AI ei vaja ainult paremat prompti – vaja on süsteemi

Viimase aasta jooksul olen koolitustel märganud korduvat mustrit: inimesed kasutavad tehisintellekti järjest rohkem, kuid saadud tulemuste kvaliteet kõigub.

Ühel korral tuleb vastus, mida saab väikeste parandustega kohe kasutada. Järgmisel korral on tulemus liiga üldine, vale tonaalsusega või ei arvesta üldse seda, kuidas sinu ettevõttes tavaliselt töötatakse.

Esimene reaktsioon on sageli:

„Mul on vaja paremat prompti."

Mõnikord ongi.

Aga kui kasutad AI-d sama tüüpi tööks korduvalt, ei pruugi probleem olla enam üksikus promptis. Probleem võib olla selles, et iga uus ülesanne algab ilma piisava konteksti, kokkulepitud reeglite ja kvaliteedikriteeriumideta.

Siis ei ole vaja ainult paremat prompti.

Vaja on tööviisi.

Miks üks hea prompt ei lahenda kõike?

Prompt on juhis, mille annad AI-mudelile konkreetse ülesande täitmiseks.

Hea prompt võib sisaldada:

• ülesannet;
• vajalikku taustainfot;
• eesmärki;
• sihtrühma;
• soovitud vormingut;
• näiteid;
• piiranguid.

Google'i promptimise juhised soovitavad muu hulgas anda mudelile selged ja konkreetsed juhised, lisada konteksti, kasutada vajadusel näiteid ning struktureerida sisendit. Anthropic rõhutab samuti, et mudelil ei ole automaatselt sinu organisatsiooni norme ja tööviise ning paremate tulemuste jaoks tuleb need talle selgelt kirjeldada.

Probleem tekib siis, kui sama kontekst tuleb kirjutada iga ülesande alguses uuesti.

Näiteks kui lood järjepidevalt turundussisu, peaks AI teadma vähemalt:

• kellele ettevõte räägib;
• milline on brändi toon;
• milliseid väiteid tohib kasutada;
• milliseid sõnu või väljendeid vältida;
• milline on tavapärane struktuur;
• mille järgi head tulemust hinnatakse.

Kui seda infot ühel korral annad ja järgmisel korral mitte, ei ole üllatav, et ka tulemus muutub.

Kontekst mõjutab AI vastust

Keelemudel ei tunne sinu ettevõtet, tööprotsesse ega kvaliteedistandardit lihtsalt sellepärast, et oled neid varem mõnes teises vestluses kasutanud.

Mudeli vastus sõltub sellest, milline kontekst on talle konkreetse töö käigus kättesaadav.

See võib tulla näiteks:

• kasutaja promptist;
• süsteemi- või projektijuhistest;
• varasemast vestlusest;
• üles laaditud dokumentidest;
• projektiteadmistest;
• ühendatud tööriistadest või andmeallikatest.

ChatGPT Projects võimaldab näiteks koondada vestlused, failid ja projektijuhised ühte tööruumi. Claude Projects võimaldab samamoodi kasutada projektipõhist teadmistebaasi ja juhiseid. Need lahendused on mõeldud just pikemaajalise ja korduva töö konteksti säilitamiseks.

Seega ei ole mõte selles, et AI „vajab rohkem teksti". Ta vajab õiget infot õigel ajal.

Mis on AI-töö süsteem?

AI-töö süsteem tähendab, et korduvate ülesannete jaoks ei sõltu tulemus ainult sellest, mida sa parasjagu chati kirjutad.

Olulisem kontekst ja tööreeglid on juba struktureeritud.

Selline süsteem võib olla väga lihtne.

Näiteks:

1. Projekti kontekst. Kes me oleme, kellele töötame ja mida soovime saavutada?
2. Juhised. Milliseid põhimõtteid peab AI järgima?
3. Näited. Milline tulemus sobib ja milline mitte?
4. Töövoog. Millises järjekorras ülesannet lahendame?
5. Kontroll. Kuidas otsustame, kas väljund on kasutamiseks piisavalt hea?

Kõik need osad ei pea olema ühes hiiglaslikus promptis. Neid saab hoida projekti juhistes, failides, mallides, süsteemijuhistes või korduvkasutatavas töövoos.

1. Anna AI-le projekti kontekst

Kõigepealt defineeri, mille nimel te töötate.

Näiteks:

• ettevõte või projekt;
• toode või teenus;
• sihtrühm;
• eesmärk;
• oluline taustainfo;
• piirangud;
• terminoloogia.

Kui kirjutad e-poe tootekirjeldusi, võib oluline kontekst olla näiteks:

Toode on suunatud hinnatundlikule ostjale. Tekst peab olema lihtne ja konkreetne. Väldi põhjendamata superlatiive. Peamine eesmärk on aidata inimesel võrrelda toodet alternatiividega ja teha ostuotsus.

