Mitä tarkoittaa kehotesuunnittelu eli prompt engineering?

Tervetuloa matkalle, joka avaa ovia tekoälyn maailmaan uudella ja innostavalla tavalla. Laajojen kielimallien, kuten ChatGPT, käyttö voi aluksi vaikuttaa helpolta ja yksinkertaiselta, mutta käyttäjä törmää jossain kohtaa ongelmiin. Tekoäly ei osakkaan antaa halutunlaista vastausta tai siinä ilmenee virheitä. Tämän takia on tärkeää syventää ymmärrystä siitä miten generatiivisen AI:n taustalla olevia kielimalleja ohjataan ja miten niiden kanssa käydään keskusteluita. Tässä kohtaa avuksi tulee ns. kehotesuunnittelu eli englanniksi prompt engineering.

Kehotesuunnittelu, englanniksi "prompt engineering", on taito ja tiede, joka yhdistää luovuuden ja teknologian parantaakseen vuorovaikutustamme tekoälyn, kuten ChatGPT:n, kanssa. Tämä tieteenala keskittyy luomaan kehotteita—kysymyksiä, komentoja ja ehdotuksia—jotka auttavat ohjaamaan tekoälyä tuottamaan halutunlaisia vastauksia ja tuloksia. Sillä on valtava merkitys erityisesti yritysympäristössä, missä tehokas ja tarkka kommunikaatio AI:n kanssa voi olla merkittävä kilpailuetu.

Tekoäly on muuttanut tapaamme käsitellä tietoa ja ratkaista ongelmia. ChatGPT, yksi markkinoiden edistyneimmistä keskustelu-AI:sta, on tuonut tekoälyn ulottuville monille, mahdollistaen sujuvan ja inhimillisen kaltaisen vuorovaikutuksen. Mutta miten voimme viedä tämän vuorovaikutuksen seuraavalle tasolle? Avainasemassa on kehotesuunnittelu.

Tämä blogikirjoitus on suunnattu niille, jotka ovat kokeilleet ChatGPT:tä tai ovat uusia yrityskäyttäjiä ja haluavat ymmärtää, miten he voivat parantaa kokemustaan ja saavuttaa parempia tuloksia tekoälyn kanssa.

Tarkastelemme kehotesuunnittelun perusteita, sen merkitystä ja miten se voi muuttaa tapaasi kommunikoida ja työskennellä tekoälyn kanssa. Lisäksi jaamme vinkkejä ja resursseja, jotka voivat auttaa sinua aloittamaan oman matkasi kehotesuunnittelun maailmassa.

Mikä on Kehotesuunnittelu?

Kehotesuunnittelu on tieteenhaara, joka keskittyy tekstikehotteiden suunnitteluun ja optimointiin, jotta tekoälyjärjestelmiä, kuten ChatGPT:tä, voidaan hyödyntää tehokkaasti monenlaisissa sovelluksissa ja tutkimusaiheissa. Se on kuin silta, joka yhdistää inhimillisen älyn ja tekoälyn, auttaen meitä kommunikoimaan tehokkaammin ja selvemmin tekoälyn kanssa.

Perusperiaatteet

Kehotesuunnittelun perusta on yksinkertainen, mutta sen vaikutukset ovat merkittäviä. Se alkaa kehotteella, tekstinpätkällä, joka antaa tekoälylle ohjeet tai kontekstin, miten toimia.

Kehotteet voivat olla kysymyksiä, komentoja tai väitteitä, jotka ohjaavat tekoälyjärjestelmää tuottamaan halutunlaisia vastauksia. Se on kuin keskustelu, jossa annamme tekoälylle vihjeitä siitä, mitä haluamme ja miten haluamme sen reagoivan.

Kannattaa ajatella tekoälyn olevan kuin eräänlainen ystävällinen assistentti. Sinun pitää käydä sen kanssa samanlaista keskustelua kuin mitä kävisit ihmisen kanssa. Se oppii ja kehittyy vastauksiesi perusteella ja parantaa antamiaan vastauksia.

Tekoälyn ja ihmisen välinen vuorovaikutus muuttuu sujuvammaksi ja tehokkaammaksi, kun käytämme hyvin suunniteltuja kehotteita. Ne auttavat meitä ilmaisemaan itseämme paremmin ja saamaan tekoälyltä juuri sen tyyppisiä vastauksia, joita etsimme.

Miksi tämä on tärkeää?

• Selkeys ja Ymmärrettävyys: Kehotesuunnittelun avulla voimme luoda kehotteita, jotka auttavat tekoälyä ymmärtämään tarkoituksemme paremmin. Esimerkiksi, sen sijaan, että kysyisimme ChatGPT:lta "Mikä on kehotesuunnittelu?", voimme kysyä "Voisitko selittää, mitä kehotesuunnittelu tarkoittaa ja miksi se on tärkeää tekoälyn käyttäjille?" Tämä auttaa saamaan täsmällisempiä ja informatiivisempia vastauksia.

