Mākslīgā intelekta (MI) uzvedņu jeb promptu izveides principi un piemēri

Mūsdienu tehnoloģiskajā ainavā mēs piedzīvojam fundamentālu pāreju, kas ir salīdzināma ar grafiskās lietotāja saskarnes (GUI) ieviešanu vai interneta izplatību. Tā ir pāreja no deterministiskas skaitļošanas, kur katra komanda sniedz precīzi paredzamu rezultātu, uz varbūtības skaitļošanu, ko darbina lielo valodu modeļi (LLM). Šajā jaunajā paradigmā “uzvedņu inženierija” (prompt engineering) nav vienkārša teksta rakstīšana; tā ir augsta līmeņa kognitīvā programmēšana, kuras mērķis ir manipulēt ar neironu tīkla latento telpu, lai iegūtu vēlamo rezultātu.1 Atšķirībā no tradicionālās kodēšanas, kur sintakses kļūda aptur procesu, uzvedņu inženierijā “kļūda” izpaužas kā semantiska novirze — halucinācija, neprecizitāte vai stila neatbilstība. Tāpēc šī disciplīna prasa dziļu izpratni ne tikai par to, ko mēs prasām, bet kā modelis “domā” un apstrādā informāciju.

Uzvedņu inženierijas būtība slēpjas entropijas samazināšanā. Lielie valodu modeļi pēc savas būtības ir nākamā žetona (token) paredzēšanas mašīnas, kas operē milzīgā varbūtību telpā. Bez precīzām instrukcijām modelis izvēlēsies statistiski ticamāko, bet bieži vien vispārīgāko vai “vidējo” ceļu. Inženiera uzdevums ir ar vārdu palīdzību sašaurināt šo telpu, izveidojot “koridoru”, kas neizbēgami noved pie kvalitatīva rezultāta.3 Kā norādīts nozares pētījumos, mēs virzāmies no vienkāršas uzvedņu rakstīšanas uz “konteksta inženieriju” (context engineering), kuras fokuss ir nevis uz vienu jautājumu, bet uz visas informācijas arhitektūras pārvaldību, kas tiek padota modelim.4

Šajā ziņojumā mēs veiksim padziļinātu analīzi par uzvedņu konstruēšanu, balstoties uz jaunākajiem 2024. un 2025. gada pētījumiem, un integrēsim praktiskus piemērus, tostarp specifisku gadījuma izpēti par reklāmas tekstu ģenerēšanu Latvijas tirgum, lai demonstrētu teorijas pielietojumu praksē.

1.1. Lielo Valodu Modeļu Kognitīvā Mehānika

Lai efektīvi vadītu AI, ir jāsaprot tā iekšējā loģika. LLM neuztver pasauli caur faktu prizmu, bet gan caur statistiskām asociācijām. Kad mēs ievadām uzvedni “Uzraksti reklāmu”, modelis aktivizē neironu klasterus, kas saistīti ar mārketinga terminoloģiju. Tomēr, ja mēs papildinām šo uzvedni ar kontekstu “Latvijas mājokļu dekoru entuziasti”, mēs aktivizējam pilnīgi citu, daudz specifiskāku asociāciju tīklu, kas ietver kultūras nianses, valodas stilistiku un reģionālo specifiku.

Viens no galvenajiem izaicinājumiem ir “nulles šāviena” (zero-shot) problēma. Nulles šāviena uzvedne ir tāda, kurā modelim netiek sniegti piemēri, paļaujoties tikai uz tā iepriekš apmācītajām zināšanām.1 Lai gan mūsdienu modeļi (kā GPT-4 vai Claude 3) ir spējīgi veikt zero-shot uzdevumus ar pārsteidzošu precizitāti, tie bieži cieš no nekonsekvences. Turpretī “dažu šāvienu” (few-shot) mācīšanās, kur uzvednē tiek iekļauti labi un slikti piemēri, dramatiski uzlabo rezultātu paredzamību, jo modelis var “kopēt” parauga loģiku, nevis minēt lietotāja nodomu.6

1.2. Uzvednes Anatomija: Sešu Slāņu Modelis

Analizējot efektīvākās uzvedņu struktūras, eksperti ir identificējuši sešus kritiskus komponentus, kas veido perfektu instrukciju. Šī struktūra, ko bieži dēvē par “KERNEL” vai “CO-STAR” variācijām, nodrošina, ka modelim ir visa nepieciešamā informācija.8 Mēs izmantosim šo struktūru, lai dekonstruētu lietotāja sniegto tabulas piemēru par koka lampu reklāmu.

