Świadectwo energetyczne

Rozwiązania AI

Audyt energetyczny -
Czyste powietrze

Porozmawiajmy

kontakt@herens.pl

+48 881 22 08 75

Rezerwuj termin spotkania

Pobierz tutaj

Aby skorzystać z wersji interaktywnej szkolenia - KLIKNIJ w lewym dolnym rogu ekranu okienko "Chat now"

podcast do Modułu 1

wszystkie Slajdy do Modułu 1 - PDF

wszystkie materiały do Modułu 1 - PDF

Pobierz materiały do Modułu Szkolenia

12 sierpnia 2025

MODUŁ 1

Moduł 1 - Jak rozmawiać z AI, żeby chciała współpracować?

Ten przewodnik ma na celu pomóc w utrwaleniu kluczowych koncepcji i technik budowania skutecznych promptów do komunikacji z AI, omówionych w module 1 szkolenia dla firmy ECON.

Cel modułu:

Zdefiniowanie jasnego celu i kontekstu komunikacji z AI, stosowanie trzech kluczowych technik (krok po kroku, rola, przykłady), unikanie typowych błędów, oraz proszenie AI o uzasadnienie i źródła.

Kluczowe obszary do przestudiowania:

Dlaczego AI czasem odmawia współpracy?

Zrozumienie, że AI nie jest wyszukiwarką internetową działającą "tu i teraz".
AI odpowiada na podstawie wiedzy, na której została wytrenowana, oraz instrukcji, które otrzymuje.
Mechanizmy bezpieczeństwa i ograniczenia technologiczne AI.

Trzy filary skutecznego promptu (Rozwiązanie problemu braku współpracy AI):

Rola: Jasne nazwanie kompetencji i tonu, w jaki AI ma się wcielić (np. "Jesteś specjalistą ds. obsługi klienta w ECON").
Doprecyzowanie: Zdefiniowanie celu, zakresu i ograniczeń, a także wskazanie formatu odpowiedzi (tabela, e-mail, procedura).
Zgoda na niepełne dane: Poproszenie AI o pytania doprecyzowujące lub wskazanie, czego potrzebuje, a także zgodę na podanie znanych danych z zaznaczeniem ich niepewności.

Trzy kluczowe techniki budowania promptów:

Technika 1: Krok po kroku: Rozbijanie złożonego zadania na mniejsze, sekwencyjne etapy; proszenie o listy kontrolne.
Technika 2: Rola: Nadanie AI konkretnej roli, która ustawia styl i poziom szczegółowości odpowiedzi.
Technika 3: Przykłady (few-shot): Podawanie 1-2 wzorców, aby nauczyć model tonacji i struktury oczekiwanej odpowiedzi.

Antywzorce (czego unikać):

Zbyt ogólne polecenia (np. "napisz post").
Brak kontekstu działu i celu.
Sprzeczne polecenia (np. "krótko i szczegółowo").
Brak określonego formatu odpowiedzi.

Złoty wzór promptu:

[Rola] + [Co chcesz] + [Ograniczenia/format] + [Kontekst/przykład]
Schemat 1->6 (Rozbijanie na kroki): Zdefiniuj cel i odbiorcę, nadaj rolę, podaj format i ograniczenia, dodaj przykład/konkrety, poproś o pytania doprecyzowujące, zakończ checklistą/tabelą.

Weryfikacja i wiarygodność:

Prośba o uzasadnienie i źródła.
Instruowanie AI, aby zaznaczyła niepewność i ograniczenia danych.
Prośba o wskazanie, czego AI potrzebuje, jeśli nie ma aktualnych danych.

Najczęstsze błędy i ich poprawa:

Brak odbiorcy/tonu -> Rola + cel + odbiorca, ton formalny/swobodny.
Brak formatu/ograniczeń -> Określenie formatu (e-mail/tabela) i limitu znaków, nagłówków.
Próba uzyskania aktualnych danych, których AI nie ma w swojej bazie.
Brak zgody na podanie danych częściowych lub szacunkowych.

Checklista "gotowy prompt":

Rola, Cel i odbiorca, Format/ograniczenia, Kontekst/przykład, Prośba o pytania doprecyzowujące, Weryfikacja (uzasadnienie/źródła).