• Keskustelun Syvyys: Hyvin suunnitellut kehotteet voivat myös auttaa syventämään keskustelua ja saamaan tekoälyltä syvällisempiä ja informatiivisempia vastauksia. Ne voivat ohjata keskustelua tiettyyn suuntaan ja auttaa meitä saamaan lisätietoa aiheista, jotka kiinnostavat meitä.

• Tehokkuus: Kehotesuunnittelulla voimme optimoida tekoälyn suorituskykyä ja nopeuttaa vastausten saamista. Hyvä kehote voi vähentää tarvetta useille korjauskierroksille ja saada haluamamme vastaukset nopeammin.

Kehotesuunnittelulla on voimaa tehdä keskusteluistamme tekoälyn kanssa informatiivisempia, tehokkaampia ja tyydyttävämpiä. Tämän alan ymmärtäminen ja hyödyntäminen voi todella muuttaa tapaamme työskennellä ja innovoida tekoälyn parissa.

Malli kehotesuunnitteluun

Kehotesuunnitelu on itsessään hyvin laaja aihe. Siinä voi mennä hyvinkin syvälle, kuten vaikkapa oman pseudokoodin generointiin ja GPT-pohjaisesta järjestelmästä voi rakentaa oman virtuaalisen apurin itselleen ohjelmoimalla sitä tietyllä tavalla.

Tämän blogipostauksen tavoitteena on kuitenkin antaa vain alkusysäys aiheeseen ja avata hieman mistä siinä on kyse.

Tämä seuraava esimerkki on kätevä tapa lähteä suunnittelemaan omia kehotteita ja voit muokata sitä sinun tarpeiden mukaan.

Laadukas kehote koostuu tyypillisesti seuraavista osatekijöistä:

Priming-vaihe

Tällä kehotetta edeltävällä vaiheella tekoälyä voidaan alustaa tulevia toimenpiteitä varten. Priming-vaiheessa tekoälylle voidaan antaa esimerkkejä tavoiteltavasta kieliasusta tai vaikkapa taustatietoja vastausta varten.

Primingilla on keskeinen rooli dynaamisen kontekstin tarjoamisessa ChatGPT:n kaltaisille chatbot-pohjaisille LLM:ille, mahdollistaen tarkempien, merkityksellisten ja kontekstuaalisesti sopivien vastausten tuottamisen. Perinteisissä chatbot-vuorovaikutuksissa käyttäjät antavat usein vain yhden kehotteen, ja AI tuottaa vastauksen sen perusteella. Tämä lähestymistapa voi johtaa tyytymättömiin tai liian yleisiin vastauksiin, koska AI:lla ei ole tarvittavaa kontekstia käyttäjän aikeiden tai keskustelunaiheen vivahteiden ymmärtämiseen. Priming puuttuu tähän ongelmaan antamalla käyttäjille mahdollisuuden rakentaa kontekstia iteratiivisesti ja tarjota tarkempaa ohjausta, parantaen lopulta AI:n vastausten laatua ja merkityksellisyyttä

Kannattaa kuitenkin muistaa, että LLM-mallien token-määrä rajoittaa ns. konteksti-ikkunaa eli kuinka pitkälle taaksepäin tekoäly muistaa asioista. Mikäli syötät tekoälylle valtavan määrän taustatietoa alkuvaiheessa, voi osaa sitä alkaa unothua vastauksessa.

Yksinkertainen kehotteen rakenne

Rooli ja persoonallisuus: anna tekoälylle rooli, jossa haluat sen toimivan. Esimerkiksi: “Olet kokenus sisältömarkkinoinnin tuottaja. Osaat kirjoittaa laadukkaasti ja syvällisesti eri aihealueista helposti lähestyttävään sävyyn”.

Kohdeyleisö: kerro tekoälylle kenelle teksti tai promptin tuotos on suunnattu. Tämän avulla tekoäly osaa ottaa kyseisen kohderyhmän tarpeet mukaan ja hyödyntää vastauksessa kohderyhmää kiinnostavia aiheita. Esimrekiksi: “Blogitekstin kohdeyleisönä on HR-päättäjät, jotka ovat kiinnostuneita oppimaan miten he voivat hyödyntää generatiivista tekoälyä työssään”.

Tehtävä: mitä varsinaisesti haluat tekoälyn tuottavan. Ohjeistus voi olla esimerkiksi sähköpostin kirjoittaminen tai blogiaiheiden generointi.

Output: lopuksi kerrot tekoälylle missä muodossa ja formaatissa haluat vastauksen. Voit kertoa kaipaatko pitkää ja kattavaa vastausta, vai haluatko kenties vastauksen taulukkoon valmiiksi rakennettuna.

Tässä esimerkki myynnin kylmäkontaktointi-sähköpostin rakentamiseen:

Rooli: olet kokenut B2B-myyntijohtaja. Ymmärrät miten potentiaalisten asiakkaiden kanssa kannattaa avata keskusteluita ja miten heitä kannattaa lähestyä sähköpostin kautta vaikuttamatta liian myyntihenkiseltä.

Kohdeyleisö: HR-päättäjät, jotka etsivät uutta työkalua rekryhakemusten käsittelyyn

Tehtävä: Kirjoita kylmäkontaktointi sähköpostiviesti. Pyri pitämään se mahdollisimman ytimekkäänä ja lyhyenä.

