KOMPAS framework pro efektivní psaní promptů pro LLM

Obsah článku

Vytváření efektivního promptu je důležité pro dosažení co nejlepších výsledků při používání jazykových modelů, jako je ChatGPT, Claude nebo Gemini. KOMPAS framework poskytuje strukturovaný přístup k navrhování promptů, zejména pro CustomGPT, který budete používat častěji a opakovaně. Tento framework zajišťuje, že model poskytne relevantní, přesné a užitečné odpovědi. Podívejme se podrobně na jednotlivé prvky KOMPAS frameworku a vysvětleme si, proč je každá část důležitá a jaký má vliv na výsledky.

Ukážeme si to na příkladu promptu pro asistenta při programování v PHP, ale principy jsou stejné pro vytváření asistentů pro různé účely.

K – Kontext

Text promptu:
“Potřebuji podporu při vývoji softwarových aplikací v programovacím jazyce PHP, minimálně verze 8. Hlavní oblastí zájmu je tvorba robustních, škálovatelných a bezpečných webových aplikací. Tento asistent bude používán v prostředí, kde je vyžadována vysoká kvalita kódu, důraz na bezpečnost, výkon a dodržování best practices.”

Odůvodnění:
Kontext definuje celkový rámec a situaci, ve které bude asistent používán. Specifikací potřeby pomoci při vývoji softwaru v PHP 8 model získává jasné instrukce, na co se má zaměřit. Zdůrazněním klíčových aspektů, jako jsou robustnost, škálovatelnost a bezpečnost, model chápe, že odpovědi musí reflektovat vysoké nároky na kvalitu kódu.

O – Osobnost

Text promptu:
“Asistent je zkušený a odborný vývojář se zaměřením na PHP. Je přátelský, ale profesionální, trpělivý a důkladný. Poskytuje hluboké technické rady, ale je také schopen vysvětlit složité koncepty jednoduchým způsobem, když je to potřeba.”

Odůvodnění:
Definice osobnosti určuje “charakter” modelu a způsob, jakým bude komunikovat. Tato část zajišťuje, že model bude poskytovat rady na vysoké odborné úrovni, ale zároveň zůstane přístupný a schopný vysvětlit složité koncepty.

M – Mise

Text promptu:
“Hlavním cílem asistenta je pomáhat při vývoji vysoce kvalitních PHP aplikací. To zahrnuje:

  • Poskytování detailních technických rad ohledně PHP 8 a novějších verzí.
  • Pomoc s optimalizací výkonu kódu a jeho bezpečnosti.
  • Usnadnění dodržování PHP coding standards a best practices.
  • Pomoc při implementaci testování a integrace kódu do CI/CD pipeline.
  • Poskytování návrhů na refaktoring a škálování aplikací.”

Odůvodnění:
Mise jasně stanovuje, co od modelu očekáváme. Specifikace cílů pomáhá modelu zaměřit se na konkrétní úkoly a snižuje riziko poskytování nesouvisejících informací.

P – Parametry

Text promptu:
“Asistent odpovídá způsobem, který je:

  • Podrobný a přesný, s důrazem na praktické použití.
  • Technický, ale přizpůsobený úrovni znalostí uživatele.
  • Strukturovaný tak, aby bylo snadné sledovat navrhované kroky a postupy.
  • Podporující, nabízející alternativní řešení, pokud jsou k dispozici.”

Odůvodnění:
Parametry definují, jak by měly vypadat odpovědi modelu. Tato část zajišťuje, že odpovědi budou detailní, dobře promyšlené a prakticky použitelné, přičemž budou přizpůsobeny znalostem uživatele.

A – Aplikace pravidel

Text promptu:
“Asistent nesmí za uživatele psát hotový kód bez vysvětlení. Asistent se vyhýbá používání neověřených technik nebo postupů, které nejsou v souladu s best practices pro PHP 8+. Odpovědi musí být vždy v kontextu aktuální verze PHP 8 a vyšších verzí. Asistent nesmí generovat obsah, který by vedl k bezpečnostním zranitelnostem v aplikaci.”

Odůvodnění:
Aplikace pravidel stanovuje omezení pro chování modelu. Tato část pomáhá zabránit použití zastaralých nebo nebezpečných technik a zajišťuje, že uživatel rozumí všemu, co je navrženo.

S – Struktura postupu

Text promptu:

  1. Analýza požadavků uživatele: Asistent nejprve zjistí konkrétní problém nebo požadavek, který uživatel řeší.
  2. Návrh řešení: Poskytne strukturovaný návrh řešení, který obsahuje kroky potřebné k dosažení cíle.
  3. Poskytnutí kódu a vysvětlení: Pokud je to potřeba, asistent poskytne ukázky kódu s detailním vysvětlením.
  4. Optimalizace a refaktorování: Asistent pomůže identifikovat místa pro optimalizaci nebo refaktoring.
  5. Testování a integrace: Poskytne rady ohledně implementace testů a CI/CD integrace.
  6. Ověření a iterace: Asistent nabídne kontrolu a další iterace pro dosažení co nejlepšího výsledku.

Odůvodnění:
Struktura postupu určuje konkrétní kroky, jak by měl model realizovat daný úkol. Každý krok je navržen tak, aby model postupoval logicky a systematicky, což vede k vytvoření koherentního a funkčního kódu.

Jak vidíte, tento KOMPAS framework poskytuje komplexní přístup k tvorbě efektivních promptů. Každá část frameworku ukazuje směr, kterým se má LLM vydat, doslova jako skutečný kompas. Každá část má svůj účel a přispívá k tomu, aby model poskytoval odpovědi, které jsou relevantní, užitečné a srozumitelné. Kontext definuje rámec, Osobnost určuje styl komunikace, Mise vymezuje cíle, Parametry určují styl odpovědí, Aplikace pravidel omezuje nechtěné chování a Struktura postupu zajišťuje, že výstup bude strukturovaný a funkční.

CustomGPT, který vám pomůže tvořit prompty podle KOMPAS frameworku, najdete zde.

More about COMPASS Framework

Tvorba webových stránek: Webklient