi pertanyaan dan preferensi pengguna, para Prompt Engineer dapat memandu model AI untuk menghasilkan respons yang relevan, koheren, dan sesuai konteks, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.

  5. Pencarian informasi: Dalam domain pencarian informasi, prompt engineering meningkatkan kemampuan mesin pencari untuk mengambil informasi yang relevan dan akurat dari repositori data yang sangat besar. Dengan membuat prompt yang menentukan informasi dan kriteria yang diinginkan, prompt engineer dapat memandu model AI untuk menghasilkan hasil pencarian yang secara efektif memenuhi kebutuhan informasi pengguna.

  6. Pembuatan kode: Prompt engineering semakin banyak diterapkan dalam tugas-tugas pembuatan kode, di mana model AI diminta untuk membuat potongan kode, fungsi, atau bahkan keseluruhan program. Prompt engineer dapat memandu model AI untuk menghasilkan kode yang memenuhi fungsionalitas yang diinginkan dengan memberikan prompt yang jelas dan spesifik, sehingga merampingkan proses pengembangan perangkat lunak dan otomatisasi.

  7. Alat pendidikan: Prompt engineering digunakan dalam alat dan platform pendidikan untuk memberikan pengalaman belajar yang dipersonalisasi bagi siswa. Dengan merancang prompt yang memenuhi tujuan pembelajaran dan tingkat kemahiran individu, Prompt Engineer dapat memandu model AI untuk menghasilkan konten pendidikan, latihan, dan penilaian yang disesuaikan dengan kebutuhan setiap siswa.

  8. Bantuan penulisan kreatif: Dalam penulisan kreatif, prompt engineering membantu penulis dalam mengatasi hambatan kreatif dan menghasilkan ide-ide baru. Dengan membuat prompt yang merangsang imajinasi dan kreativitas, prompt engineer dapat memandu model AI untuk menghasilkan prompt, permulaan cerita, dan ide plot yang menginspirasi penulis dan mendorong proses kreatif mereka.
     

 

Kesimpulan

Prompt Engineering menghadirkan pendekatan revolusioner untuk meningkatkan kualitas pembuatan teks AI. Metode terstruktur pengembangan prompt menawarkan cara untuk mengembangkan kueri yang membantu model menghasilkan keluaran yang lebih mungkin berkualitas tinggi dan relevan secara kontekstual.

Meskipun ada keterbatasan saat ini dalam kualitas prompt dan spesifisitas domain, upaya penelitian dan pengembangan saat ini dan di masa mendatang menunjukkan harapan untuk mengatasi keterbatasan ini dan meningkatkan efektivitas metode Prompt Engineering. Presisi semantik dan konteks diprediksi akan memainkan peran penting dalam revolusi pembuatan teks kecerdasan buatan seiring dengan terus berkembangnya Prompt Engineering dalam berbagai aplikasi dan bidang.

Artikel Terbaru