Az útmutató a prompt engineering minden fontos alapjától a fejlett technikákig kalauzolja a nézőt. Az első rész rámutat arra, mennyire meghatározó a kérdés vagy utasítás (prompt) megfogalmazása, és hogy milyen beállításokat – például kimeneti hossz, „temperature”, top K, top P – érdemes alkalmazni a legjobb eredményekhez, miközben konkrét példákon keresztül világít rá a hatásaikra.
Különféle promptolási stratégiákat ismerhetünk meg, mint a zero-shot, one-shot, few-shot, valamint a szerepalapú és kontextuális promptolás, amelyek mindegyike új perspektívákat kínál a mesterséges intelligencia modellek használatára. Kiemelt helyet kap a step back prompting, a chain of thought, illetve a self-consistency és tree of thoughts megközelítések, amelyek segítségével a modellek komplexebb, kifinomultabb gondolkodási folyamatokat is követhetnek.
A bemutató kitér arra is, miként bővíti a prompt engineering az LLM-ek (nagy nyelvi modellek) lehetőségeit, például egyes technikákkal külső eszközökkel vagy kódírással kombinálhatók a modellek, sőt, automatizált promptgenerálási módszerekről is szó esik. Felmerül a kérdés: mikor és hogyan érdemes manuálisan vagy automatikusan finomhangolt parancsokat alkotni különféle feladatokhoz?
Az összefoglalóban praktikus tanácsok hangzanak el az egyszerű kérdések és példák használatától az összetett, többlépcsős problémákig, folyamatosan vizsgálva, hogyan érhető el nagyobb pontosság és megbízhatóság, illetve miként lehet optimalizálni a költséget és a válaszidőt. Az útmutató végig gondolkodásra késztet: milyen promptolási módszer lehet a legcélravezetőbb az adott problémánál, és hogyan lehet követni a gyorsan változó AI-trendeket.
