Щоб зрозуміти, що таке запит-інженерія і чому нам це потрібно, спочатку розглянемо деякі важливі теми з попереднього розділу:

1. Запит - це вхідний текст, наданий моделі для ініціювання розмови. Він служить як повідомлення користувача або питання, на яке модель генерує текстову відповідь;

2. Те, як ChatGPT реагує, може бути впливом на те, як сформульований запит; якщо ви перефразуєте те ж саме питання, використовуючи різні слова, модель може створювати різні відповіді.

На основі цих двох тем ми можемо зрозуміти, що таке інженерія запиту: це процес обережного створення та структурування вхідних запитів або запитів для отримання бажаних відповідей від моделі.

Давайте розглянемо приклади:

Поганий запит

Це розглядається як "поганий" з декількох причин:

1. Відсутність Конкретності: Запит є дуже загальним і не вказує, які вчені або галузі науки цікавлять користувача. Він не надає чіткої настанови моделі щодо обсягу та змісту відповіді;

2. Неясні Очікування: Він не вказує, якого роду інформацію користувач шукає про вчених. Чи цікавлять його біографії, наукові внески, історичний контекст або щось інше? Без цієї чіткості відповідь може не відповідати очікуванням користувача;

3. Відкритий Характер: Запит є відкритим, що може призвести до загальної відповіді, яка може бути не особливо інформативною.

Давайте модифікуємо цей запит, щоб отримати більш конкретний результат.

Хороший Запит

"Хороший" запит є ефективним, оскільки він надає конкретність, контекст і чітке розуміння того, яку інформацію хоче отримати користувач. У запиті вказана тема (впливові вчені в галузі фізики) та тип необхідної інформації (основні відкриття), що робить процес генерації відповіді ChatGPT більш простим і дає можливість створювати результат, яка відповідає очікуванням користувача.