Kas soovid kiiremat uurimistööd, selgemaid mustandeid või lihtsalt nutikamat ajurünnakut? Tehisintellektiga suhtlemise on lihtsam, kui paistab. Väikesed muudatused küsimises – ja järelmeetmetes – võivad muuta tulemused igavast üllatavalt heaks. Mõtle sellele nagu juhiste andmine väga andekale praktikandile, kes ei maga kunagi, vahel arvab ära ja armastab selgust. Sa nügid, see aitab. Sa juhendad, see on suurepärane. Sa ignoreerid konteksti... see arvab niikuinii. Sa tead, kuidas see on.
Allpool on täielik käsiraamat teemal „ Kuidas tehisintellektiga rääkida” koos kiirete võitude, põhjalike tehnikate ja võrdlustabeliga, et saaksite töö jaoks õige tööriista valida. Kui te ei jõua teemasse süveneda, alustage kiirjuhendist ja mallidest. Kui te alles alustate, on põhjalikud analüüsid teie päralt.
Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:
🔗 Mis on tehisintellekti prompt?
Selgitab tõhusate juhiste loomist tehisintellekti väljundite suunamiseks ja parandamiseks.
🔗 Mis on tehisintellekti andmete märgistamine?
Selgitab, kuidas sildistatud andmekogumid treenivad täpseid masinõppemudeleid.
🔗 Mis on tehisintellekti eetika?
Hõlmab tehisintellekti vastutustundliku ja õiglase kasutamise põhimõtteid.
🔗 Mis on MCP tehisintellektis?
Tutvustab Model Context Protocol'i ja selle rolli tehisintellekti suhtluses.
Kuidas tehisintellektiga rääkida ✅
-
Selged eesmärgid – ütle mudelile täpselt, milline „hea“ välja näeb. Mitte vibratsioonid, mitte lootused-kriteeriumid.
-
Kontekst + piirangud – mudelid toimivad paremini näidete, struktuuri ja piirangutega. Pakkuja dokumentatsioon soovitab selgesõnaliselt näidete esitamist ja väljundi kuju täpsustamist [2].
-
Iteratiivne täiustamine – teie esimene ülesanne on mustand. Täiustage seda väljundi põhjal; suuremate pakkujate dokumendid soovitavad seda selgesõnaliselt [3].
-
Kontrollimine ja ohutus – paluge mudelil viidata, arutleda, ennast kontrollida – ja te ikkagi topeltkontrollite. Standarditel on põhjus [1].
-
Tööriista sobitamine ülesandega – mõned mudelid sobivad suurepäraselt kodeerimiseks; teised edenevad pika konteksti või planeerimise puhul. Müüjate parimad tavad viitavad sellele otse [2][4].
Olgem ausad: paljud „kiired nipid” on lihtsalt struktureeritud mõtlemine sõbralike kirjavahemärkidega.
Kiire liitminijuhtum:
Projektijuht küsis: „Kas kirjutada tootespetsifikatsioon?“ Tulemus: üldine.
Täiendus: „Olete personalitaseme projektijuht. Eesmärk: krüpteeritud jagamise spetsifikatsioon. Sihtrühm: mobiilitehnika. Formaat: üheleheküljeline avaldus ulatuse/eelduste/riskiga. Piirangud: uusi autoriseerimisvooge pole; viidake kompromissidele.“
Tulemus: kasutatav spetsifikatsioon selgete riskide ja kompromissidega – kuna eesmärk, sihtrühm, vorming ja piirangud olid kohe alguses öeldud.
Kuidas tehisintellektiga rääkida: kiirjuhend 5 sammuga ⚡
-
Nimetage oma roll, eesmärk ja sihtrühm.
Näide: olete õigusalase kirjutamise koolitaja. Eesmärk: täpsustage seda memo. Sihtrühm: mittejuristid. Hoidke žargooni minimaalsena; säilitage täpsus. -
Esita konkreetne ülesanne koos piirangutega.
Kirjuta ümber 300–350 sõnale; lisa kolmetäpiline kokkuvõte; säilita kõik kuupäevad; eemalda liialt kitsas tekst. -
Esitage konteksti ja näiteid.