Šī tabula kalpos par pamatu turpmākajām nodaļām, kur mēs detalizēti izjauksim katru elementu, integrējot to ar lietotāja sniegtajiem datiem par “mājokļu dekoru entuziastiem”.

2. Nodaļa: Uzdevuma un Konteksta Definēšanas Māksla

Jebkuras uzvednes sirds ir precīza uzdevuma un konteksta definīcija. Kā redzams lietotāja sniegtajā piemērā, atšķirība starp vāju un spēcīgu uzvedni slēpjas detaļās.

2.1. Konkrētība un Detalizācija: “Kas, Kā, Kur, Kad”

Lietotāja tabulā minētais princips “Esi konkrēts un detalizēts” ir fundamentāls. Vāja uzvedne būtu “Uzraksti reklāmu lampām”. Šāda uzvedne ir pārāk plaša; modelis var uzrakstīt reklāmu ielu apgaismojumam, biroja lampām vai lētām plastmasas lampām.

Turpretī spēcīga uzvedne, kā norādīts piemērā: “Ģenerē 3 reklāmas tekstus uzņēmumam, kas pārdod koka lampas, uzsvaru liekot uz atmosfēru un mājīgumu,” satur vairākus kritiskus signālus:

1. Kvantitāte: “3 tekstus” — modelis zina precīzu apjomu.

2. Objekts: “Koka lampas” — materiāls maina semantisko lauku uz dabisku, ilgtspējīgu, siltu.

3. Vērtība: “Atmosfēra un mājīgums” — tas ir emocionālais enkurs (emotional anchor), kas virza modeli prom no tehniskajiem parametriem (vatiem, lūmeniem) uz emocionālo ieguvumu.

Pētījumi rāda, ka precīza valoda un neviennozīmības novēršana (“Use precise language and avoid ambiguity”) ir viens no svarīgākajiem faktoriem veiksmīgā inženierijā.2 Piemēram, aizstājot vārdu “uzraksti” ar “izveido pārliecinošu eseju”, mēs mainām modeļa iekšējo “noskaņojumu” uz argumentāciju un retoriku.

2.2. Konteksta Ievadīšana: Kultūras un Auditorijas Faktors

Otrs kritiskais elements ir konteksts. Lietotāja piemērs: “Mūsu mērķauditorija: mājokļu dekoru entuziasti Latvijā, alkatīgi uz dabīgām materiālām.”

Šis teikums satur blīvu informāciju:

• Ģeogrāfija (Latvija): Tas ir vitāli svarīgi. AI modeļi ir apmācīti uz globāliem datiem. Ja mēs nenorādām “Latvija”, modelis var ģenerēt tekstus, kas atbilst ASV tirgus kultūrai (piemēram, uzsvars uz “pateicības dienu” vai lieliem izmēriem). Norādot Latviju, modelis (atkarībā no tā apmācības datiem par Baltijas reģionu) var pielāgot toni uz atturīgāku, ziemeļnieciskāku stilu, kas raksturīgs skandināvu dizaina ietekmei.

• Interese (Mājokļu dekors): Tas nozīmē, ka valodai jābūt estētiskai, vizuālai, iedvesmojošai.

• Vērtība (Dabīgi materiāli): Tas saslēdzas ar globālo tendenci uz ilgtspējību.

