Mūsdienu tehnoloģiju vidē notiek fundamentālas pārmaiņas, kas pielīdzināmas grafiskās lietotāja saskarnes (GUI) ieviešanai vai interneta izplatībai. Tā ir pāreja no deterministiskas skaitļošanas, kur katra komanda sniedz precīzi paredzamu rezultātu, uz varbūtības skaitļošanu, ko darbina lielie valodu modeļi (Large Language Models – LLM).
Šajā jaunajā paradigmā “uzvedņu inženierija” (prompt engineering) nav tikai teksta rakstīšana; tā ir augsta līmeņa kognitīvā programmēšana ar mērķi manipulēt ar neironu tīkla latento telpu vēlamā rezultāta iegūšanai. Atšķirībā no tradicionālās kodēšanas, kur sintakses kļūda aptur procesu, uzvedņu inženierijā “kļūda” izpaužas kā semantiska novirze — halucinācija, neprecizitāte vai stila neatbilstība. Tādēļ šī disciplīna pieprasa dziļu izpratni ne tikai par pieprasījuma saturu, bet arī par to, kā modelis “domā” un apstrādā informāciju.
Lielie valodu modeļi pēc būtības ir “nākamā žetona” (token) paredzēšanas sistēmas, kas darbojas 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. Kā liecina nozares pētījumi, mēs virzāmies no vienkāršas uzvedņu rakstīšanas uz “konteksta inženieriju” (context engineering), kuras fokusā ir nevis atsevišķs jautājums, bet visas modelim sniegtās informācijas arhitektūras pārvaldība.
Šajā rakstā padziļināti analizēsim uzvedņu konstruēšanu, kā arī aplūkosim praktiskus piemērus, tostarp specifisku gadījuma izpēti par reklāmas tekstu izveidi Latvijas tirgum.
1.1. Lielo valodu modeļu kognitīvā mehānika
Lai efektīvi vadītu mākslīgo intelektu (MI), jāizprot tā iekšējā loģika. LLM uztver pasauli nevis caur faktu prizmu, bet gan caur statistiskām asociācijām. Ievadot uzvedni “Uzraksti reklāmu”, modelis aktivizē neironu klasterus, kas saistīti ar mārketinga terminoloģiju. Taču, papildinot šo uzvedni ar kontekstu “Latvijas mājokļu labiekārtošanas entuziasti”, tiek aktivizēts pilnīgi cits, specifiskāks asociāciju tīkls, kas ietver kultūras nianses un reģionālo stilistiku.
Viens no galvenajiem izaicinājumiem ir “bezparaugu” (zero-shot) problēma. Tā rodas situācijās, kad modelim netiek sniegti piemēri, liekot tam paļauties tikai uz iepriekš apgūtajām zināšanām. Lai gan mūsdienu modeļi (piemēram, GPT-5, Gemini 3 Pro vai Claude 4.5) spēj veikt šādus uzdevumus ar pārsteidzošu precizitāti, tie bieži cieš no nekonsekvences. Turpretī “mazparaugu” (few-shot) mācīšanās, kur uzvednē iekļauti gan veiksmīgi, gan neveiksmīgi piemēri, būtiski uzlabo rezultātu paredzamību, ļaujot modelim “kopēt” parauga loģiku, nevis minēt lietotāja nodomu.
1.2. Uzvednes anatomija: sešu slāņu modelis
Analizējot efektīvākās uzvedņu struktūras, eksperti identificējuši sešus kritiskus komponentus, kas veido pilnīgu instrukciju. Šī struktūra, ko bieži dēvē par “KERNEL” vai “CO-STAR”, nodrošina modelim visu nepieciešamo informāciju. Izmantosim šo struktūru, lai dekonstruētu lietotāja sniegto piemēru par koka lampu reklāmu.
| Komponents | Definīcija | Funkcija kognitīvajā procesā |
|---|---|---|
| Loma (Persona) | Kāda ir MI piešķirtā loma – viena vai vairākas? (piem., “reklāmas speciālists”) | Aktivizē specifisku vārdu krājumu un domāšanas modeļus. |
| Konteksts | Fona informācija (piem., “mērķauditorija Latvijā”) | Ierobežo meklēšanas telpu un piešķir kultūras/faktu rāmi. |
| Uzdevums | Darbība (piem., “Izveidot 3 teksta variantus”) | Definē gala mērķi un darbības vārdu (verb). |
| Ierobežojumi | Ko nedarīt? (piem., “Īsi, maksimums 30 vārdi”) | Izslēdz nevēlamus ceļus varbūtību sadalījumā. |
| Formāts | Struktūra (piem., “Tabula, punkti”) | Nosaka sintaktisko izvades struktūru. |
| Piemēri | Paraugi (Few-shot) | Demonstrē stila un loģikas nianses (tone matching). |
Šī tabula kalpos par pamatu turpmākajām nodaļām, kurās detalizēti analizēsim katru elementu, integrējot to ar datiem par “mājokļu labiekārtošanas entuziastiem”.