Output: teksti. 

Ja mitä ChatGPT saisi aikaan tästä? Alla kyseisen kehotteen tuottama vastaus:

Otsikko: Innovaatio Rekryhakemusten Käsittelyyn - Aikaa Säästävä Ratkaisu HR-Tiimeille

Hyvä [HR-päättäjän Nimi],

Olen [Oma Nimi], [Yrityksen Nimi]:n myyntijohtaja. Olemme erikoistuneet kehittämään tehokkaita ja intuitiivisia työkaluja, jotka auttavat yrityksiä kuten [Heidän Yrityksensä Nimi] tehostamaan rekrytointiprosesseja.

Törmäsin hiljattain [Heidän Yrityksensä Nimi]:n avoimiin rekrytointeihin ja ajattelin, että työkalumme voisi olla merkittävä apu HR-tiimillenne. Meidän ratkaisumme auttaa automatisoimaan hakemusten ensisijaisen käsittelyn, mikä vapauttaa arvokasta aikaa tiimillenne keskittyä strategisempiin tehtäviin.

Olisin iloinen, jos voisin jakaa lisää tietoa ja näyttää, miten palvelumme voisi tukea [Heidän Yrityksensä Nimi]:n tavoitteiden saavuttamista. Olenko vapaa ehdottamaan lyhyttä virtuaalista tapaamista teidän ja tiiminne kanssa ensi viikolla?

Kiitos ajastanne. Odotan yhteydenottoanne.

Parhain terveisin,

[Oma Nimi]
[Yrityksen Nimi]
[Oma Sähköposti]
[Oma Puhelinnumero]

Kuten näet, kehotteen sisällöllä ja rakenteella on merkittävä vaikutus tuotettavaan lopputulokseen. Tämän takia pidänkin itse kehotesuunnittelua enemmän taiteena kuin tieteenä. Kannattaa myös muistaa, että LLM-kielimallien tekoäly on niin sanotusti todennäköisyyksiin perustava, eli se ei tuota samaa vastausta uudestaan.

Loppuyhteenveeto

Kehotesuunnittelu on keskeinen osa tekoälyn ja erityisesti ChatGPT:n tehokasta hyödyntämistä. Tässä blogikirjoituksessa olemme käsitelleet kehotesuunnittelun perusperiaatteita, esitelleet erilaisia kehotesuunnittelun malleja ja kehyksiä sekä tutustuneet priming-tekniikkaan, joka auttaa parantamaan vuorovaikutusta ChatGPT:n kanssa. Tässä on yhteenveto keskeisistä opetuksista ja suosituksista, miten voit jatkaa kehotesuunnittelun parissa:

Kehotesuunnittelun ymmärtäminen: Kehotesuunnittelu on prosessi, jossa luodaan tehokkaita kehotteita ohjaamaan AI-mallin vastauksia. Tämä on olennaista saadaksesi tarkkoja ja hyödyllisiä vastauksia ChatGPT:ltä.

Kehotesuunnittelun mallien hyödyntäminen: Esittelimme sinulle erään helpon ja yksinkertaisen mallin, jonka avulla voit lähteä rakentamaan ensimmäisiä tehokkaita kehotteita. Se tarjoaa yhden lähestymistavan kehotteiden suunnitteluun ja auttaa ymmärtämään, miten ohjata AI-mallia tehokkaasti. Kannattaa muistaa, että muita edistyneempiä malleja on tarjolla vaikka kuinka. Parhaiten kuitenkin opit testaamisen ja omien kokeilujen kautta.

Priming-tekniikan käyttäminen: Priming-tekniikan avulla voit parantaa vuorovaikutusta ChatGPT:n kanssa ja saada tarkempia vastauksia tarjoamalla dynaamista kontekstia ja iteratiivista ohjausta.

Kehotesuunnittelun harjoittelu ja kehittäminen: Aloita kehotesuunnittelun harjoittelu kokeilemalla erilaisia kehotteita ChatGPT:n kanssa ja hyödynnä kehotesuunnittelun kehyksiä ja malleja. Tutustu myös erilaisiin resursseihin, kuten verkkokursseihin, oppaisiin ja yhteisöihin, jotka keskittyvät kehotesuunnitteluun.

Jatkuva oppiminen ja yhteisöllisyys: Kehotesuunnittelu on jatkuva oppimisprosessi. Liity kehotesuunnitteluyhteisöihin, jaa kokemuksesi ja ota opiksesi toisilta. Kokeile erilaisia projekteja ja haasta itsesi oppimaan ja kasvamaan kehotesuunnittelijana.

Kehotesuunnittelu on innostava ja palkitseva ala, joka avaa uusia mahdollisuuksia tekoälyn maailmassa. Jatka kokeilua, oppimista ja yhteistyötä toisten kanssa, ja löydät itsesi mestaroimasta kehotesuunnittelun taitoa ja hyödyntämässä tekoälyn tarjoamia mahdollisuuksia uusilla ja jännittävillä tavoilla.