כולם כבר ניסו. פותחים ChatGPT, כותבים "תכתוב לי פוסט על נעליים", ומקבלים משהו שנשמע כמו פרסומת משנות התשעים. ואז מגיעה המסקנה: "ה-AI הזה לא משהו".
רוב הזמן הבעיה היא לא בכלי. היא בהנחיה.
כתיבת פרומפטים (שנקראת גם הנדסת פרומפטים) היא הדרך לנסח הנחיה לכלי בינה מלאכותית כך שיבין בדיוק מה אתם צריכים: מה המשימה, בשביל מי, באיזה סגנון ובאיזה פורמט. פרומפט טוב הוא ההבדל בין תשובה כללית שצריך לשכתב מאפס, לבין טיוטה שאפשר לעבוד איתה.
אנחנו כותבים פרומפטים כל יום, לתוכן, לניתוח נתונים ולאוטומציות שאנחנו בונים ללקוחות. זה מה שלמדנו.
מה זה פרומפט, ולמה הניסוח משנה כל כך הרבה
פרומפט הוא פשוט ההנחיה או השאלה שאתם נותנים לכלי. הבעיה היא שהכלי יודע המון, אבל לא מכיר אתכם. הוא לא יודע מה העסק שלכם, מי הלקוחות, ומה נחשב אצלכם "טוב". כל מה שלא כתבתם, הוא ממלא בניחוש, ובדרך כלל בניחוש הכי ממוצע שיש.
זה קצת כמו לשאול מישהו "איפה יש אוכל טוב?" לעומת "איזו מסעדת בשר פתוחה עכשיו ליד הקניון, במחיר סביר, שאפשר לשבת בה עם ילדים?". על השאלה הראשונה תקבלו רשימה. על השנייה תקבלו תשובה.
המבנה של פרומפט טוב
אין נוסחת קסם, אבל יש חמישה רכיבים שכמעט תמיד משפרים את התוצאה:
| רכיב | מה כותבים | דוגמה |
|---|---|---|
| הקשר | מי אתם ומה המצב | "אני מנהלת חנות אונליין לנעלי עבודה לנשים" |
| משימה | מה בדיוק צריך לעשות | "כתוב פוסט לפייסבוק" |
| קהל | למי זה מיועד | "נשים בגילאי 30 עד 45 שעובדות במשרד" |
| סגנון ופורמט | טון, אורך, מבנה | "כ-150 מילים, מקצועי אבל חם, בלי אמוג'י" |
| דוגמה או מבנה | איך זה אמור להיראות | "תפתח בבעיה, תציג פתרון, תסיים בהזמנה" |
לא חייבים את כל החמישה בכל פעם. אבל כשהתשובה יוצאת כללית, כמעט תמיד חסר אחד מהם.
לפני ואחרי: אותה בקשה, תוצאה אחרת
לפני:
תכתוב לי פוסט על נעליים.
אחרי:
אני מנהלת חנות אונליין לנעלי עבודה לנשים. כתוב פוסט לפייסבוק באורך של כ-150 מילים, לנשים בגילאי 30 עד 45 שעובדות במשרד ורוצות נעליים אלגנטיות שנוחות ליום שלם. הטון: מקצועי אבל חם, בלי סימני קריאה ובלי אמוג'י. תפתח בבעיה (כאב רגליים בסוף יום עבודה), תציג את הפתרון, ותסיים בהזמנה לראות את הקולקציה. תן שלוש גרסאות שונות לפתיחה.
שימו לב שהפרומפט השני לא "חכם" יותר. הוא פשוט נותן לכלי את מה שהוא לא יכול לנחש. והבקשה לשלוש פתיחות שונות היא טריק קטן ששווה לאמץ: קל יותר לבחור מבין אפשרויות מאשר לתקן אחת.
פרומפט קצר או ארוך?
פרומפט קצר מתאים לשאלה פשוטה: "מה ההבדל בין SEO ל-PPC?". ברגע שיש משימה עם תוצר, כמו טקסט, טבלה, ניתוח או תוכנית, פרומפט מפורט כמעט תמיד חוסך זמן. ארבע שורות נוספות בפרומפט חוסכות ארבעה סבבים של "לא, התכוונתי ל…".
מה שכן כדאי להוריד: מילים מיותרות, בקשות סותרות ("קצר אבל מפורט מאוד"), והקדמות שלא משנות את התוצאה.
פרומפטים לפי מטרה
תוכן שיווקי
כאן הכי חשובים הקהל, הטון והמסר. כדאי גם לתת לכלי דוגמה לטקסט שכבר כתבתם ואהבתם, ולבקש שיכתוב "באותו קול". ואם התוכן מיועד לאתר ולגוגל, יש עוד שכבה של מבנה ומילות מפתח, שכתבנו עליה במדריך לכתיבת מאמר קידום אתרים.