Quiz

Instrukcje: Odpowiedz na każde pytanie w 2-3 zdaniach.

Dlaczego AI często odmawia współpracy, gdy prosi się ją o aktualne informacje, np. o dofinansowania na bieżący rok?
Wyjaśnij znaczenie "nadania roli" AI w procesie tworzenia promptu. Podaj przykład.
Jaką technikę stosujesz, gdy dzielisz złożone zadanie na mniejsze, sekwencyjne kroki dla AI? Dlaczego jest to skuteczne?
Czym jest antywzorzec w kontekście promptów i podaj jeden przykład takiego antywzorca.
Dlaczego ważne jest, aby w prompcie określić oczekiwany format odpowiedzi (np. tabela, e-mail)?
W jaki sposób możesz poprosić AI o zwiększenie wiarygodności jej odpowiedzi, zamiast pytać o "współczynnik pewności"?
Podaj przykład zastosowania techniki "przykłady (few-shot)" w prompcie. Jakie korzyści ona przynosi?
Co oznacza "zgoda na niepełne dane" w kontekście budowania promptu i dlaczego jest to przydatne?
Opisz jedną z poprawek do błędu "Brak odbiorcy/tonu" w prompcie.
Wymień trzy kluczowe elementy "złotego wzoru promptu".

Klucz odpowiedzi do quizu

AI często odmawia współpracy z aktualnymi informacjami, ponieważ nie przeszukuje internetu w czasie rzeczywistym. Jej wiedza pochodzi z danych, na których została wytrenowana, oraz z wbudowanych mechanizmów bezpieczeństwa, które ograniczają generowanie niepewnych lub ryzykownych treści.
Nadanie roli AI oznacza wyraźne określenie jej kompetencji i tonu, w jaki ma się wcielić podczas odpowiadania na prompt. Przykładowo, "Jesteś ekspertem ds. funduszy UE" ustawia oczekiwany poziom szczegółowości i profesjonalizmu odpowiedzi.
Technika dzielenia złożonego zadania na mniejsze kroki nazywana jest techniką "krok po kroku". Jest skuteczna, ponieważ ułatwia AI przetwarzanie prośby i generowanie bardziej precyzyjnych i kompletnych odpowiedzi, minimalizując ryzyko ogólnikowości.
Antywzorzec to przykład nieefektywnego lub błędnego promptu, którego należy unikać. Przykładem antywzorca jest zbyt ogólne polecenie, takie jak "Napisz post", które nie dostarcza AI wystarczającego kontekstu czy ograniczeń.
Określenie oczekiwanego formatu odpowiedzi jest kluczowe, ponieważ pomaga AI ustrukturyzować dane w sposób użyteczny dla użytkownika. Bez jasno określonego formatu, jak tabela czy e-mail, AI może przedstawić informacje w chaotyczny sposób.
Aby poprosić AI o zwiększenie wiarygodności jej odpowiedzi, należy polecić jej podanie uzasadnienia i źródeł, na których opiera swoje dane. Można też poprosić o wskazanie, gdzie użytkownik może zweryfikować te informacje krok po kroku.
Technika "przykłady (few-shot)" polega na podaniu AI jednego lub dwóch wzorców oczekiwanej odpowiedzi, aby model nauczył się tonacji i struktury. Na przykład, podając wzór e-maila, możesz poprosić AI o napisanie podobnego maila z innymi danymi.
"Zgoda na niepełne dane" oznacza poinformowanie AI, że akceptujesz, jeśli nie ma wszystkich aktualnych informacji, ale prosisz o podanie tych, które zna, z zaznaczeniem ich niepewności. Jest to przydatne, ponieważ pozwala uzyskać cenne, choć niepełne, dane zamiast całkowitej odmowy.
Jedną z poprawek do błędu "Brak odbiorcy/tonu" jest dodanie w prompcie roli, celu oraz określenia odbiorcy, np. "Jesteś pracownikiem marketingu i piszesz dla mieszkańców Radwanic". To pozwala AI dostosować styl i język odpowiedzi.
Trzy kluczowe elementy "złotego wzoru promptu" to: [Rola], [Co chcesz], oraz [Ograniczenia/format].

Pytania esejowe

Instrukcje: Przygotuj pięć pytań esejowych, które skłonią do głębszej refleksji nad materiałem. Nie podawaj odpowiedzi.

