Apa sampeyan tau nemokake prompt tartamtu sing bisa digunakake kanthi apik, nanging ujug-ujug ora bisa digunakake maneh?
Apa sampeyan tau kejebak ing siklus ndandani prompt sistem tanpa kendhat kanggo ningkatake asil, nanging pungkasane ora ana sing kasil?
Pamulangan prompt sistem bisa dadi solusi sing sampeyan butuhake.
Pamulangan prompt sistem (SPL) minangka bidang sing lagi akeh digatekake ing komunitas AI lan dipopulerake kanthi wiyar dening Andrej Karpathy ing X nalika Mei.
Pamulangan prompt sistem ngatasi watesan sistem AI sing kaku lan gampang rusak amarga gumantung marang prompt sistem statis utawa konfigurasi fine-tuning sing ruwet. Iki menehi cara liya kanggo nyengkuyung pamulangan terus-terusan ing sistem AI.
Sadurunge mbahas luwih jero, ayo nliti kanthi ringkes dhasar-dhasar prompting.
Nalika ngembangake agen utawa model khusus, luwih dhisik kita kudu ngrancang rong komponen utama:
Prompt sistem
Prompt pangguna
Prompt sistem nemtokake aturan dhasar tumindake model. Nalika ditulis kanggo solusi AI khusus, prompt iki asring diwiwiti nganggo ukara kaya mangkene:
“You are an intelligent assistant. Your role is to perform <insert task here>.
You must not do (A), (B), or (C).”
Kosok baline, prompt pangguna biasane ngemot pitakon pangguna lan informasi liyane sing cocog, kayata zona wektu lan pilihane. Tuladha prompt pangguna kaya mangkene:
I’m in the capital city of Portugal. Can you suggest some things I can do tonight?
Bocore prompt sistem wis dadi prakara umum sawise laboratorium AI utama ngrilis model anyar, amarga pangguna njebol watesan chatbot supaya mbukak pandhuan dhasare. Saiki, gudang kode GitHub sing populer nglumpukake akeh prompt sistem kasebut ing sakpanggonan. Prompt kasebut mbukak “resep rahasia” sing dikembangake laboratorium AI saka wektu ke wektu kanggo nyengkuyung tumindake model sing trep. Contone, prompt sistem GPT-5 sing bubar bocor (kabukak ing ChatGPT) ngemot udakara 6.000 tembung. Iki nuduhake sepira akehe kawruh lan pandhuan sing kudu dienkode kanggo mbentuk tumindake sistem.
Prompt sistem sing jangkep iki biasane nyakup sawetara bidang utama, kayata:
Pandhuan panelusuran
Definisi alat
Preferensi pangguna
Pandhuan sitasi
Tambalan cepet kanggo masalah sing wis dingerteni
Ing praktik, pangembang sistem AI khusus ndandani prompt sistem kanthi manual lan bola-bali nalika nyoba lan nyempurnakake aplikasi, utamane nggunakake evals kanggo nuntun proses paningkatan iki.
Cara liya kanggo nuntun tumindake model kalebu:
Rekayasa prompt, kalebu retrieval-augmented generation (RAG), sing ngontrol isi sing diwenehake marang model
Fine-tuning (ngowahi bobot dhasar model kanthi langsung)
Kepiye yen ana cara liya kanggo mengaruhi tumindake model? Bayangake sistem sing kanthi dinamis sinau lan nyempurnakake prompt sisteme dhewe nggunakake pamikiran, rencana, lan strategi sing wis digawe sadurunge. Sistem kasebut bisa nggunakake tanggapan pangguna lan evaluasi LLM-as-a-judge kanggo mbiji asile.
Coba pikirake tantangan bisnis sing terus ana lan pengin sampeyan otomatisake nganggo sistem agentik. Solusi sing efektif mbutuhake kabisan nalar ngluwihi otomatisasi alur kerja dhasar. Ing kasus kaya mangkono, komponen kanggo nggawe rencana kudu dilebokake menyang sistem AI sampeyan. Iki ngidini sistem makarya karo pirang-pirang agen nganggo cara sing beda, gumantung marang tugase. Saben langkah bisa nyakup pandhuan kanggo ngakses agen liyane supaya ngrampungake subtugas utawa nggunakake alat.
