Apakah itu prompt engineering?

Question

Accepted Answer

**Prompt engineering** ialah amalan menyusun **prompt** yang berkesan (arahan/input) untuk mendapatkan hasil yang baik daripada model AI, terutamanya LLM. Memandangkan LLM bertindak balas terhadap prompt bahasa semula jadi, cara anda menggubah prompt mempengaruhi kualiti output dengan ketara.

## Apakah itu 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
```

## Teknik asas

```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
```

## Mengapa ia penting

```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)
```

## Mengapa ia penting

Memahami prompt engineering ialah pengetahuan yang berharga dan semakin relevan kerana **prompting ialah cara utama untuk mendapatkan hasil yang baik daripada LLM**, yang digunakan di mana-mana, jadi ia adalah kemahiran praktikal yang sangat diperlukan.

Prompt engineering — menyusun prompt yang berkesan untuk mendapatkan hasil yang baik daripada LLM — adalah penting kerana LLM bertindak balas terhadap prompt bahasa semula jadi, dan **cara anda menggubah prompt mempengaruhi kualiti output dengan ketara**.

Memahami apa itu prompt engineering (mereka bentuk input yang anda berikan kepada LLM untuk mendapatkan output yang diingini, dengan prompt yang lebih baik menghasilkan hasil yang lebih baik, tanpa memerlukan pengekodan) menjelaskan kemahiran utama ini untuk menggunakan LLM dengan berkesan.

Memahami **teknik asas** — menjadi jelas dan khusus (prompt yang kabur memberikan hasil yang kabur), memberikan konteks, menyatakan format yang diingini, memberikan contoh (few-shot prompting), menetapkan peranan, memecahkan tugas yang kompleks (chain-of-thought, berfikir langkah demi langkah), dan mengulanginya — memberikan kit alat praktikal untuk prompting yang berkesan.

Memahami **mengapa ia penting** — bahawa model yang sama memberikan hasil yang sangat berbeza berdasarkan prompt (jadi prompting ialah tuas utama untuk kualiti output), bahawa prompting yang berkesan menghasilkan respons yang tepat, relevan, dan berformat baik, dan bahawa ia semakin berharga apabila LLM digunakan di mana-mana — menjelaskan kepentingan dan nilai praktikal prompt engineering.

Apabila LLM menjadi diintegrasikan ke dalam pelbagai alat dan aliran kerja, keupayaan untuk memberi prompt dengan berkesan ialah kemahiran praktikal yang semakin berharga dan diperlukan (untuk pembangun dan ramai lagi).

Memandangkan prompting ialah cara utama untuk mendapatkan hasil yang baik daripada LLM (model yang sama memberikan hasil yang sangat berbeza berdasarkan prompt), LLM digunakan secara meluas, dan prompting yang berkesan (kejelasan, konteks, format, contoh, peranan, langkah demi langkah) ialah kemahiran praktikal, memahami prompt engineering ialah pengetahuan yang berharga dan semakin relevan — kemahiran praktikal utama untuk menggunakan LLM dengan berkesan (tuas utama untuk kualiti output), semakin diperlukan apabila LLM menjadi meluas, dan pengetahuan praktikal yang penting bagi sesiapa yang bekerja dengan AI moden.