2. Uzdevuma un konteksta definēšanas māksla
Jebkuras uzvednes pamatā ir precīza uzdevuma un konteksta definīcija. Atšķirība starp vāju un spēcīgu uzvedni slēpjas detaļās.
2.1. Konkrētība un detalizācija: “kas, kā, kur, kad”
Tabulā minētais princips “Esi konkrēts un detalizēts” ir fundamentāls. Vāja uzvedne būtu “Uzraksti reklāmu par lampām”. Šāda uzvedne ir pārāk plaša; modelis var uzrakstīt reklāmu ielu apgaismojumam vai lētām plastmasas lampām.
Turpretī spēcīga uzvedne: “Izveidotu 3 reklāmas tekstu variantus uzņēmumam, kas pārdod koka lampas, uzsvaru liekot uz atmosfēru un mājīgumu,” satur vairākus kritiskus signālus:
- Kvantitāte: “3 tekstus” — modelis zina precīzu apjomu.
- Objekts: “Koka lampas” — materiāls maina semantisko lauku uz dabisku, ilgtspējīgu un siltu.
- Vērtība: “Atmosfēra un mājīgums” — emocionālais enkurs (emotional anchor), kas virza modeli prom no tehniskajiem parametriem uz emocionālo ieguvumu.
Pētījumi rāda, ka precīza valoda un neviennozīmības novēršana ir kritisks faktors sekmīgā inženierijā. Piemēram, aizstājot vārdu “uzraksti” ar “izveido pārliecinošu eseju”, mainās modeļa iekšējais “noskaņojums” uz argumentāciju un retoriku.
2.2. Konteksta integrācija: kultūras un auditorijas faktors
Nākamais kritiskais elements ir konteksts. Piemērs: “Mūsu mērķauditorija: mājokļu labiekārtošanas entuziasti Latvijā, kuri augstu novērtē dabīgus materiālus.”
Šis teikums satur blīvu informāciju:
- Ģeogrāfija (Latvija): ļoti nozīmīgi. MI modeļi ir apmācīti uz globāliem datiem. Neminot “Latviju”, modelis var ģenerēt tekstus, kas atbilst ASV tirgus kultūrai. Norādot reģionu, modelis var pielāgot toni uz atturīgāku, ziemeļnieciskāku stilu.
- Interese (Mājokļu labiekārtošana): pieprasa estētisku, vizuālu un iedvesmojošu valodu.
- Vērtība (Dabīgi materiāli): saskan ar globālo ilgtspējības tendenci.
Konteksta inženierija ietver ne tikai statisku faktu ievadīšanu, bet arī dinamisku informācijas pārvaldību. Sarežģītākās sistēmās konteksts var ietvert iepriekšējo kampaņu rezultātus vai zīmola balss vadlīnijas (Brand Voice Guidelines). Visefektīvāk ir sniegt kontekstu pašā sākumā, lai modelis vispirms “iestatītu ainu” un tikai tad rīkotos.
2.3. Lomas un personības piešķiršana (Role Prompting)
Trešais elements ir lomas piešķiršana: “Tu esi sociālo mediju speciālists ar pieredzi interjera dizainā.”
Neironu tīklos lomas piešķiršana darbojas kā “sākotnējais iestatījums” (priming):
- “Tu esi programmētājs” — prioritāte loģikai un struktūrai.
- “Tu esi dzejnieks” — prioritāte ritmam un metaforām.
- Kombinācija “sociālo mediju speciālists” + “interjera dizains” rada unikālu hibrīdu, apvienojot zināšanas par tēmturiem (hashtags) un iesaisti ar estētisko vārdnīcu (tekstūra, gaisma, kompozīcija).
Pētījumi apstiprina, ka lomas piešķiršana uzlabo rezultātu atbilstību specifiskām nozaru prasībām. Bez tās modelis atbild kā “izpalīdzīgs asistents” — pieklājīgi, bet bez specifiskām zināšanām, noskaņas.
3. Strukturēšana un formāts — datu vadīta pieeja
LLM spēj ģenerēt tekstu jebkādā formātā, taču tam nepieciešamas precīzas instrukcijas, kādu rezultātu jūs sagaidāt.
3.1. Formāta noteikšana
Piemērā minēts: “Sniedz man 5 variācijas virsrakstiem, 3 vārdi katrā.”
Šis ir labs ierobežojumu piemērs:
- Struktūra: “5 variācijas”. Saraksts.
- Garums: “3 vārdi katrā”. Tas ir stingrs ierobežojums (Hard Constraint).