Cathetan: Alat agen yaiku fungsi eksternal, API, utawa sumber daya apa wae sing bisa ditimbali agen AI supaya bisa ngluwihi teks lan nindakake tumindak nyata.
Sampeyan bisa milih “nyemai” prompt sistem model nganggo rencana sing ngetutake langkah logis kaya sing ditindakake manungsa, senajan LLM biasane mbutuhake pandhuan luwih rinci babagan panggunaan alat, format output, lan syarat liyane. Kadhangkala strategi sing paling apik durung cetha, utawa sampeyan bisa uga nangani masalah sing ora tau dibiji maneh amarga sadurunge dianggep wis rampung. Ing kene pamulangan prompt sistem (SPL) dadi migunani.
SPL ningkatake prompt sistem kanthi bola-bali kanthi nglebokake strategi sing wis digawe sadurunge. Nalika ana masalah anyar, sistem mbaka sethithik nglumpukake kawruh lan dadi luwih tangguh. Anggep wae iki kaya nggawe buku pandhuan kanggo ngrampungake masalah ing bidang sampeyan.
SPL mbaka sethithik nglebokake wawasan saka tanggapan pangguna menyang prompt sistem. Nalika sistem saya diwasa, sampeyan bisa nemokake masalah bola-bali sing bisa diringkes dadi prinsip umum kanthi tingkat luwih dhuwur.
Ayo dideleng luwih jero cara proses iki lumaku, langkah demi langkah:
Miwiti saka pitakon pangguna sing njaluk sistem nindakake tugas tartamtu.
Yen sistem sampeyan mung nangani siji masalah, sampeyan bisa nggunakake pendekatan “greedy” kanthi milih strategi kanthi skor paling dhuwur saka proses sadurunge. Utawa, sampeyan bisa nyengkuyung eksplorasi kanthi njupuk sampel saka distribusi sing ngutamakake strategi kanthi skor dhuwur, nanging sok-sok uga nyakup strategi kanthi skor luwih cendhek. Iki mligi migunani nalika sampeyan lagi wiwit nglumpukake strategi.
Kanggo sistem sing dirancang supaya bisa nangani maneka warna masalah, coba tambahake lapisan klasifikasi utawa gunakake embeddings lan cosine similarity (teknik sing biasane uga digunakake ing RAG) kanggo nemokake pendekatan sing cocog. Iki mbantu sampeyan milih strategi sing cocog karo masalah tartamtu—contone, strategi sing dirancang kanggo tugas coding.
Cathetan: Embeddings sing digunakake karo cosine similarity ngidini kita ngukur sepira rakete gegayutan rong informasi, saengga luwih gampang nyocogake dokumen, pitakon, utawa gagasan, sanajan tetembungane beda.
Tuladha titik wiwitan panyimpenan strategi prasaja kanggo ngrampungake masalah coding.
Cathetan: “Strategi wiji” sing ditampilake ing kene mung kanggo ilustrasi. Ing skenario coding nyata, kita bakal nyempurnakake maneh strategi kasebut. Masalah bisnis khusus mbutuhake pangumpulan wawasan tambahan saka wektu ke wektu.
