Što su napredne tehnike promptiranja?

Question

Accepted Answer

Izvan osnovnog promptiranja, **napredne tehnike** — few-shot, chain-of-thought, strukturirani izlaz, sistemske poruke i druge — značajno poboljšavaju rezultate LLM-a za složene zadatke. Razumijevanje them pomaže da se maksimalno iskoriste LLM-ovi.

## Ključne napredne tehnike

```text
✓ FEW-SHOT → provide EXAMPLES of input/output in the prompt → the model follows the pattern
  (great for specific formats/behaviors); ZERO-SHOT = no examples (just instructions)
✓ CHAIN-OF-THOUGHT (CoT) → ask the model to REASON step by step ('think step by step') →
  improves complex reasoning/math (shows its work → more accurate)
✓ STRUCTURED OUTPUT → ask for a specific format (JSON, etc.) → reliable parsing for app
  integration (often with schemas/tools)
✓ SYSTEM PROMPTS → set overall behavior/role/rules (the model's persistent instructions)
✓ ROLE/persona → 'You are an expert X' → frames responses
```

## Dodatne tehnike

```text
✓ DECOMPOSITION → break complex tasks into smaller prompts/steps (prompt chaining)
✓ SELF-CONSISTENCY → generate multiple answers, take the majority (for reliability)
✓ Provide CONTEXT/data in the prompt (grounding); reference material (RAG)
✓ CONSTRAINTS → specify what to do AND NOT do; format/length/tone requirements
✓ ITERATE and refine; test prompts systematically
```

## Zašto je to važno

Razumijevanje naprednih tehnika promptiranja je dragocjeno znanje na seniorskoj razini jer **značajno poboljšavaju rezultate LLM-a** za složene zadatke, pa su važne za učinkovito korištenje LLM-ova (sve vrjednija vještina).

Izvan osnovnog promptiranja, napredne tehnike znatno poboljšavaju ono što možete dobiti od LLM-ova.

Razumijevanje **ključnih tehnika** — **few-shot promptiranja** (pružanje primjera kako bi model slijedio obrazac, odličnog za specifične formate i ponašanja), **chain-of-thought** (traženje od modela da razlog korak po korak, značajno poboljšavajući složeno zaključivanje i matematiku tako što ga natjeramo da pokaže svoj rad), **strukturiranog izlaza** (traženje specifičnih formata kao JSON za pouzdano parsiranje i integraciju u aplikacije), **sistemskih poruka** (postavljanja općeg ponašanja i pravila), i uloga/persona — pruža moćne alate za dobivanje boljih, pouzdanijih, korisnije LLM izlaza.

Chain-of-thought i few-shot su naročito učinkovite tehnike koje značajno poboljšavaju rezultate za složene i specifične zadatke.

Razumijevanje **dodatnih tehnika** — dekompozicije (rastavljanja složenih zadataka na manje prompte putem prompt chainingа), self-consistency (generiranja više odgovora i uzimanja većine za pouzdanost), pružanja konteksta i utemeljenja (RAG), ograničenja (specificiranja što trebam i što trebam izbjegavati), i iterativnog testiranja promptova — proširuje alatkoteku za sofisticirane tehnike promptiranja.

Ove napredne tehnike su ono što dijeli učinkovito korištenje LLM-a od osnovnog promptiranja, omogućavajući pouzdano rukovanje složenim zadacima, bolje zaključivanje i čistu integraciju u aplikacije (strukturirani izlaz).

Kako se LLM-ovi koriste za sve sofisticiranije zadatke, savladavanje naprednog promptiranja (chain-of-thought, few-shot, strukturirani izlaz, dekompozicija) je sve vrijednija vještina za razvijatelje i napredne korisnike.

Jer napredne tehnike promptiranja (few-shot, chain-of-thought, strukturirani izlaz, sistemske poruke, dekompozicija) značajno poboljšavaju rezultate LLM-a za složene zadatke i važne su za učinkovito korištenje LLM-ova, i jer je ovo sve vrijednija vještina, razumijevanje naprednih tehnika promptiranja je dragocjeno, sve relevantnije znanje AI-ja na seniorskoj razini — značajno poboljšavajući rezultate LLM-a za složene zadatke (putem chain-of-thought zaključivanja, few-shot primjera, strukturiranog izlaza i dekompozicije), važno za učinkovito korištenje LLM-ova, i sve vrijednije vještina kako se LLM-ovi primjenjuju na sofisticirane zadatke.