See on palju kasulikum kui lihtsalt:

„Kirjuta hea tootekirjeldus."

2. Pane paika tööreeglid

Korduvate ülesannete puhul tasub eristada ülesannet ja püsivaid juhiseid.

Ülesanne muutub. Näiteks:

„Kirjuta selle toote kohta maandumislehe tekst."

Aga osa reegleid võib jääda samaks:

• kasuta sina-vormi;
• väldi liigseid hüüumärke;
• ära mõtle välja statistikat;
• ära kasuta kontrollimata kliendiväiteid;
• esita tehnilised faktid täpselt;
• CTA peab olema konkreetne;
• väldi kindlaid brändile mittesobivaid väljendeid.

Google soovitab süsteemijuhiseid kasutada muu hulgas rolli, konteksti, eesmärkide, reeglite, stiili ja väljundivormingu määramiseks. Kõiki reegleid ei pea igas promptis uuesti sisestama, kui kasutatav keskkond võimaldab neid püsivamalt määrata.

3. Kasuta näiteid

Üks kõige praktilisemaid viise AI-le soovitud standardi näitamiseks on anda talle hea näide.

Näiteks:

„Siin on kaks meie varasemat uudiskirja, mille toon ja struktuur sobivad. Kasuta neid stiilinäidetena, kuid ära kopeeri lauseid."

Few-shot examples ehk mõned näited on ka Google'i soovitatud promptimise võtetest. Anthropic soovitab samuti kasutada näiteid, kui soovitud vorm või käitumine vajab täpsemat edasiandmist.

Näide annab mudelile sageli rohkem infot kui pikk abstraktne kirjeldus stiilist. „Ole professionaalne" võib tähendada väga erinevaid asju. Üks sobiv näidistekst näitab palju konkreetsemalt:

• lausepikkust;
• tonaalsust;
• detailsust;
• struktuuri;
• sõnavara.

4. Roll võib aidata, kuid roll üksi ei ole süsteem

Promptides kasutatakse sageli rolle:

„Ole SEO-spetsialist." „Tegutse copywriter'ina." „Ole strateeg."

Roll võib aidata mudelil mõista, millisest vaatenurgast ülesannet käsitleda, kuid ainult rolli nimetamisest ei piisa. „Ole turundusstrateeg" ei ütle veel:

• mis on eesmärk;
• kes on sihtrühm;
• milliseid andmeid kasutada;
• mille järgi lahendust hinnata;
• millised piirangud kehtivad.

Seetõttu on parem roll siduda konkreetse vastutusega.

Näiteks:

Strateegi ülesanne: hinda enne sisu loomist eesmärki, sihtrühma ja kanalit ning too välja kolm kõige olulisemat otsust, mis mõjutavad sisu suunda.

või:

Toimetaja ülesanne: kontrolli, kas tekst vastab brändijuhistele, kas väited on põhjendatud ja kas mõni lõik kordab sama mõtet.

Nii saab rollist tööprotsessi osa, mitte lihtsalt nimi.

5. Loo korduv töövoog

Kui teed sama tüüpi ülesannet regulaarselt, ei pea kogu protsessi iga kord uuesti leiutama.

Näiteks blogi töövoog võib olla:

1. Uurimine. Kontrolli teema ajakohasust ja leia usaldusväärsed allikad.
2. Struktuur. Koosta otsingukavatsusele vastav artikli ülesehitus.
3. Esimene versioon. Kirjuta artikkel kokkulepitud brändijuhiste järgi.
4. Faktikontroll. Eralda kontrollitavad väited ja kontrolli neid allikate vastu.
5. Toimetamine. Eemalda kordused, üldsõnalisus ja ebatäpsed lubadused.
6. SEO/GEO kontroll. Kontrolli pealkirju, küsimus-vastus struktuuri, siselinke, allikaid ja metaandmeid.

Selline töövoog annab rohkem kontrolli kui üks käsk:

„Kirjuta mulle SEO-sõbralik blogi."

Kas kasutada käske nagu /review või /audit?

Võib, aga oluline on mõista, mis nende taga toimub. Käsk /review ei muuda AI-d iseenesest võimekamaks. See on lihtsalt lühinimi eelnevalt defineeritud protseduurile.

Näiteks võid oma süsteemis määrata:

Kui kirjutan /review, kontrolli teksti järgmises järjekorras: faktitäpsus, loogika, kordused, brändi toon, CTA, SEO/GEO.

Sellest võib olla palju kasu, sest korduv tööprotsess muutub lihtsamaks ja ühtlasemaks.