Konteksta inženierija (Context Engineering) ietver ne tikai statisku faktu ievadīšanu, bet arī dinamisku informācijas pārvaldību.4 Sarežģītākās sistēmās konteksts var ietvert arī iepriekšējo kampaņu rezultātus vai zīmola balss vadlīnijas (Brand Voice Guidelines). Pētījumi liecina, ka konteksta sniegšana ir visefektīvākā, ja tā tiek strukturēta sākumā, pirms uzdevuma, lai modelis vispirms “iestatītu scēnu” un tikai tad rīkotos.10

2.3. Lomas un Personas Piešķiršana (Role Prompting)

Lietotāja tabulas trešais elements ir lomas piešķiršana: “Tu esi sociālo mediju speciālists ar pieredzi interjera dizainā.”

Kāpēc tas strādā? Neironu tīklos lomas piešķiršana darbojas kā “sākotnējais iestatījums” (priming).

• Ja mēs sakām “Tu esi programmētājs”, modelis prioritizē loģiku, struktūru un precizitāti.

• Ja mēs sakām “Tu esi dzejnieks”, modelis prioritizē ritmu, metaforas un emocijas.

• Kombinācija “sociālo mediju speciālists” + “interjera dizains” rada unikālu hibrīdu. “Sociālo mediju speciālists” aktivizē zināšanas par tēmturiem (hashtags), īsu formu, “Call-to-Action” (CTA) un iesaisti. “Interjera dizains” pievieno estētisko vārdnīcu (tekstūra, gaisma, kompozīcija).

Pētījumi apstiprina, ka lomas piešķiršana uzlabo rezultātu atbilstību specifiskām nozaru prasībām, jo modelis “ienirst” attiecīgajā apmācību datu segmentā.11 Bez lomas modelis atbild kā “izpalīdzīgs asistents” — pieklājīgi, bet bez specifiskas “garšas”.

3. Nodaļa: Strukturēšana un Formāts — Datu Vadīta Pieeja

Kad esam definējuši kas un kāpēc, mums jādefinē kā. LLM spēj ģenerēt tekstu jebkādā formātā, bet tam ir nepieciešamas precīzas instrukcijas.

3.1. Formāta Noteikšana

Lietotāja piemērā minēts: “Dod man 5 variācijas virsrakstiem 3 vārdos katrs.”

Šis ir izcils ierobežojumu piemērs.

• Struktūra: “5 variācijas”. Saraksts.

• Garums: “3 vārdos katrs”. Tas ir stingrs ierobežojums (Hard Constraint).

AI modeļiem dažreiz ir grūtības ar precīzu vārdu skaita ievērošanu (jo tie skaita žetonus, nevis vārdus), taču īsiem ierobežojumiem (kā 3 vārdi) tie parasti darbojas labi. Sarežģītākos gadījumos, piemēram, datu analīzē, formāta noteikšana ir kritiska. Ja mēs prasām “Izanalizē datus”, mēs saņemsim teksta blāķi. Ja mēs prasām “Izveido Markdown tabulu ar kolonnām: Problēma, Cēlonis, Risinājums”, mēs saņemam strukturētu, lietojamu rezultātu.13

3.2. Labie un Sliktie Piemēri (Few-Shot Prompting)

Šī ir viena no spēcīgākajām tehnikām. Lietotāja tabula iesaka: “Piemēri: ‘Iemieso dabu interjerā’, ‘Rokām darināts’. Tagad dod 5 jaunus variantus.”

Teorētiskais pamatojums tam ir “in-context learning” (mācīšanās kontekstā). Sniedzot piemērus, mēs modelim parādām ne tikai saturu, bet arī stilu.

• Piemērs “Iemieso dabu interjerā” ir poētisks, abstrakts.

• Piemērs “Rokām darināts” ir faktisks, uz vērtību orientēts.Modelis, analizējot šos piemērus, saprot, ka mēs meklējam īsas, kodolīgas frāzes, kas uzsver dabisko izcelsmi.

Ja mēs pievienotu arī “Slikto piemēru” (Negative Prompting koncepts), teiksim: “Slikts piemērs: ‘Lēta lampa tavai mājai'”, modelis saprastu, no kā izvairīties (vārda “lēts” lietošana, pārāk tieša pārdošana).15 Negatīvie ierobežojumi ir īpaši noderīgi, lai novērstu klišejas vai nevēlamu toni.