Sarežģītākos gadījumos, piemēram, datu analīzē, formāta noteikšana ir kritiska. Pieprasot “Izanalizē datus”, saņemsim blīvu teksta bloku. Pieprasot “Izveidot Markdown tabulu ar kolonnām: Problēma, Cēlonis, Risinājums”, iegūstam strukturētu, lietojamu rezultātu. Gemini gadījumā mums šos tabulas datus piedāvās ērti izeksportēt uz Google Sheets.
3.2. Labie un sliktie piemēri (Few-Shot Prompting)
Šī ir viena no spēcīgākajām tehnikām. Sniedzot piemērus, mēs modelim parādām ne tikai saturu, bet arī stilu (in-context learning).
- Piemērs “Iemieso dabu interjerā” ir poētisks, abstrakts.
- Piemērs “Rokām darināts” ir faktisks, uz vērtību orientēts.
Analizējot šos piemērus, modelis saprot, ka tiek meklētas īsas, kodolīgas frāzes. Pievienojot “slikto piemēru” (negatīvā uzvedne), teiksim: “Slikts piemērs: ‘Lēta lampa tavai mājai'”, modelis saprot, no kā izvairīties (vārda “lēts” lietošana, agresīva pārdošana).
3.3. Garuma un satura ierobežošana
“Īsi — 30 vārdos; koncentrējies uz ieguvumiem.”
Šis ierobežojums kalpo diviem mērķiem:
- Ekonomija: īsāki teksti ir vieglāk uztverami sociālajos tīklos.
- Fokuss: “Koncentrējies uz ieguvumiem” ir klasisks mārketinga princips (Benefits vs Features). Tas neļauj modelim aizrauties ar tehnisko parametru aprakstiem, bet liek rakstīt par sajūtām.
4. Uzlabotas kognitīvās arhitektūras un spriešana
Lai sasniegtu izcilību sarežģītos uzdevumos, jāizmanto tehnikas, kas ļauj modelim “domāt” pirms atbildēšanas. Uzvednes izveidē varat kombinēt latviešu vārdus kopā ar vārdiem angļu valodā, ja vēlaties precīzāk norādīt terminoloģiju vai specifiskas lietas.
4.1. Domu ķēdes (Chain-of-Thought – CoT) uzvednes
“Domu ķēdes” metode liek modelim izklāstīt savu domāšanas procesu pirms galarezultāta sniegšanas.
Pielietojums “Lampas” piemērā:
- CoT uzvedne: “Domā soli pa solim. Vispirms identificē mērķauditorijas galvenās problēmas (pain points) saistībā ar apgaismojumu. Otrkārt, izdomā, kā koka lampa tās atrisina. Treškārt, uzraksti reklāmas tekstu, kas savieno risinājumu ar emocijām. Beigās sniedz tikai reklāmas tekstu.”
Rezultātā teksts būs balstīts uz loģisku argumentāciju, nevis nejaušu vārdu ģenerēšanu.
4.2. Sistēmas uzvednes un metauzvednes
Profesionālā darbā bieži izmanto metauzvednes (metaprompting) — lūdzot pašam MI uzlabot uzvedni.
Piemērs: “Tu esi Prompt Engineering eksperts. Es vēlos uzrakstīt reklāmu koka lampām. Kāda informācija man tev jāsniedz, lai tu uzrakstītu pasaules līmeņa reklāmu? Uzraksti man uzlabotu uzvedni.”
5. Praktiskā pielietojuma ietvari
Lai standartizētu darbu, industrijā izmanto specifiskus ietvarus.
5.1. CO-STAR ietvars (Biznesam un satura radīšanai)
CO-STAR (Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response) ir zelta standarts.
| CO-STAR Elements | Pielietojums “Lampas” piemērā |
|---|---|
| C (Konteksts) | Latvijas uzņēmums, ražo roku darba koka lampas. Tirgus pārsātināts ar plastmasu. |
| O (Mērķis) | Pārdot sajūtu par mājīgumu un dabu, nevis tikai gaismas avotu. |
| S (Stils) | Minimālistisks, poētisks, bet pārliecinošs. |
| T (Tonis) | Silts, aicinošs, uzticams. |
| A (Auditorija) | Mājokļu labiekārtošanas entuziasti Latvijā (25-45 gadi), kas novērtē ilgtspējību. |
| R (Rezultāts) | 3 reklāmas teksti, katrs līdz 30 vārdiem, saraksta formātā. |
5.2. KERNEL ietvars (Tehniskiem uzdevumiem)
Tehniskiem uzdevumiem piemērotāks ir KERNEL (Keep it simple, Easy to verify, Reproducible, Narrow scope, Explicit constraints, Logical structure). Tas nodrošina, piemēram, precīzu un pārbaudāmu Python koda ģenerēšanu datu analīzei.