Kleepige tekstilõike, teile meeldivaid stiile või lühikest näidist. Mudelid järgivad mustreid, mida te neile näitate; ametlike dokumentide kohaselt parandab see usaldusväärsust [2]. -
Küsi põhjendusi või kontrolle.
Näita lühidalt oma samme; loetle eeldused; märgi ära puuduv info. -
Iteratsioon – ära aktsepteeri esimest mustandit.
Hea küll. Nüüd tihenda 20%, jäta löövad tegusõnad alles ja viita allikatele reas. Iteratsioon on põhiline parim tava, mitte ainult pärimus [3].
Definitsioonid (kasulik lühend)
Edu kriteeriumid: mõõdetav „hea” kriteerium – nt pikkus, sihtrühma sobivus, nõutavad osad.
Piirangud: mitteläbirääkimised – nt „uusi väiteid ei tohi esitada”, „APA viited”, „≤ 200 sõna”.
Kontekst: minimaalne taust, et vältida oletamist – nt toote kokkuvõte, kasutajapersoon, tähtajad.
Võrdlustabel: tööriistad tehisintellektiga suhtlemiseks (taotluslikult veidrad) 🧰
Hinnad muutuvad. Paljudel on tasuta tasemed + valikulised täiendused. Kategooriad on ligikaudsed, seega jääb see kasulikuks, mitte ei aegu kohe.
| Tööriist | Parim | Hind (ligikaudne) | Miks see selle kasutusjuhtumi puhul toimib |
|---|---|---|---|
| VestlusGPT | üldine arutluskäik, kirjutamine; abi kodeerimisel | Tasuta + Pro | Tugev juhiste järgimine, lai ökosüsteem, mitmekülgsed ülesanded |
| Claude | pikad kontekstidokumendid, hoolikas arutluskäik | Tasuta + Pro | Suurepärane pikkade sisendite ja samm-sammult mõtlemisega; vaikimisi leebe |
| Google Gemini | veebipõhised ülesanded, multimeedia | Tasuta + Pro | Hea otsingutulemus; tugev piltide ja teksti kombinatsioonis |
| Microsoft Copilot | Kontori töövood, arvutustabelid, meilid | Mõnedes pakettides + Pro | Elab seal, kus elab teie töö – kasulikud piirangud sisseküpsetatud |
| Segadus | uurimistöö + viited | Tasuta + Pro | Selged vastused koos allikatega; kiired otsingud |
| Keset reisi | pildid ja kontseptuaalne kunst | Tellimus | Visuaalne uurimine; sobib hästi kokku tekstipõhiste ülesannetega |
| Poe | üks koht paljude mudelite proovimiseks | Tasuta + Pro | Kiire vahetamine; katsed ilma kohustusteta |
Kui valid: sobita mudel kontekstiga, mis sind kõige rohkem huvitab – pikad dokumendid, kodeerimine, allikate uurimine või visuaalid. Pakkujate parimate tavade lehed toovad sageli esile, milles nende mudel silma paistab. See pole juhus [4].
Suure mõjuga ülesande anatoomia 🧩
Kasutage seda lihtsat struktuuri, kui soovite järjepidevalt paremaid tulemusi:
Roll + Eesmärk + Sihtrühm + Formaat + Piirangud + Kontekst + Näited + Protsess + Väljundkontrollid
Sa oled vanem tooteturundaja. Eesmärk: kirjutada privaatsust esitleva märkmete rakenduse turuletoomise lühikokkuvõte. Sihtrühm: hõivatud juhid. Formaat: üheleheküljeline memo pealkirjadega. Piirangud: lihtne inglise keel, idioomideta, väited kontrollitavad. Kontekst: kleebi tootekokkuvõte allapoole. Näide: jäljenda lisatud memo tooni. Protsess: mõtle samm-sammult; esita esmalt 3 selgitavat küsimust. Väljundkontroll: lõpeta 5-punktilise riskiloendi ja lühikese KKK-ga.
See suutäis lööb iga kord ebamäärased üherealised laused üle.
