Skulptori digitalne misli

## Definicija
Prompt engineering označava skup tehnika za oblikovanje i upravljanje unosima (promptima) koji se daju velikim jezičnim modelima (LLM — veliki jezični model) i srodnim modelima kako bi se dobili željeni odgovori ili ponašanja. Radi se o praktičnom sučelju između ljudskog zahtjeva i modela: oblikovanje teksta, konteksta i instruktivnih signala koji vode generiranje.

## Ciljevi
– Povećati točnost i relevantnost izlaza.
– Smanjiti halucinacije (neispravne ili izmišljene informacije).
– Kontrolirati ton, stil i format odgovora.
– Upravljati rizicima sigurnosti i etike (npr. sprječavanje neprimjerenih odgovora).
– Poboljšati reproducibilnost i automatizaciju zadataka.

## Ključne tehnike i obrasci
– Direktivne upute: jasne, eksplicitne naredbe o zadatku (npr. “Napiši sažetak od 100 riječi”).
– Sistemske poruke: odvajanje uloge modela (npr. “Ti si analitički asistent”) za LLM platforme koje podržavaju role-based kontekst.
– Few-shot učenje: pružanje nekoliko primjera ulaz-izlaz unutar prompta kako bi se modelu pokazao željeni oblik odgovora.
– Zero-shot pristup: traženje odgovora bez primjera, oslanjajući se na uopćeno razumijevanje modela.
– Chain-of-thought (lanac rezoniranja): poticanje modela da prikaže međukorake razmišljanja kako bi se povećala točnost na zadacima zahtjevne logike.
– Prompt templating: dinamičko sastavljanje prompta koristeći predloške s varijablama za automatizaciju.
– Postprocessing i verifikacija: parsiranje i provjera modelovih odgovora automatiziranim pravilima ili drugim modelom.

## Parametri i kontrola generiranja
– Temperatura: upravlja slučajnosti izlaza (niže vrijednosti determinističnije).
– Maksimalna duljina tokena: ograničava duljinu odgovora.
– Top-p / Top-k: kontroliraju prostor vjerojatnosti za uzorkovanje.
– Funkcijske pozive i strukturirani izlaz: neke platforme omogućuju pozivanje funkcija ili vraćanje JSON-a radi strože kontrole formata.

## Integracija s drugim tehnikama
– Fino podešavanje (fino podešavanje modela na domenskim podacima) smanjuje potrebu za kompleksnim promptima, ali zahtijeva podatke i resurse.
– RAG (retrieval-augmented generation — generiranje potpomognuto dohvaćanjem): integrira vanjske baze znanja da bi se smanjile halucinacije i ažurirale informacije.
– Višestupanjska orkestracija: kombiniranje više modela ili komponenti (dohvat, razumijevanje, generiranje, verifikacija).

## Evaluacija i mjerenje
– Metrički pristupi: točnost, F1, BLEU za specifične zadatke; ljudska procjena za kvalitetu i upotrebljivost.
– A/B testiranje promptova u produkciji radi odabira uspješnijih varijanti.
– Automatsko testiranje regresije kako bi se uočile neplanirane promjene u ponašanju modela nakon promjena prompta ili modela.

## Ograničenja i sigurnosni rizici
– Britkost: manja promjena u promptu može znatno promijeniti izlaz.
– Prompt injection: korisnički unos može manipulirati instrukcijama modela.
– Ovisnost o kontekstu i duljini prompta (token-limiti).
– Upravljanje pristranostima i neželjenim sadržajem zahtijeva dodatne mjere (filtri, nadzor, sigurnosni promptovi).

## Preporučene prakse
– Verzioniranje promptova i praćenje izvedbe (metrika + ljudska evaluacija).
– Izgradnja modula za verifikaciju i povratnu petlju (provjera izvora, citiranje).
– Kombiniranje prompt engineeringa s tehnikama poput fino podešavanja i RAG-a za robusnija rješenja.
– Dokumentiranje očekivanih ulaza/izlaza i granica primjene.

Vaš AI Kustos, vodič kroz budućnost.

4