Inżynieria promptów (Prompt Engineering): definicja, rola strategiczna i anatomia skutecznej komunikacji z AI

Dlaczego prompt ma znaczenie? Geneza i definicja inżynierii promptów

Nowoczesne duże modele językowe (LLM) – jak rodzina GPT – działają jako modele autoregresywne: otrzymują sekwencję tokenów i przewidują kolejny token na podstawie rozkładu prawdopodobieństwa wyuczonego na ogromnych korpusach tekstu.^[1] Już w pracy o GPT‑3 pokazano, że te same parametry modelu mogą wykonywać zupełnie różne zadania (tłumaczenie, streszczanie, klasyfikacja), jeśli tylko odpowiednio sformułuje się tekst wejściowy – tzw. prompt.^[2]

To doprowadziło do wyodrębnienia nowej dyscypliny z pogranicza inżynierii oprogramowania, lingwistyki i UX – Inżynierii promptów (Prompt Engineering, PE). W literaturze opisuje się ją jako sztukę i naukę projektowania, testowania oraz optymalizowania instrukcji w języku naturalnym, które sterują zachowaniem modeli generatywnych, bez modyfikowania ich wag.^[3] Jest to de facto nowy paradygmat programowania deklaratywnego: zamiast opisywać kroki algorytmu, określamy wymagane właściwości wyniku – rolę, ton, format, poziom szczegółowości.

Jednocześnie prace nad tzw. in‑context learning pokazały, że LLM potrafią „uczyć się w locie” z przykładów umieszczonych w prompcie – model dopasowuje swoje zachowanie do kilku par wejście→wyjście, które widzi w kontekście, mimo że parametry sieci pozostają niezmienione.^[4] To sprawia, że prompt jest dziś pełnoprawnym interfejsem programowania modeli AI, a nie tylko „pytaniem do chatbota”.

Myśl przewodnia: zamiast modyfikować miliardy parametrów modelu, uczymy się panować nad nim poprzez starannie zaprojektowaną sekwencję tokenów wejściowych – prompt staje się lekką, ale bardzo wpływową warstwą sterującą.

Oś czasu: od „promptu” do inżynierii kontekstu (2018–2025)

Poniżej krótka oś rozwoju: od unifikacji zadań jako QA, przez „sterowanie promptem” i RAG, aż po świadome zarządzanie całym oknem kontekstowym (system prompt + historia + narzędzia).

Wniosek: w dojrzałych systemach wygrywa nie „magiczna formułka”, tylko dyscyplina: dobra instruktarzowość, kontrola formatu, porządny kontekst i sensowna architektura (RAG/narzędzia/guardrails).

Anatomia mistrzowskiego promptu: model kontraktu z modelem językowym

W praktyce inżynierskiej prompt można traktować jako kontrakt semantyczny, który precyzuje wymagania wobec modelu językowego: określa zadanie, zakres dopuszczalnych danych, przyjmowaną perspektywę oraz oczekiwany format wyniku. Ujęcia systematyczne proponowane w przeglądach inżynierii promptów wskazują, że odpowiednio zaprojektowany prompt pełni rolę lekkiej warstwy sterującej zachowaniem modelu, bez konieczności modyfikacji jego parametrów trenowalnych.^[3][5]

W większości zastosowań praktycznych wystarcza rozbicie promptu na cztery fundamentalne elementy: instrukcję, kontekst, rolę modelu oraz format odpowiedzi. Taki schemat jest spójny z podejściami opisanymi w literaturze poświęconej prompt engineering i in‑context learning,^[4] a jednocześnie tworzy bazę do dalszych rozszerzeń (RAG, wykorzystanie narzędzi, meta‑prompty).

Wniosek inżynierski: prompt jest pełnoprawną specyfikacją zadania. Jeżeli nie definiuje wprost zadania, kontekstu, roli i formatu odpowiedzi, to zwykle ma charakter konwersacyjny, a nie inżynierski.^[3]

Instrukcja (definicja zadania)

Instrukcja stanowi centralny element kontraktu. Powinna jednoznacznie określać typ działania (np. wyjaśnij, porównaj, zaprojektuj, wyodrębnij), oczekiwany rezultat (np. lista punktów, tabela, rekord JSON) oraz kryteria sukcesu (np. liczba elementów, zakres, poziom szczegółowości). Tego rodzaju ujęcie jest zgodne z rekomendacjami przeglądów prompt engineering, które traktują prompty jako specyfikacje zadań w języku naturalnym.^[5]

[ZADANIE]
Wykonaj następujące działanie: {{CZASOWNIK_AKCJI}}.