OpenAI soovitab korduvate kasutusjuhtude puhul kasutada paindlikke prompt-malle, kus püsiv struktuur säilib ja muutuvad ainult vajalikud sisendid.

6. Defineeri kvaliteet enne töö alustamist

See on üks osa, mis jääb AI kasutamisel sageli tähelepanuta.

Enne ülesande andmist tasub küsida: milline tulemus on piisavalt hea?

Näiteks blogi puhul võivad kvaliteedikriteeriumid olla:

• keskne küsimus saab selge vastuse;
• olulised faktiväited on kontrollitud;
• tekstis ei ole põhjendamata lubadusi;
• näited toetavad teemat;
• struktuur on skannitav;
• CTA sobib artikli eesmärgiga.

Anthropic soovitab LLM-rakenduste puhul defineerida mõõdetavad edukriteeriumid ja kasutada hindamisi, et kontrollida, kas lahendus vastab soovitud standardile. Ka lihtsas igapäevatöös on sama mõte kasulik.

Kui sa ei ole ise otsustanud, milline hea tulemus välja näeb, on keeruline ka AI väljundit järjepidevalt hinnata.

Miks projektid võivad olla parem lahendus kui lõputu promptimine?

Kui töötad sama teemaga pikemalt, tasub kasutada keskkonda, kus saad hoida koos:

• projektijuhiseid;
• olulisi dokumente;
• varasemaid vestlusi;
• näiteid;
• taustainfot.

ChatGPT Projects on loodud just pikaajalisemate tööde jaoks ning võimaldab koondada projektiga seotud vestlused, failid ja kohandatud juhised. Claude Projects kasutab projektipõhist teadmistebaasi ja juhiseid, mida saab rakendada projekti vestlustes.

See ei tähenda, et projekt „teab kõike" või et kasutaja ei pea enam midagi selgitama. Küll aga vähendab see vajadust sama taustainfot iga uue ülesande juures käsitsi korrata.

Süsteem ei tähenda rohkem keerukust

AI-süsteemi ehitamisest rääkides võib tekkida tunne, et vaja on API-sid, automaatikaid ja agente.

Ei pea.

Esimene süsteem võib olla lihtsalt:

üks projekt + üks juhiste dokument + kolm head näidet + üks kontrollnimekiri.

Näiteks turundusmeeskonna jaoks:

• Projektijuhis: brändi toon, sihtrühmad, keelatud väited, peamised teenused.
• Failid: brändijuhend, teenuste kirjeldused, varasemad edukad tekstid.
• Töövoog: brief → mustand → faktikontroll → toimetamine → avaldamine.

Juba see loob palju selgema töökorralduse kui kümned juhuslikud vestlused.

Kuidas AI-süsteemi ettevõttes kasutada?

Kõige suurem väärtus tekib korduvates ülesannetes.

Sisuloome

Ühine kontekst võib sisaldada:

• brändi häält;
• sihtrühmi;
• terminoloogiat;
• sisureegleid;
• CTA põhimõtteid;
• varasemaid näiteid.

Siis ei pea iga töötaja alustama nullist.

Kliendisuhtlus

Võid määrata:

• milline on ettevõtte suhtlustoon;
• millal võib AI koostada ainult mustandi;
• milliseid küsimusi peab inimene kontrollima;
• milliseid andmeid ei tohi mudelile anda.

Analüüs

Korduv analüüs võib kasutada sama struktuuri:

• mida mõõdame;
• milliste andmete põhjal;
• milliseid kõrvalekaldeid otsime;
• kuidas tulemus esitatakse;
• mida ei tohi olemasolevate andmete põhjal järeldada.

Koolitus ja teadmushaldus

AI-projekti saab kasutada ka ühise teadmistekontekstina, kus töötaja saab küsida küsimusi kokkulepitud materjalide kohta. Sel juhul muutub eriti oluliseks allikate kvaliteet ja see, et kasutaja oskab vastuseid kontrollida.

Kas see on juba AI-agent?

Mitte tingimata.

Projekt, juhised, failid ja korduv töövoog võivad muuta AI kasutamise palju süsteemsemaks, ilma et tegemist oleks AI-agendiga.

AI-agent läheb sammu edasi: süsteem saab talle antud eesmärgi täitmiseks ise valida tegevusi ja kasutada lubatud tööriistu.

Seega võiks mõelda arengutasemetest nii:

üksik prompt → struktureeritud prompt → projekt ja püsiv kontekst → korduv töövoog → automatiseerimine → agentne süsteem

Kõige mõistlikum ei ole alati viimane aste. Vali lahendus ülesande keerukuse järgi.

Aga kas parem prompt on siis üldse oluline?

On küll.

Pealkiri „AI ei vaja paremat prompti" on teadlikult terav, kuid tehniliselt täpsem mõte on: AI ei vaja ainult paremat prompti.