Generation_id (urutan kuwalik) | Subjek | Skor | Strategy_text | Panjelasan |
|---|---|---|---|---|
4 | coding | 1 | Understand the problem, constraints, and edge cases. Design an algorithm with the right data structures. Validate the plan on examples and invariants. Implement clean, readable code. Refine with refactoring, optimization, and final formatting. Tool use: When using a tool, briefly explain why it was needed. | Nggabungake unsur paling kuwat saka telung strategi ing ngisor iki. |
3 | coding | 1 | Understand the problem, constraints, and edge cases. Design an algorithm with the right data structures. Validate the plan on examples and invariants. Implement clean, readable code. Refine with refactoring, optimization, and final formatting. | Strategi sing luwih jangkep, nanging ora ngemot pandhuan panggunaan alat. |
2 | coding | -1 | Understand the problem, constraints, and edge cases. Design an algorithm with the right data. Implement clean, readable code. Tool use: when accessing tools produce a short summary as to why you used that tool. | Strategi sing luwih apik lan nyebutake panggunaan alat, nanging isih bisa ditingkatake. |
1 | coding | -1 | Skim the problem. Solve the problem. Create minimal tests. Submit whatever runs. | Nyebutake tes, nanging strategi sakabehe isih ringkih. |
3. Sawise njupuk sampel N, lebokna menyang prompt sistem. Iki ndhasari panyusunan rencana nganggo tanggapan pakar sadurunge, tinimbang nglilani model nggawe rencana kanthi pandhuan sing sithik banget. Sengkuyung model supaya “mikir kanthi cara sing ora lumrah” lan nambah langkah yen perlu, tinimbang mung nyalin strategi tuladhane tembung demi tembung.
4. Kanthi prompt sistem sing digawe kanthi dinamis, gawe strategi anyar kanggo nanggapi panjaluke pangguna. Proses iki kudu ngasilake tugas tambahan sing ningkatake asil pungkasan. Tujuane yaiku kreativitas: gabungake unsur paling kuwat saka strategi sadurunge, dadekake langkah-langkah sing tumpang tindih dadi siji, lan tambahake langkah anyar sing migunani yen perlu.
Cathetan: Elinga yen temperature minangka parameter sing bisa diatur kanggo ngasilake output sing luwih maneka warna lan ora mesthi, mula migunani nalika mbutuhake kreativitas. Yen temperature ora nol, saben rencana sing digawe bisa beda.
5. Sawise nampa output model, evaluasi nggunakake pambiji manungsa utawa pambiji LLM adhedhasar kritéria tartamtu sing nemtokake solusi sing apik kanggo masalah sampeyan. Kanggo tuladha aktivitas ing Portugal sing kasebut sadurunge, kritéria evaluasine bisa kalebu:
Ringkes (wangsulan diwatesi mung sakukara)
Kacocokan aktivitas sing disaranake
Akurasi lokasi
6. Adhedhasar evaluasi iki, gunakake model liyane kanggo nyempurnakake strategi. Siklus tanggapan opsional bisa nyakup pamrayoga manungsa lan nyengkuyung paningkatan bebarengan. Simpen strategi sing wis disempurnakake ing basis data kanthi metadata sing trep kanggo nglacak versi lan owah-owahan.
Dadi, kanggo apa nglakoni kabeh proses ruwet iki? Sampeyan bisa mriksa output kanthi manual lan ngatur prompt sistem supaya cocog. Nanging, model nalar sing kuwat bisa nyempurnakake strategi nggunakake konteks output lan tanggapan manungsa. Senajan manungsa gampang nemokake cacat ing pendekatan prasaja, nemokake cacat ing sistem rumit sing nangani masalah luwih jembar dadi angel lan njemuhi.
LLM asring mbutuhake pandhuan rinci lan langkah tambahan kanggo nglumpukake kawruh kontekstual sing lumrahe langsung digawa manungsa nalika ngrampungake masalah. Cacahe tugas sing dibutuhake bisa mundhak kanthi cepet nalika sistem dikembangake kanggo nangani masalah sing luwih jembar. Contone, manungsa sing ngrampungake masalah coding bisa mangerteni codebase ing sakiwa-tengene kanthi intuisi, dene LLM bisa uga kudu “maca” pirang-pirang berkas luwih dhisik.
Nalika migunani: Bayangake sampeyan ngatur tim dhukungan pelanggan, lan agen AI nangani pamisahan tiket. Suwe-suwe, SPL bisa nemokake cara nggolongake sing durung tau dipikirake tim sampeyan, saengga nyuda tingkat eskalasi.