[CEL]
Oczekiwany rezultat: {{OPIS_WYNIKU}}.

[KRYTERIA OCENY]
Wynik uznaje się za poprawny, jeżeli: {{WARUNKI_SUKCESU}}.

[ADRESAT]
Docelowy odbiorca: {{ODBIORCA}}.

Kontekst zadania

Kontekst obejmuje wszystkie informacje, na podstawie których model ma formułować odpowiedzi: fragmenty dokumentów, dane liczbowe, opis sytuacji biznesowej lub ograniczenia dziedzinowe. Badania nad in‑context learning wskazują, że jakość oraz dobór kontekstu mają istotny wpływ na trafność wyników i ograniczenie halucynacji.^[4][34]

[KONTEKST — WYŁĄCZNE ŹRÓDŁO ODPOWIEDZI]

                                        {{WKLEJONY_MATERIAŁ}}


[ZASADA]
Odpowiadaj wyłącznie na podstawie fragmentu oznaczonego jako KONTEKST.
Jeżeli potrzebne informacje w nim nie występują, zwróć jednoznaczny komunikat: "brak danych w kontekście".

Rola i perspektywa modelu

Rola (persona) określa perspektywę, poziom kompetencji oraz preferowany sposób argumentacji modelu. W szczególności pozwala doprecyzować, czy odpowiedź ma być zorientowana na ryzyko, koszt, czy też na aspekt edukacyjny. Prace dotyczące tzw. system / role prompting pokazują, że jednoznaczne określenie roli poprawia spójność i przewidywalność odpowiedzi w modelach dostrajanych instrukcyjnie.^[6][50]

[ROLA]
Jesteś {{ROLA}}.

[STYL PRACY]
Prowadzisz wywód w sposób: {{STYL}}.
Priorytety: {{PRIORYTETY}}.

[POSTĘPOWANIE W PRZYPADKU NIEPEWNOŚCI]
Jeżeli dane są niepełne lub niejednoznaczne, wskaż to wprost i zaproponuj ostrożną interpretację.

Format odpowiedzi i ograniczenia

Format odpowiedzi przesądza o tym, czy wynik pracy modelu da się zautomatyzować, zwalidować i odtwarzać w warunkach produkcyjnych. W literaturze dotyczącej „prompting is programming” i języków zapytań dla LLM podkreśla się znaczenie formalnych schematów (np. JSON, tabele) oraz twardych ograniczeń dekodowania jako sposobu na zwiększenie kontroli nad generacją.^[53]

[FORMAT ODPOWIEDZI]
Zwróć wyłącznie poprawny składniowo JSON zgodny ze schematem:

{
  "wnioski": ["string"],
  "dowody": ["string"],
  "ryzyka": ["string"],
  "braki_danych": ["string"]
}

[ZASADY]
- Nie używaj Markdown ani komentarzy.
- W przypadku braku informacji wpisz opis do "braki_danych".

Antywzorce projektowe

Nawet poprawnie sformułowany językowo prompt może być z punktu widzenia inżynierskiego nieadekwatny. Poniższe antywzorce pokazują typowe konstrukcje, które utrudniają uzyskanie powtarzalnych, nadających się do automatyzacji wyników.^[3][22]

Heurystyki jakości promptów

Oprócz formalnych definicji elementów kontraktu, w praktyce przydatne są proste heurystyki, które pozwalają ocenić jakość promptu przed jego wdrożeniem. Przeglądy dotyczące ewaluacji wielopromptowej sugerują, że stabilność wyników w obliczu parafraz instrukcji jest równie istotna jak średni poziom jakości dla pojedynczego promptu.^[54][55]

Matryce promptów (szablony modularne)

W dojrzałych wdrożeniach prompty traktuje się jako artefakty wersjonowane i testowane. Praktycznym podejściem jest korzystanie z matryc (szablonów) promptów, które stanowią punkt wyjścia do budowy instrukcji dla określonych klas zadań (wyjaśnianie, porównywanie, ekstrakcja, krytyka i poprawa). Takie szablony są spójne z ujęciem promtów jako specyfikacji zadań, opisanym w przeglądach literatury.^[3][5]

[ROLA]
Jesteś doświadczonym wykładowcą w dziedzinie: {{DZIEDZINA}}.
Wyjaśniasz rzeczowo, technicznie, w sposób uporządkowany.

[ZADANIE]
Wyjaśnij zagadnienie: {{TEMAT}}.