Süvaanalüüs 1: eesmärgid, rollid ja edukriteeriumid 🎯
Mudelid austavad selgeid rolle. Need ütlevad, kes on assistent, milline edu välja näeb ja kuidas seda hinnatakse. Ärikeskne juhendamine soovitab edukriteeriumid eelnevalt määratleda – see hoiab tulemused kooskõlas ja neid on lihtsam hinnata [4].
Taktikaline nipp: küsige kontrollnimekirja . Seejärel paluge tal lõpus selle kontrollnimekirja alusel ise hinnata.
Süvaanalüüs 2: kontekst, piirangud ja näited 📎
Tehisintellekt ei ole selgeltnägija; see on mustrinäljane. Andke talle õiged mustrid. Paigutage kõige olulisem materjal üles ja olge väljundi kuju osas selge. Pikkade sisendite puhul märgivad tarnija dokumentatsioonis, et järjestus ja struktuur mõjutavad tulemusi oluliselt pikkades kontekstides [4].
Proovige seda mikromalli:
-
Kontekst: olukorra kokkuvõte maksimaalselt 3 täppi
-
Lähtematerjal: kleebitud või lisatud
-
Tee: 3 täppi
-
Ära tee: 3 täppi
-
Formaat: kindel pikkus, sektsioonid või skeem
-
Kvaliteediriba: mida peab sisaldama A+ vastus
Süvaanalüüs 3: Arutluskäik nõudmisel 🧠
Kui soovid hoolikat mõtlemist, siis küsi seda – lühidalt. Küsi kompaktset plaani või põhjendust; mõned ametlikud juhendid soovitavad keerukate ülesannete puhul planeerimist esile kutsuda, et parandada juhiste järgimist [2][4].
Kiire tõuge:
planeeri oma lähenemine nummerdatud sammudena. Esita eeldused. Seejärel esita ainult lõplik vastus koos viierealise põhjendusega lõpus.
Väike märkus: rohkem arutlevat teksti pole alati parem. Tasakaalusta selgust ja kokkuvõtlikkust, et sa omaenda tellingutes ei upuks.
Süvaanalüüs 4: Iteratsioon kui supervõime 🔁
Kohtle mudelit nagu kaastöötajat, keda sa tsüklitena juhendad. Küsi kahte kontrastset ja erineva tooniga mustandit või küsi ainult kontuuri . Seejärel täpsusta. OpenAI ja teised soovitavad selgesõnaliselt iteratiivset täpsustamist – sest see toimib [3].
Näidissilmus:
-
Anna mulle kolm erinevate nurkade all olevat kontuurivõimalust.
-
Vali tugevaim, ühenda parimad osad ja kirjuta mustand.
-
Kärbi 15%, uuenda tegusõnu ja lisa skeptiku lõik koos viidetega.
Süvaanalüüs 5: Piirded, kontrollimine ja risk 🛡️
Tehisintellekt võib olla kasulik ja ikkagi eksida. Riski vähendamiseks laenake väljakujunenud riskiraamistikelt: määratlege panused, nõudke läbipaistvust ja lisage õigluse, privaatsuse ja usaldusväärsuse kontrolle. NISTi tehisintellekti riskijuhtimise raamistik kirjeldab usaldusväärsuse omadusi ja praktilisi funktsioone, mida saate igapäevaste töövoogudega kohandada. Paluge mudelil avaldada ebakindlus, viidata allikatele ja märgistada tundlik sisu – seejärel kontrollite seda [1].
Kinnitusjuhised:
-
Loetle kolm peamist eeldust. Hinnake igaühe puhul usaldusväärsust ja tooge allikas.
-
Viita vähemalt kahele usaldusväärsele allikale; kui neid pole, siis maini seda otsekoheselt.
-
Esitage oma vastusele lühike vastuväide ja seejärel leppige kokku.
Süvaanalüüs 6: Millal modellid liiale lähevad – ja kuidas neid ohjeldada 🧯
Mõnikord muutuvad tehisintellektid üleliia innukaks, lisades keerukust, mida te pole palunud. Anthropicu juhised toovad esile kalduvuse üleinsenerlusele; lahenduseks on selged piirangud, mis ütlevad otsesõnu „mitte midagi lisa“ [4].