3.3. Garuma un Satura Ierobežošana

“Īsi — 30 vārdos; koncentrējies uz ieguvumiem.”

Šis ierobežojums kalpo diviem mērķiem:

1. Ekonomija: Īsāki teksti ir vieglāk uztverami sociālajos tīklos.

2. Fokuss: “Koncentrējies uz ieguvumiem” (Benefit-focused) ir klasisks mārketinga princips (Benefits vs Features). Tas neļauj modelim aizrauties ar lampas izmēru aprakstiem, bet liek rakstīt par to, kā lampa liks justies.

4. Nodaļa: Uzlabotas Kognitīvās Arhitektūras un Spriešana

Līdz šim mēs apskatījām pamata struktūru. Tomēr, lai sasniegtu ekselenci, īpaši sarežģītos uzdevumos, ir jāizmanto uzlabotas tehnikas, kas ļauj modelim “domāt” pirms atbildēšanas.

4.1. Domu Ķēdes (Chain-of-Thought – CoT) Uzvednes

Viena no revolucionārākajām metodēm pēdējos gados ir “Domu Ķēde”.1 Tā vietā, lai prasītu rezultātu uzreiz, mēs lūdzam modelim izklāstīt savu domāšanas procesu.

Pielietojums “Lampas” piemērā:

Parasta uzvedne: “Uzraksti reklāmu lampai.”

CoT Uzvedne: “Domā soli pa solim. Vispirms identificē mērķauditorijas galvenās sāpes (pain points) saistībā ar apgaismojumu. Otrkārt, izdomā, kā koka lampa atrisina šīs sāpes. Treškārt, uzraksti reklāmas tekstu, kas savieno šo risinājumu ar emocijām. Beigās dod tikai reklāmas tekstu.”

Kāpēc tas ir labāk?

1. Loģika: Modelis vispirms “izdomā” argumentus (piem., “auksta gaisma rada stresu”, “koks rada siltumu”).

2. Kvalitāte: Gala teksts būs balstīts uz loģisku argumentāciju, nevis nejaušu vārdu ģenerēšanu.Pētījumi rāda, ka CoT būtiski uzlabo rezultātus uzdevumos, kas prasa spriešanu, aritmētiku vai sarežģītu analīzi.19

4.2. Sistēmas Uzvednes (System Prompts) un Metaprompting

Sistēmas uzvedne ir “dievs” AI pasaulē — tā ir neredzamā instrukcija, kas nosaka visus noteikumus pirms sarunas sākuma. Profesionālā darbā mēs bieži izmantojam metaprompting — lūdzam pašam AI uzlabot mūsu uzvedni.20

Piemērs metaprompting procesam:

“Tu esi Prompt Engineering eksperts. Es vēlos uzrakstīt reklāmu koka lampām. Kādu informāciju man tev jāiedod, lai tu uzrakstītu pasaules līmenī labāko reklāmu? Uzraksti man uzlabotu uzvedni.”

Šī pieeja bieži atklāj nianses, par kurām cilvēks var neiedomāties (piemēram, sezonalitāte, zīmola arhetips, vizuālais stils).

5. Nodaļa: Praktiskā Pielietojuma Ietvari (Frameworks)

Lai standartizētu darbu, industrijā tiek izmantoti specifiski akronīmi un ietvari. Mēs salīdzināsim divus populārākos: CO-STAR un KERNEL, un integrēsim tos ar lietotāja piemēru.

5.1. CO-STAR Ietvars (Biznesa un Satura Radīšanai)

CO-STAR (Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response) ir zelta standarts biznesa komunikācijai.9

Izmantojot šo ietvaru, mēs garantējam, ka neviens aspekts netiek aizmirsts. Tas ir īpaši noderīgi komandās, lai nodrošinātu, ka visi darbinieki veido līdzīgas kvalitātes uzvednes.