Nalika ora migunani: Yen syarat kepatuhan utawa peraturan wis nemtokake alur kerja, kayata pelaporan keuangan, SPL bisa uga ora pati migunani amarga kreativitas malah dadi beban, dudu kauntungan.
Nalika migunani: Ing peran sing akeh mbutuhake riset (kayata intelijen pasar utawa strategi produk), sampeyan bisa makarya bareng AI kanthi nyempurnakake rencanane, nglengkapi outpute, lan nglebokake paningkatan kasebut kanggo panggunaan sabanjure. Saben interaksi ningkatake efektivitas sistem.
Nalika ora migunani: Yen tim sampeyan umume nggunakake AI kanggo alur kerja prasaja sing mung mbutuhake sethithik pamrayoga manungsa (contone, ngolah faktur), beban kolaborasi bisa luwih gedhe tinimbang paedahe.
Nalika migunani: Upamane sampeyan nggedhekake usaha menyang wilayah anyar lan AI kudu dumadakan nangani pitakon pajak lokal. SPL ngidini sampeyan ngenkode aturan lan heuristik anyar kanthi cepet nalika muncul, supaya nyegah kasalahan bola-bali.
Nalika ora migunani: Yen lingkungan sampeyan statis, kayata nalika ngowahi transkrip rapat dadi ringkesan standar, adaptasi tanpa kendhat mung menehi paedah sithik.
Miturut teori, kabeh iki katon njanjeni, nanging ngetrapake SPL nggawa tantangan nyata. Sawetara tantangan utama dirembug ing ngisor iki:
Ing tahap awal nggawe strategi, kemajuan kerep mandheg: output anyar ora bisa ngembangake output sadurunge, lan lajune saya alon. Biasane ana rong masalah utama sing nyebabake iki:
Solusi: Enkode kabeh kawruh bisnis sing ana saka wiwitan supaya sistem duwe dhasar kawruh jero sing bisa digunakake.
Solusi: Rancang rubrik rinci sing menehi skor marang macem-macem aspek wangsulan, kayata akurasi, kajelasan, lan relevansi, banjur atur sampling supaya nggambarake sinyal kasebut.
Yen sistem sampeyan ngasilake atusan strategi nanging mung nampa sethithik tanggapan kanggo mbedakake sing apik lan ala, sampling bakal cepet dadi ruwet. Solusine yaiku pruning.
Nalika nyempurnakake panyimpenan strategi, gatekna:
Umur: Pensiunake strategi yen wis ngluwihi jangka wektu utawa cacah generasi sing ditemtokake.
Skor: Gunakake rubrik evaluasi kanggo nyaring strategi sing terus-terusan nuduhake kinerja ala. Nggabungake cara iki karo wates umur njamin sampeyan mung nyimpen pendekatan sing kabukten migunani suwe-suwe.
Pambiji LLM: Biji strategi kanthi ajeg kanggo nemokake strategi sing wis ora menehi wawasan unik, amarga unsur migunanine bisa uga wis diserap menyang versi sing luwih anyar.
Solusi: Anggep basis data strategi minangka sistem urip: pruning kanthi ajeg supaya mung kawruh sing relevan lan aji sing tetep disimpen.
Pamulangan prompt sistem isih ing tahap wiwitan, nanging potensine gedhe banget. Bisnis sing mung gumantung marang prompt statis utawa fine-tuning tanpa kendhat bakal nemoni watesan sing wis lumrah: sistem ringkih, biaya sing saya mundhak, lan gaweyan mubazir. SPL menehi cara kanggo metu saka siklus kasebut kanthi mbangun sistem sing saya apik suwe-suwe lan ngenkode prinsip tingkat dhuwur tinimbang tambalan sing kapisah-pisah.
SPL isih berkembang, nanging arahe wis cetha: sistem sing bisa sinau saka awake dhewe bakal ngungkuli sistem sing ora bisa. Saiki wektune kanggo nyoba, miwiti saka skala cilik, nyathet pelajaran, lan mbangun landhesan sistem AI sing saya apik saben interaksi.