6. Datu analīze un kodēšana ar MI
MI modeļi ir izcili “tulki” starp nestrukturētu tekstu un strukturētām tabulām. Spēja transformēt datus ir viena no MI spēcīgākajām pusēm. Piemēram, var pieprasīt modelim ģenerēt vizualizācijas kodu: “Ņemot vērā, ka viena reklāma sasniedza 500 klikšķus, bet cita tikai 200, ģenerē Python kodu stabiņu diagrammai, salīdzinot efektivitāti.”
7. Iteratīvā precizēšana
Profesionāļi izmanto iteratīvo procesu: Melnraksts -> Testēšana -> Analīze -> Precizēšana.
Bieži vien pirmā atbilde ir tikai sākumpunkts. Pievienojot ierobežojumus (“Saīsini uz pusi”, “Pievieno vairāk emociju”), tiek sasniegts vēlamais rezultāts.
8. Biežākās kļūdas
- Pārslodze: pārāk daudz uzdevumu vienā uzvednē. Risinājums: Sadalīt soļos (Prompt Chaining).
- Neskaidri mērķi: subjektīvi jēdzieni kā “labs teksts”. Risinājums: Definēt kritērijus.
- Konteksta trūkums: faktu nesniegšana noved pie halucinācijām. Risinājums: Sniegt pārbaudāmus datus.
9. Konkrēts lietošanas scenārijs: “Meža Gaisma”
Virsuzvedne (Mega-Prompt) produkta palaišanai:
- Loma: Tu esi vadošais satura mārketinga speciālists ar specializāciju skandināvu dizainā un ilgtspējīgu produktu virzīšanā Latvijas tirgū.
- Konteksts: Mēs esam galdniecības uzņēmums “Meža Gaisma”. Ražojam lampas no Latvijas ozola. Mērķauditorija: cilvēki, kas vēlas ienest dabu pilsētas dzīvoklī un novērtē roku darbu.
- Uzdevums: Izveido 3 unikālus Instagram ierakstu tekstus.
- Ierobežojumi:
- Garums: Līdz 30 vārdiem.
- Stils: Mājīgs, iedvesmojošs, neuzbāzīgs.
- Formāts: Iekļauj koka/dabas tēmai atbilstošas emocijzīmes.
- Piemēri:
- Labs: “Sajūti meža mieru savā viesistabā. Katra lampa ir unikāls dabas mākslas darbs. 🌿 #MežaGaisma”
- Slikts: “Pērc tagad! Lētākā cena, labākā kvalitāte.”
- Izvade: Tabula ar kolonnām: “Ideja/Leņķis”, “Teksts”, “Ieteicamais attēls”.
Piemērs rezultātam teksta formātā:
| Ideja/Leņķis | Teksts | Ieteicamais attēls |
|
Dabas elpa pilsētā
(Fokuss uz kontrastu un mieru) |
Pilsētas trokšņi paliek aiz loga. Ar “Meža Gaisma” lampu tavās mājās ienāk Latvijas ozola spēks un nesamākslots dabas miers. 🌳✨ | Minimālistisks pilsētas dzīvokļa stūrītis. Lampa uz ozolkoka kumodes, fonā nedaudz izplūdis pilsētas skats pa logu vai istabas augi. |
|
Unikālais raksts
(Fokuss uz ekskluzivitāti un tekstūru) |
Nav divu vienādu koku, nav divu vienādu stāstu. Tavs unikālais gaismas avots, ar rokām veidots no pamatīga Latvijas ozola. 🪵💡 | Tuvplāns (macro), kurā redzama koka tekstūra un gadskārtas lampas pamatnē, uz kuras krīt silta gaisma. |
|
Vakara rituāls
(Fokuss uz sajūtām un mājīgumu) |
Vakara rituāls: silta tēja un gaisma, kas “elpo”. Ļauj ozola siltajam tonim apskaut tavu atpūtas stūrīti un radīt īstu mājīgumu. 🕯️🍂 | Vakara noskaņa. Lampa ieslēgta, blakus atvērta grāmata un kūpoša tējas krūze. Gaisma ir maiga un silta. |
Šo sarunu varat papildināt ar attēlu, video izveidi. Zemāk piemērs attēla izveidei ar Gemini Nano Banana Pro modeli.
Nākotnes perspektīva
Uzvedņu inženierija ir kļuvusi par kritisku prasmi — tā vairs nav “saruna ar robotu”, bet domāšanas strukturēšana. Nākotne pieder aģentu sistēmām, kur uzvednes kļūst par daļu no plašākas arhitektūras. Atcerieties: MI ir spogulis, kas atstaro jūsu instrukciju kvalitāti. Jo skaidrāka doma, jo labāks rezultāts. Eksperimentējiet un apgūstiet, kādas uzvednes sniedz labāku rezultātu jūsu uzdevumiem.