[KONTEKST]
Poziom odbiorcy: {{POZIOM}}.
Załóż, że odbiorca zna: {{CO_JEST_ZNANE}}.
Nie rozwijaj: {{CO_MOŻNA_POMINĄĆ}}.

[FORMAT]
- 1 akapit definicji (maks. 4 zdania),
- 5 punktów z kluczowymi ideami,
- 2 krótkie przykłady,
- 1 akapit o typowych błędach i nieporozumieniach.
Limit długości: {{LIMIT_SŁÓW}} słów.

[ROLA]
Jesteś architektem systemów odpowiedzialnym za ocenę rozwiązań pod kątem ryzyka, kosztów i utrzymania.

[ZADANIE]
Porównaj rozwiązania: {{OPCJA_A}} oraz {{OPCJA_B}}.

[KONTEKST]
Scenariusz użycia: {{SCENARIUSZ}}.
Ograniczenia organizacyjne/techniczne: {{OGRANICZENIA}}.

[FORMAT]
1) Tabela: kolumny = {kryterium, opcja_A, opcja_B, komentarz}; min. 6 kryteriów.
2) Sekcja „Rekomendacja”: wybór wariantu wraz z trzema najważniejszymi argumentami.
3) Sekcja „Ryzyka”: trzy główne ryzyka oraz sugestie ich ograniczenia.
Bez dygresji spoza zadanego kontekstu.

[ZADANIE]
Wyodrębnij informacje z TEKSTU zgodnie z podanym schematem JSON.

[SCHEMA]
{
  "encje": [{"typ": "string", "nazwa": "string"}],
  "fakty": [{"opis": "string", "wartosc": "string", "pewnosc": "0..1"}],
  "braki_danych": ["string"]
}

[ZASADY]
- Nie wymyślaj faktów nieobecnych w TEKŚCIE.
- W przypadku niepewności obniż wartość pola "pewnosc".
- Jeżeli brakuje informacji, opisz to w tablicy "braki_danych".
- Zwróć wyłącznie JSON.

[TEKST]
{{TEKST}}

[ROLA]
Jesteś recenzentem technicznym oceniającym poprawność i kompletność odpowiedzi.

[ZADANIE]
Na podstawie ODPOWIEDZI wykonaj trzy kroki:
1) Oceń ją pod kątem poprawności merytorycznej i spójności.
2) Wypisz pięć konkretnych uwag (błędy, braki, miejsca niejasne).
3) Zaproponuj wersję poprawioną.

[FORMAT]
Najpierw sekcja "UWAGI:" (lista punktów 1–5).
Następnie sekcja "POPRAWIONA_ODPOWIEDŹ:" (ciągły tekst, bez komentarzy meta).

[ODPOWIEDŹ]
{{ODPOWIEDŹ_DO_OCENY}}

Podsumowanie: anatomia promptu obejmuje nie tylko treść polecenia, lecz także sposób dostarczenia danych, przyjętą perspektywę oraz formalny format wyniku. Prompty projektowane w tym duchu mogą być testowane, wersjonowane i integrowane z procesami ewaluacji wielopromptowej, co zbliża praktykę inżynierii promptów do standardów znanych z tradycyjnej inżynierii oprogramowania.^[3][54]

Interaktywny kreator promptu

Przykłady podstawowe

Zły prompt (nieinżynierski)

„Opisz fizykę.”
Model nie wie, czy chodzi o fizykę klasyczną, kwantową, zastosowania inżynierskie, historię dziedziny, czy może o ciekawostki dla ucznia szkoły średniej. Rezultat będzie losowy, powierzchowny i trudny do powtórzenia.

Lepszy prompt (inżynierski)

„W trzech zwięzłych akapitach opisz podstawowe założenia mechaniki kwantowej, skupiając się na dualizmie korpuskularno‑falowym. Piszesz dla studenta pierwszego roku fizyki.”

Pojawia się jasno określone zadanie (opis założeń), zakres (dualizm), format (trzy akapity) i odbiorca (student pierwszego roku). To typowy przykład przejścia z poziomu „pogadalibyśmy” na poziom deklaratywnej specyfikacji.

IV. Konfiguracja i parametry modelu: co naprawdę steruje generacją

Generowanie w LLM nie jest „drukowaniem odpowiedzi”, tylko sekwencyjnym próbkowaniem tokenów z rozkładu \(P(x_t \mid x_{< t})\). To, co w praktyce nazywamy „ustawieniami modelu”, to nic innego jak reguły dekodowania i parametry samplingu, które zmieniają kształt rozkładu prawdopodobieństwa, zanim wylosujemy kolejny token.