Juhtviip:
Tee ainult muudatusi, mida ma selgesõnaliselt palun. Väldi abstraktsioonide või lisafailide lisamist. Hoia lahendus minimaalne ja fokuseeritud.
Kuidas tehisintellektiga uurimistöö ja teostuse jaoks rääkida 🔍⚙️
-
Uurimisviis: küsige konkureerivaid seisukohti, usaldusnivoo ja viiteid. Nõua lühikest bibliograafiat. Võimed arenevad kiiresti, seega kontrollige kõike olulist [5].
-
Täitmisviis: täpsustage vormingu iseärasused, pikkus, toon ja mittekaubeldavad punktid. Küsige kontrollnimekirja ja lõplikku enesekontrolli. Hoidke see täpne ja testitav.
Multimodaalsed näpunäited: tekst, pildid ja andmed 🎨📊
-
Piltide puhul: kirjelda stiili, kaameranurka, meeleolu ja kompositsiooni. Võimalusel lisa 2–3 võrdluspilti.
-
Andmeülesannete puhul: kleebi näidisread ja soovitud skeem. Ütle mudelile, milliseid veerge alles hoida ja milliseid ignoreerida.
-
Segatehnika puhul: täpsusta iga elemendi asukohta. „Üks sissejuhatav lõik, seejärel diagramm ja seejärel pealkiri koos üherealise lausega sotsiaalmeedia jaoks.“
-
Pikkade dokumentide puhul: seadke esikohale oluline; järjestamine on väga suurte kontekstide puhul olulisem [4].
Veaotsing: kui mudel läheb külili 🧭
-
Liiga ebamäärane? Lisa näiteid, piiranguid või vormindusskeemi.
-
Liiga paljusõnaline? Määrake sõnade arv ja küsige täpploendi tihendamist.
-
Kas sa ei saa asjast aru? Sõnasta eesmärgid uuesti ja lisa 3 edukriteeriumi.
-
Mõtled asju välja? Nõua allikaid ja märkust ebakindluse kohta. Tsiteeri või maini „allikas puudub”.
-
Liiga enesekindel toon? Nõudluse maandamine ja usaldusskoorid.
-
Hallutsinatsioonid uurimisülesannetes? Kontrollige tulemusi usaldusväärsete raamistike ja esmaste viidete abil; standardiorganisatsioonide riskijuhised on olemas põhjusega [1].
Mallid: kopeeri, kohanda, mine 🧪
1) Allikatega uurimine
Sa oled uurimisassistent. Eesmärk: võtta kokku praegune konsensus [teemal]. Sihtrühm: mitte-tehniline. Kaasa 2–3 usaldusväärset allikat. Protsess: loetle eeldused; märgi ebakindlus. Väljund: 6 täpploendit + 1-lõiguline süntees. Piirangud: spekulatsioonid keelatud; kui tõendeid on vähe, siis märkige see ära. [3]
2) Sisu koostamine
Sa oled toimetaja. Eesmärk: kirjutada ajaveebipostitus teemal [teema]. Toon: sõbralik ja asjatundlik. Formaat: H2/H3 täpploendipunktidega. Pikkus: 900–1100 sõna. Lisa vastuargumentide osa. Lõpeta lühikokkuvõttega. [2]
3) Programmeerimisabiline
Sa oled vaneminsener. Eesmärk: rakendada [funktsioon] [stackis]. Piirangud: mitte refaktoreerida, kui seda ei paluta; keskendu selgusele. Protsess: lähenemisviisi visand, kompromisside loetelu ja seejärel kood. Väljund: koodiplokk + minimaalsed kommentaarid + 5-astmeline testimisplaan. [2][4]
4) Strateegia memo
Te olete tootestrateeg. Eesmärk: pakkuda välja 3 võimalust [mõõdik] täiustamiseks. Lisage plussid/miinused, pingutuse tase, riskid. Väljund: tabel + 5-punktiline soovitus. Lisage eeldused; esitage lõpus 2 selgitavat küsimust. [3]
5) Pikkade dokumentide läbivaatamine
Te olete tehniline toimetaja. Eesmärk: lisatud dokumenti tihendada. Paigutage lähtetekst kontekstiakna ülaossa. Väljund: lühikokkuvõte, peamised riskid, lahtised küsimused. Piirangud: säilitada algne terminoloogia; uusi väiteid ei tohi lisada. [4]
Levinud lõksud, mida vältida 🚧
-
Ebamäärane küsimus nagu „tee seda paremaks“. Kuidas paremaks?