W jaki sposób zrozumienie ograniczeń AI, takich jak brak dostępu do internetu w czasie rzeczywistym, wpływa na strategię budowania skutecznych promptów? Omów, jak ta wiedza zmienia podejście do formułowania zapytań i oczekiwań wobec generowanych odpowiedzi.
Porównaj i skontrastuj trzy kluczowe techniki budowania promptów (krok po kroku, rola, przykłady). Przedstaw, w jakich scenariuszach każda z tych technik jest najbardziej efektywna i jak mogą być one łączone dla uzyskania optymalnych rezultatów.
Przeanalizuj problem "antywzorców" w promptach. Wyjaśnij, dlaczego zbyt ogólne, sprzeczne lub pozbawione formatu polecenia prowadzą do nieefektywnej komunikacji z AI, i zaproponuj ogólne strategie unikania tych błędów.
Omów znaczenie "zgody na niepełne dane" oraz prośby o uzasadnienie i źródła w kontekście wiarygodności odpowiedzi AI. Jakie są implikacje braku tych elementów dla użyteczności informacji generowanych przez AI w środowisku biznesowym?
Zaprojektuj hipotetyczny, złożony prompt dla AI, który ma za zadanie pomóc w planowaniu lokalnego wydarzenia (np. zbiórki elektroodpadów), uwzględniając wszystkie omówione w module techniki i zasady. Wyjaśnij każdy element promptu i uzasadnij jego włączenie.

Słownik kluczowych terminów

AI (Sztuczna Inteligencja) – Systemy komputerowe zdolne do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji, takie jak rozumienie języka naturalnego, rozpoznawanie wzorców i podejmowanie decyzji.
Prompt – Instrukcja, pytanie lub fragment tekstu dostarczany modelowi językowemu AI w celu wygenerowania odpowiedzi.
Model językowy – Rodzaj modelu sztucznej inteligencji, który jest wytrenowany na dużym zbiorze danych tekstowych w celu rozumienia i generowania ludzkiego języka.
Kontekst – Informacje otaczające główną prośbę w prompcie, które pomagają AI zrozumieć intencję użytkownika i dostosować odpowiedź (np. dział, cel, odbiorca).
Rola (w prompcie) – Określenie konkretnej funkcji lub tożsamości, w jaką AI ma się wcielić, aby nadać odpowiedzi odpowiedni ton, styl i poziom szczegółowości (np. "Jesteś ekspertem ds. obsługi klienta").
Doprecyzowanie – Uściślenie celu, zakresu, ograniczeń oraz oczekiwanego formatu odpowiedzi w prompcie.
Zgoda na niepełne dane – Instrukcja w prompcie, która informuje AI, że akceptujesz podanie znanych, choć potencjalnie niekompletnych lub wymagających weryfikacji, informacji.
Technika "krok po kroku" – Metoda konstruowania promptu, polegająca na rozbijaniu złożonego zadania na mniejsze, sekwencyjne etapy, aby ułatwić AI przetwarzanie i generowanie precyzyjnych odpowiedzi.
Technika "przykłady (few-shot)" – Metoda dostarczania AI jednego lub kilku wzorcowych przykładów, aby nauczyć model oczekiwanej struktury, tonacji lub stylu odpowiedzi.
Antywzorzec – Przykłady nieefektywnych, nieprecyzyjnych lub błędnych promptów, których należy unikać (np. ogólniki, sprzeczne polecenia).
Złoty wzór promptu – Zalecana struktura skutecznego promptu, zazwyczaj obejmująca elementy takie jak rola, cel, ograniczenia/format i kontekst/przykład.
Uzasadnienie i źródła – Prośba skierowana do AI, aby podała podstawy swoich odpowiedzi oraz miejsca, gdzie można zweryfikować przedstawione informacje, co zwiększa wiarygodność danych.
Format odpowiedzi – Określenie, w jakiej formie AI ma przedstawić dane (np. tabela, lista, e-mail, procedura).
Checklista "gotowy prompt" – Lista kontrolna zawierająca kluczowe elementy, które powinien zawierać skuteczny prompt, aby zapewnić kompleksowość i precyzję.
Wiarygodność – Stopień, w jakim informacje generowane przez AI są prawdziwe, dokładne i godne zaufania.