Selged juhised on endiselt olulised. Anthropic soovitab olla promptides selge ja konkreetne ning Google käsitleb promptide koostamist iteratiivse protsessina, kus eesmärk, kontekst, näited ja struktuur mõjutavad tulemust.

Süsteem ei asenda head promptimist. Süsteem vähendab vajadust samu häid juhiseid iga kord uuesti leiutada.

Kuidas alustada?

Ära alusta kümne AI-agendi või keeruka automaatikaga.

Vali üks korduv ülesanne. Näiteks:

• iganädalane LinkedIni postitus;
• kliendikohtumise kokkuvõte;
• blogi ettevalmistamine;
• pakkumise esimene mustand.

Seejärel tee viis sammu.

1. Kirjelda eesmärk. Mida see tööprotsess peab saavutama?
2. Pane kirja vajalik kontekst. Mida peab AI teadma, et ülesannet korrektselt täita?
3. Defineeri püsivad reeglid. Milliseid standardeid peab alati järgima?
4. Lisa 2–3 sobivat näidet. Näita, milline väljund vastab sinu ootustele.
5. Koosta kontrollnimekiri. Mille järgi hindad tulemust enne kasutamist?

Seejärel testi süsteemi erinevate ülesannetega ja paranda seda saadud tulemuste põhjal.

AI-töövoog ei ole valmis sellepärast, et juhised said ühe korra kirja. Hea süsteem areneb kasutamise käigus.

Kokkuvõte

AI kasutamise järgmine tase ei seisne tingimata järjest pikemate promptide kirjutamises.

Korduva töö puhul annab rohkem väärtust see, kui sul on:

• vajalik kontekst;
• selged juhised;
• kvaliteetsed näited;
• korduv töövoog;
• kontrollikriteeriumid.

See aitab muuta AI kasutamise juhuslikust vestlusest juhitavaks tööprotsessiks.

Kõige olulisem küsimus ei ole:

„Milline on ideaalne prompt?"

Pigem:

„Millise süsteemi abil saan seda ülesannet järgmisel korral sama hästi või paremini teha?"

Korduma kippuvad küsimused

Kas pikem prompt annab alati parema tulemuse?

Ei. Oluline on relevantne ja selgelt struktureeritud info, mitte teksti hulk. Liigne või vastuoluline kontekst võib töö hoopis keerulisemaks teha. Anthropic soovitab juhised esitada selgelt ja võimalikult konkreetselt ning vältida tarbetut infot.

Mis on AI-projekt?

AI-projekt on tööruum, kuhu saab sõltuvalt kasutatavast keskkonnast koondada ühe teemaga seotud vestlused, failid, juhised ja muud konteksti. Näiteks ChatGPT ja Claude pakuvad projektipõhiseid tööruume pikemaajaliseks tööks.

Kas mul on vaja iga ülesande jaoks eraldi AI-rolli?

Ei. Roll on kasulik siis, kui see aitab täpsustada ülesande vaatenurka või vastutust. Sageli on selge eesmärk, kontekst ja kvaliteedikriteeriumid tähtsamad kui väljamõeldud ametinimetus.

Kas ettevõte peaks looma ühe suure AI-juhendi?

Mitte tingimata. Sageli on lihtsam hoida eraldi organisatsiooni üldreegleid ja konkreetsete tööprotsesside juhiseid. Nii on neid kergem hallata ja uuendada.

Kas AI mäletab projekti infot automaatselt?

See sõltub kasutatavast tootest ja seadistustest. Näiteks ChatGPT Projects ja Claude Projects võimaldavad projektiga seotud konteksti ja juhiseid kasutada projekti töö käigus, kuid funktsioonide täpne käitumine sõltub platvormist ja võib ajas muutuda.

Kas süsteemne AI kasutamine tähendab automatiseerimist?

Ei. Süsteem võib olla lihtsalt hästi korraldatud projekt, juhised ja töövoog. Automatiseerimine on järgmine võimalik samm siis, kui korduv protsess on piisavalt hästi läbi mõeldud.

Tahad AI kasutamise üksikutest katsetustest süsteemsema tööviisini viia?

AI-koolitusel saame kaardistada sinu meeskonna korduvad tööülesanded, leida sobivad AI kasutuskohad ning luua juhised ja töövõtted, mida saab igapäevatöös järjepidevalt kasutada.

Tutvu AI-koolitustega või küsi koolituspakkumist.

Allikad ja lisalugemine

• OpenAI – Projects in ChatGPT
• OpenAI – A practical guide to building agents
• Anthropic – Prompting best practices
• Anthropic – What are Projects?
• Google Cloud – Prompt design strategies
• Google Cloud – System instructions