5.2. KERNEL Ietvars (Tehniskiem un Datu Uzdevumiem)

Ja mūsu uzdevums būtu nevis reklāma, bet datu analīze par lampu pārdošanu, mēs izmantotu KERNEL (Keep it simple, Easy to verify, Reproducible, Narrow scope, Explicit constraints, Logical structure).8

Piemērs:

“Mums ir Excel fails ar pārdošanas datiem. (Context). Izveido Python skriptu, kas aprēķina vidējo pasūtījuma vērtību. (Task). Izmanto tikai Pandas bibliotēku. (Constraints). Kodam jābūt komentētam. (Easy to verify).”

6. Nodaļa: Datu Analīze un Kodēšana ar AI — “Uzvednes ar Datiem”

Lietotāja pieprasījums ietver norādi izmantot datus no tabulas. Tas paver plašāku tēmu: kā AI strādā ar strukturētiem datiem.

6.1. No Teksta uz Tabulu un Atpakaļ

AI modeļi ir izcili “tulki” starp nestrukturētu tekstu un strukturētām tabulām. Ja jums ir apraksts par lampu (“Mūsu lampa ir 30cm augsta, no ozola, maksā 50 EUR”), jūs varat lūgt: “Pārveido šo aprakstu JSON formātā ar laukiem: augstums, materiāls, cena.”

Un otrādi — kā lietotāja piemērā — mēs dodam strukturētas instrukcijas (tabulas rindas) un lūdzam ģenerēt radošu tekstu. Šī spēja transformēt datus (Data Transformation) ir viena no AI spēcīgākajām pusēm datu inženierijā.22

6.2. Datu Vizualizācijas Uzvednes

Ja mēs vēlētos analizēt, kuras reklāmas strādā labāk, mēs varētu izmantot AI, lai ģenerētu vizualizācijas kodu.

Uzvedne: “Ņemot vērā, ka ‘Dabīgā’ reklāma saņēma 500 klikšķus, bet ‘Modernā’ tikai 200, uzģenerē Python kodu, kas izveido stabiņu diagrammu (Bar Chart), salīdzinot efektivitāti. Pievieno virsrakstu ‘Reklāmu Veiktspēja Latvijas Tirgū’.”.13

Šeit svarīgi ir sniegt precīzus datus un vēlamos parametrus (krāsas, asu nosaukumus), lai izvairītos no ģeneriskiem grafikiem.

7. Nodaļa: Iteratīvā Precizēšana (The Refinement Loop)

Neviena uzvedne nav perfekta ar pirmo reizi. Profesionāļi izmanto iteratīvo procesu.

1. Drafts: Uzraksti pirmo versiju (kā lietotāja tabulā).

2. Testēšana: Palaid uzvedni.

3. Analīze: Vai tonis bija pārāk formāls? Vai garums bija par lielu?

4. Refinement: Pievieno ierobežojumus. “Rezultāts bija pārāk garš. Saīsini uz pusi.” vai “Tas izklausījās pārāk robotizēti. Pievieno vairāk emociju.”.23

Lietotāja piemērā redzams padoms: “Ierobežo garumu vai saturu.” Tas ir tiešs iterācijas rezultāts. Iespējams, pirmais mēģinājums deva 100 vārdus, kas nederēja Twitter vai Instagram, tāpēc tika pievienots ierobežojums “Īsi — 30 vārdos”.

8. Nodaļa: Biežākās Kļūdas un Kā no Tām Izvairīties

Analizējot pētījumu datus par neveiksmīgām uzvednēm 25, izceļas vairākas tendences, no kurām jāizvairās:

1. Pārslodze (Overloading): Mēģinājums vienā uzvednē prasīt analīzi, tulkojumu, kopsavilkumu un jaunu ideju ģenerēšanu.

• Risinājums: Sadali uzdevumu soļos (Prompt Chaining).

2. Neskaidri Mērķi: “Uzraksti labu tekstu.” Kas ir “labs”?

• Risinājums: Definē kritērijus (piem., “teksts, kas satur jautājumu un aicinājumu uz darbību”).

3. Konteksta Trūkums (Hallucination Risk): Ja neiedodam faktus (piemēram, lampas cenu vai materiālu), AI tos izdomās (halucinēs).