ניתוח נתונים
בניתוח, הדיוק חשוב יותר מהסגנון. מסבירים מה יש בנתונים, מה השאלה, ובאיזה פורמט רוצים את התשובה. למשל: "הנה ייצוא של הזמנות מהחודש האחרון. תמצא את חמשת המוצרים שהכי הרבה לקוחות קנו פעם שנייה, ותציג טבלה עם שם מוצר ומספר רכישות חוזרות".
משימות מרובות שלבים
משימה גדולה עובדת טוב יותר כשמפרקים אותה. קודם מבקשים שלד, מאשרים, ורק אז מבקשים לכתוב כל חלק. ככה אפשר לתקן כיוון מוקדם, ולא אחרי שהכול כבר כתוב.
בוטים וסוכנים
כשפרומפט הופך להנחיה קבועה של בוט שמדבר עם לקוחות, הוא צריך לכלול גם גבולות: על מה לא לענות, ומה לעשות כשאין מידע. הרחבנו על זה במאמר על צ׳אטבוט GPT בעברית שלא ממציא תשובות.
עברית או אנגלית?
המודלים המתקדמים מבינים עברית טוב מאוד, ולרוב המשימות אין צורך לעבור לאנגלית. יש שני מקרים שבהם אנגלית עוזרת: הנחיות טכניות מורכבות, ומשימות שבהן המונחים המקצועיים ממילא באנגלית.
מה שעובד אצלנו הרבה פעמים הוא שילוב: ההנחיות באנגלית, והבקשה שהתוצר יהיה בעברית. וכשכותבים תוכן לקהל ישראלי, כדאי לבקש במפורש עברית מדוברת וטבעית, אחרת מקבלים עברית של תרגום.
טעויות נפוצות בכתיבת פרומפטים
- מילים מעורפלות. "תעשה את זה מעניין" לא אומר לכלי כלום. "תפתח בשאלה שהקורא שואל את עצמו" כן.
- בלי הקשר. הכלי לא יודע מי אתם. משפט אחד על העסק משנה את כל התשובה.
- לקבל את התשובה הראשונה. התשובה הראשונה היא טיוטה. "תקצר בחצי", "תהיה ישיר יותר" ו"תוריד את הקלישאות" הם חלק מהעבודה.
- לסמוך על עובדות בלי לבדוק. מודל שפה יכול להמציא מספרים ומקורות בביטחון מלא. כל נתון שיוצא החוצה צריך בדיקה.
- לכתוב כל פעם מאפס. פרומפט שעבד טוב שווה שמירה. עם הזמן נבנית ספרייה של פרומפטים שעובדים.
איך משתפרים בזה
כתיבת פרומפטים היא מיומנות, והדרך הכי מהירה להשתפר בה היא לעבוד בצורה מסודרת. שומרים פרומפטים שעבדו, רושמים מה שינה את התוצאה, ולוקחים מבנה שהצליח במשימה אחת ומנסים אותו במשימה אחרת. אחרי כמה שבועות רואים שחוזרים על אותם דפוסים, ואז כבר אפשר להפוך אותם לתבניות קבועות, ואפילו {L("/business-automation/","לאוטומציות")} שרצות לבד.
שאלות נפוצות
מה ההבדל בין כתיבת פרומפטים להנדסת פרומפטים?
בפועל מדובר באותו דבר. "הנדסת פרומפטים" הוא השם המקצועי, שמדגיש את העבודה השיטתית: בדיקה, שיפור ושמירה של פרומפטים שעובדים.
כמה ארוך צריך להיות פרומפט?
ארוך מספיק כדי שהכלי לא יצטרך לנחש. לשאלה פשוטה מספיקה שורה. למשימה עם תוצר, כמו טקסט או ניתוח, כדאי לכלול הקשר, קהל, סגנון ופורמט.
עדיף לכתוב פרומפטים באנגלית?
לא בהכרח. המודלים המתקדמים עובדים טוב מאוד בעברית. אנגלית יכולה לעזור בהנחיות טכניות מורכבות, ואפשר לשלב: הנחיות באנגלית ותוצר בעברית.
למה הכלי ממציא נתונים גם כשהפרומפט טוב?
כי מודל שפה משלים את התשובה הכי סבירה, גם כשאין לו מידע. כדאי לבקש במפורש שלא ימציא, לתת לו את הנתונים בעצמכם, ולבדוק כל מספר לפני שמשתמשים בו.
רוצים לבנות בעסק תהליכים שמבוססים על AI ועובדים כל יום, ולא רק שיחות מזדמנות עם ChatGPT? דברו איתנו.
