Prompt engineering

Sztuka pisania promptow - od podstaw do zaawansowanych technik.

Szkolenie z zakresu inżynierii promptów to kompleksowe, dwudniowe szkolenie łączące teorię z intensywną praktyką. Nauczysz się skutecznie komunikować z modelami AI i w pełni wykorzystywać ich potencjał w codziennej pracy.

Szkolenie obejmuje 9 modułów — od fundamentów sztucznej inteligencji, przez zaawansowane techniki promptowania (few-shot, chain-of-thought, RAG), aż po etyczne i prawne aspekty użycia AI w biznesie.

Po szkoleniu będziesz potrafił:

• Rozumieć jak działają modele językowe (tokeny, embeddingi, mechanizm uwagi)
• Projektować skuteczne prompty według sprawdzonych schematów
• Stosować techniki few-shot, role prompting, chain-of-thought
• Walidować i testować jakość promptów (metryki, A/B testing)
• Integrować AI z bazami wiedzy (RAG)
• Identyfikować i ograniczać halucynacje oraz błędy AI
• Stosować AI zgodnie z etyką i przepisami prawa

Blok 1: Jak działa AI

Lekcja 1: Jak działają modele językowe AI

Zrozumiesz czym są modele językowe, jak przetwarzają tekst i jakie mają ograniczenia. Dowiesz się dlaczego AI "halucynuje" i czego nie należy od niej oczekiwać.

Lekcja 2: Tokeny, limity i koszty

Poznasz pojęcie tokenu — podstawowej jednostki przetwarzania AI. Zrozumiesz czym jest okno kontekstowe i jak zarządzać długimi rozmowami z modelem.

Lekcja 3: Temperatura i parametry modeli

Nauczysz się sterować kreatywnością i przewidywalnością modelu. Dowiesz się kiedy ustawić niską temperaturę (kod, dane) a kiedy wysoką (kreatywne treści).

Blok 2: Podstawy promptowania

Lekcja 4: Czym jest prompt engineering?

Zrozumiesz czym naprawdę jest inżynieria promptów — nie to samo co "znalezienie magicznych słów". To systematyczne projektowanie, testowanie i iterowanie zapytań.

Lekcja 5: 7 elementów skutecznego promptu

Poznasz kompletny schemat budowania prompta: rola, kontekst, zadanie, format, ton, przykłady, ograniczenia. Praktyczne zastosowanie w każdej sytuacji.

Lekcja 6: Precyzja, kontekst i format wyjścia

Trzy filary każdego skutecznego promptu. Nauczysz się unikać wieloznaczności, dawać właściwy kontekst i precyzyjnie definiować jak ma wyglądać odpowiedź.

Lekcja 7: Role prompting — definiowanie roli AI

Nauczysz się jak definiowanie roli (ekspert, krytyk, tłumacz) radykalnie zmienia jakość odpowiedzi i kiedy stosować tę technikę.

Lekcja 8: Few-shot prompting — uczenie przez przykłady

Opanujesz technikę podawania przykładów w prompcie, która jest najskuteczniejszą metodą kształtowania formatu i stylu odpowiedzi.

Blok 3: Zaawansowane techniki

Lekcja 9: Chain-of-Thought — myślenie krok po kroku

Nauczysz się zmuszać model do pokazania toku rozumowania zamiast podawania gotowej odpowiedzi. Kluczowe przy analizie, planowaniu i zadaniach matematycznych.

Lekcja 10: System prompt — konfiguracja asystenta AI

Zrozumiesz czym jest system prompt i jak skonfigurować zachowanie modelu dla całej aplikacji lub chatbota.

Lekcja 11: Halucynacje — jak im zapobiegać

Poznasz przyczyny konfabulacji w AI i nauczysz się technik minimalizowania ryzyka: uziemienie w kontekście, instrukcje "nie wiem", weryfikacja odpowiedzi.

Lekcja 12: Prompt chaining i pipeline'y AI

Dowiesz się jak łączyć kilka promptów w sekwencję, gdy jedno zapytanie nie wystarcza — ekstrakcja, analiza, raportowanie jako osobne etapy.

Blok 4: Praktyka

Lekcja 13: Prompty w praktyce — zastosowania biznesowe

Gotowe szablony i strategie dla najczęstszych scenariuszy: emaile, podsumowania dokumentów, analiza danych, generowanie treści, obsługa klienta.

Lekcja 14: Jak doskonalić prompty — iteracja i testowanie

Nauczysz się metodycznego podejścia do ulepszania promptów: diagnozowanie problemów, testy A/B, wersjonowanie i dokumentowanie skutecznych rozwiązań.

Lekcja 15: RAG — AI z dostępem do Twoich dokumentów

Zrozumiesz jak działają systemy AI wzbogacone o zewnętrzne bazy wiedzy (RAG) — np. ChatGPT z web search lub własne chatboty firmowe.

Lekcja 16: Bias, bezpieczeństwo i odpowiedzialność

Dowiesz się o stronniczości modeli, atakach prompt injection i podstawowych zasadach odpowiedzialnego używania AI w pracy.

Finał

Lekcja 17: Praktyczny warsztat — od problemu do systemu AI

Zastosowanie wszystkiego w praktyce: definiowanie problemu, dobór narzędzi, projektowanie promptów, testowanie i wdrożenie.