• Risinājums: Vienmēr sniedz “Ground Truth” datus vai dokumentāciju (RAG princips).27

9. Nodaļa: Konkrēti Lietošanas Scenāriji (Case Studies)

9.1. Scenārijs A: Jauna Produkta Palaišana (Koka Lampas)

Izmantojot visu apgūto, izveidosim “Super-Uzvedni” (Mega-Prompt), kas apvieno visus lietotāja tabulas elementus vienā veselumā.

Uzvedne:

Loma: Tu esi vadošais satura mārketinga speciālists ar specializāciju Skandināvu dizaina un ilgtspējīgu produktu virzīšanā Latvijas tirgū.

Konteksts: Mēs esam mazs galdniecības uzņēmums “Meža Gaisma”. Mēs ražojam lampas no Latvijas ozola. Mūsu mērķauditorija ir cilvēki, kas vēlas ienest dabu savā pilsētas dzīvoklī. Viņi novērtē roku darbu, nevis masu produkciju.

Uzdevums: Izveido 3 unikālus sociālo tīklu ierakstu tekstus (captions) Instagram platformai.

Ierobežojumi:

• Garums: Katrs teksts ne garāks par 30 vārdiem.

• Stils: Mājīgs, iedvesmojošs, bet ne uzbāzīgs.

• Formāts: Iekļauj emocijzīmes (emojis), kas atbilst koka/dabas tēmai.

Piemēri (Tone Matching):

• Labs: “Sajūti meža mieru savā viesistabā. Katra lampa ir unikāls dabas mākslas darbs. 🌿 #MežaGaisma”

• Slikts: “Pērc mūsu lampu tagad! Lētākā cena un labākā kvalitāte. Atlaides visiem!” (Pārāk agresīvs).

Izvade: Lūdzu, sniedz rezultātu tabulā ar kolonnām: “Ideja/Leņķis”, “Teksts”, “Ieteicamais Attēls”.

Šī uzvedne ir pilnīga. Tā integrē lomu, kontekstu, uzdevumu, ierobežojumus, piemērus un formātu. Tā neatstāj vietu minējumiem.

9.2. Scenārijs B: Datu Analīze un Atskaite

Ja “Meža Gaisma” vadītājs vēlas analizēt atsauksmes:

Uzvedne:

Loma: Tu esi datu analītiķis.

Konteksts: Šeit ir 50 klientu atsauksmes par mūsu lampām (iekopēts teksts).

Uzdevums:

1. Veic sentimenta analīzi (Pozitīvs/Neitrāls/Negatīvs).

2. Identificē 3 galvenās tēmas, par ko cilvēki runā (piem., dizains, cena, piegāde).

3. Izveido kopsavilkuma tabulu Markdown formātā.Stils: Objektīvs, analītisks.

Secinājumi un Nākotnes Perspektīva

Uzvedņu inženierija ir kļuvusi par kritisku prasmi jebkuram profesionālim. Tā vairs nav par “sarunāšanos ar robotu”, bet par domāšanas strukturēšanu. Lietotāja sniegtā tabula ar elementiem “Uzdevums, Konteksts, Piemēri” ir fundamentāls modelis, kas darbojas kā bāze.

Tomēr nākotne pieder Konteksta Inženierijai un Aģentu Sistēmām, kur uzvednes kļūst par daļu no lielākas arhitektūras, kas spēj ne tikai ģenerēt tekstu, bet arī veikt darbības (sūtīt e-pastus, analizēt datubāzes, veidot mājaslapas).28

Lai gūtu panākumus:

1. Esiet specifiski: Vienmēr definējiet “Kas, Kur, Kad”.

2. Dodiet piemērus: Few-shot ir atslēga uz kvalitāti.

3. Iterējiet: Uztveriet pirmo atbildi kā melnrakstu.

4. Strukturējiet: Izmantojiet CO-STAR vai līdzīgus ietvarus, lai nekas netiktu aizmirsts.

AI ir spogulis — tas atstaro jūsu instrukciju kvalitāti. Jo skaidrāka doma, jo labāks rezultāts.