Mi az prompt engineering?

Question

Accepted Answer

**Prompt engineering** az a gyakorlat, hogy hatékony **promptokat** (utasításokat/inputokat) készítünk, hogy jó eredményeket érjünk el az AI modellekből, különösen az LLM-ekből. Mivel az LLM-ek természetes nyelvű promptokra reagálnak, a prompt megfogalmazása jelentősen befolyásolja a kimenet minőségét.

## Mi a prompt engineering

```text
PROMPT ENGINEERING → designing the input (PROMPT) you give an LLM to get the desired output:
  → LLMs respond to instructions in natural language → the prompt shapes the response
  → better prompts → better, more relevant, accurate results
  → no coding needed → you communicate with the model through well-crafted text
→ a key skill for effectively using LLMs
```

## Alapvető technikák

```text
✓ BE CLEAR and SPECIFIC → state exactly what you want (vague prompts → vague results)
✓ Give CONTEXT → background info the model needs to respond well
✓ Specify FORMAT → ask for the output format you want (list, JSON, steps, length)
✓ Provide EXAMPLES (few-shot) → show examples of the desired input/output → guides the model
✓ Assign a ROLE → 'You are an expert...' → frames the response
✓ Break down COMPLEX tasks → step by step; 'think step by step' (chain of thought)
✓ ITERATE → refine the prompt based on results
```

## Miért fontos

```text
→ the SAME model gives very different results based on the prompt → prompting is the
  main lever for output quality
→ effective prompting → get accurate, relevant, well-formatted, useful responses
→ increasingly valuable as LLMs are used everywhere (a practical, in-demand skill)
```

## Miért fontos

A prompt engineering megértése értékes, egyre inkább releváns ismeret, mert **a prompting az LLM-ekből jó eredmények elérésének fő módja**, amelyeket mindenhol használnak, így ez egy praktikus, keresett készség.

A prompt engineering — hatékony promptok készítése az LLM-ekből jó eredmények eléréshez — azért fontos, mert az LLM-ek természetes nyelvű promptokra reagálnak, és **a prompt megfogalmazása jelentősen befolyásolja a kimenet minőségét**.

A prompt engineering megértése (az LLM-nek adott input megtervezése a kívánt kimenet eléréséhez, ahol a jobb promptok jobb eredményt adnak, és nincs szükség kódolásra) tisztázza ezt a kulcsfontosságú készséget az LLM-ek hatékony használatához.

Az **alapvető technikák** megértése — a tisztaság és specifikusság (homályos promptok homályos eredményt adnak), kontextus biztosítása, a kívánt formátum megadása, példák nyújtása (few-shot prompting), szerep hozzárendelése, összetett feladatok lebontása (chain-of-thought, lépésről lépésre gondolkodás) és iteráció — biztosítja a hatékony prompting praktikus eszköztárát.

A **miért fontos** megértése — hogy ugyanaz a modell nagyon eltérő eredményt ad a prompttól függően (tehát a prompting a kimenet minőségének fő lehetősége), hogy a hatékony prompting pontosabb, relevánsabb, jól formázott válaszokat eredményez, és hogy egyre értékesebb, mivel az LLM-eket mindenhol használják — tisztázza a prompt engineering fontosságát és gyakorlati értékét.

Ahogy az LLM-ek beépülnek számos eszközbe és munkafolyamatba, az azok hatékony kezelésének képessége egyre értékesebb, keresett gyakorlati készség (fejlesztőknek és sok másnak).

Mivel a prompting az LLM-ekből jó eredmények elérésének fő módja (ugyanaz a modell nagyon eltérő eredményt ad a prompttól függően), az LLM-eket széles körben használják, és a hatékony prompting (világosság, kontextus, formátum, példák, szerepek, lépésről lépésre) egy gyakorlati készség, a prompt engineering megértése értékes, egyre inkább releváns ismeret — egy kulcsfontosságú gyakorlati készség az LLM-ek hatékony használatához (a kimenet minőségének fő lehetősége), amely egyre nagyobb keresletben van, ahogy az LLM-ek становятся elterjedtek, és fontos gyakorlati ismeret bárki számára, aki modern AI-val dolgozik.