-
Piiranguid pole , seega täidab mudel lüngad oletustega.
-
Ühekordne prompt ilma iteratsioonita. Esimene mustand on harva parim – see kehtib ka inimeste kohta [3].
-
Kõrge riskiga väljundite kontrollimise vahelejätmine
-
Teenusepakkuja juhiste ignoreerimine , mis sõna-sõnalt ütlevad, mis toimib. Lugege dokumente [2][4].
Minijuhtumiuuring: hägusast fokusseerituks 🎬
Hägune ülesanne:
Kirjutage minu rakenduse jaoks mõned turundusideed.
Tõenäoline väljund: hajutatud ideed; nõrk signaal.
Täiendatud ülesandeülesanne meie struktuuri abil:
Olete elutsükli turundaja. Eesmärk: genereerida privaatsust esitleva märkmete rakenduse jaoks 5 aktiveerimiskatset. Sihtrühm: uued kasutajad 1. nädalal. Piirangud: allahindlusi ei ole; peab olema mõõdetav. Formaat: tabel hüpoteesi, sammude, mõõdiku ja eeldatava mõjuga. Kontekst: kasutajate arv langeb pärast 2. päeva; peamine funktsioon on krüpteeritud jagamine. Väljundkontrollid: esitage enne ettepaneku tegemist 3 selgitavat küsimust. Seejärel esitage tabel koos 6-realise kokkuvõttega.
Tulemus: teravamad ideed, mis on seotud tulemustega, ja testimisvalmis plaan. Mitte maagia – lihtsalt selgus.
Kuidas tehisintellektiga rääkida, kui panused on kõrged 🧩
Kui teema mõjutab tervist, rahandust, õigust või ohutust, on vaja erilist hoolsust. Kasutage otsuste suunamiseks riskiraamistikke, nõudke viiteid, küsige teist arvamust ning dokumenteerige eeldusi ja piiranguid. NISTi tehisintellekti riskijuhtimise raamistik (RMF) on kindel alus oma kontrollnimekirja koostamiseks [1].
Kõrgete panustega kontrollnimekiri:
-
Otsuse, kahjustsenaariumide ja leevendusmeetmete määratlemine
-
Nõua viiteid ja too esile ebakindlust
-
Esitage kontrafaktuaalne küsimus: „Kuidas see saab vale olla?“
-
Enne tegutsemist küsi inimeselt eksperdilt hinnangut
Lõppsõna: Liiga pikk, ma ei lugenud seda 🎁
Tehisintellektiga suhtlemise õppimine ei seisne salajastes loitsudes. See on selgelt väljendatud struktureeritud mõtlemine. Määrake roll ja eesmärk, andke kontekstile teavet, lisage piiranguid, küsige põhjendusi, korrake ja kontrollige. Tehke seda ja saate väljundeid, mis tunduvad ebamaiselt kasulikud – mõnikord isegi meeldivad. Teinekord mudel uitab ja see on okei; te lükkate seda tagasi. Vestlus ongi töö. Ja jah, mõnikord segate metafoore nagu kokk liiga paljude vürtsidega... ja siis vähendate režiimi ja saadate selle minema.
-
Määrake edu kohe alguses
-
Esitage kontekst, piirangud ja näited
-
Küsi põhjendusi ja kontrolle
-
Korda kaks korda
-
Sobita tööriist ülesandega
-
Kinnitage kõik oluline
Viited
-
NIST - Tehisintellekti riskijuhtimise raamistik (AI RMF 1.0). PDF
-
OpenAI platvorm - kiire insenerijuhend. Link
-
OpenAI abikeskus – ChatGPT-i kiireloomulise inseneritöö parimad tavad. Link
-
Antroopilised dokumendid - parimate tavade esilekutsumine (Claude). Link
-
Stanfordi HAI - tehisintellekti indeks 2025: tehniline jõudlus (2. peatükk). PDF