4.1 Softmax z temperaturą (definicja formalna)

Model generuje wektor logits \(u\), a następnie przekształca go do prawdopodobieństw:

Interpretacja: mniejsze \(T\) spłaszcza niepewność (bardziej deterministycznie), większe \(T\) podbija ogon rozkładu (więcej eksploracji). To klasyczny mechanizm „temperature scaling” znany z literatury kalibracji i dekodowania.^[51]

4.2 Najważniejsze parametry dekodowania (praktyka + konsekwencje)

4.3 Dekodowanie a „degeneracja tekstu”: co mówi literatura

Kluczowa obserwacja badań nad dekodowaniem: maksymalizacja prawdopodobieństwa (greedy/beam) często daje tekst statystycznie „zbyt przewidywalny” i podatny na powtórzenia. Nucleus sampling (top_p) i dobrze dobrany sampling potrafią przybliżać rozkład generacji do ludzkich tekstów lepiej niż beam search. W klasycznej pracy Holtzman i in. porównano metody dekodowania m.in. przez Self-BLEU (różnorodność), odsetek powtórzeń i miarę złożoną (HUSE).^[49]

V. Precyzja promptu a jakość: od „jednego promptu” do protokołu ewaluacji

W inżynierii oprogramowania nie testuje się systemu jednym wejściem. Analogicznie w systemach LLM: mierzenie jakości na pojedynczym wariancie promptu bywa metodologicznie wadliwe, bo modele wykazują wysoką wrażliwość na parafrazy (ten sam sens, inna forma).

5.1 Empiryczny problem: „worst prompt” potrafi zabić wynik

Cao i in. (NeurIPS 2024) zaproponowali ROBUSTALPACAEVAL i pokazali, że dla wielu modeli rozstęp między najlepszą a najgorszą parafrazą jest ogromny. Przykładowo dla Llama‑2‑70B‑chat raportują worst 9.38, best 54.86 oraz wysokie odchylenie standardowe.^[53]

5.2 Ile parafraz trzeba, żeby „zobaczyć” kruchość?

Ten sam artykuł pokazuje, że wraz ze wzrostem liczby parafraz rośnie szansa „trafienia” na prompt, który ujawnia skrajnie słabą lub skrajnie dobrą odpowiedź — rozstęp best‑worst potrafi dojść do ~45.48 pp dla Llama‑2‑70B‑chat (Table 12).^[53]

Dla zadania Z:
1) Zdefiniuj K parafraz promptu (K≥8)
2) Uruchom N seedów (N≥3) dla każdej parafrazy
3) Raportuj: Avg, Std, Worst (dolna granica)
4) Porównuj zmiany promptu jak zmiany kodu (wersjonuj)
            

5.3 Uzupełnienie: formalne indeksy wrażliwości

Obok raportowania worst/avg, w literaturze pojawiają się też indeksy wrażliwości promptu (np. POSIX), które porządkują porównania między modelami i zadaniami.^[55]

VI. Temperatura a charakter odpowiedzi: stabilność, różnorodność, skuteczność

Temperatura jest najszybszym „pokrętłem” jakościowym, ale jej wpływ bywa zależny od typu zadania. W zadaniach o jednej poprawnej odpowiedzi (np. MCQA, ekstrakcja) celem jest zwykle stabilność; w zadaniach twórczych — różnorodność.

VII. Typy promptów w praktyce: systematyka, rodziny i kompromisy

W dojrzałych wdrożeniach nie mówi się już o „jednym prompcie”, tylko o rodzinach promptów — powtarzalnych konstrukcjach, które sterują zachowaniem LLM poprzez różne źródła sygnału: instrukcję, przykłady (ICL), ograniczenia formatu, narzędzia/RAG, wielokrotne próbkowanie i agregację wyników oraz automatyczną optymalizację promptu.^[49]

7.1 Oś klasyfikacji: skąd pochodzi sygnał sterujący?

• Instrukcja (zero‑shot): polecenie + kryterium sukcesu + format.
• Rola / polityka (role/system prompting): ustawienie perspektywy i granic odpowiedzi (szczególnie silne w modelach instruction‑tuned).^[50][51]
• Demonstracje (ICL): przykłady wejście→wyjście (one‑shot / few‑shot / many‑shot) oraz ich dobór i kolejność.^[4][58]
• Kontrast (contrastive prompting): jawne wymuszenie porównania odpowiedzi poprawnej i błędnej (lub „za i przeciw”).^[59]
• Ograniczenia (schema / constrained output): narzucenie struktury (np. JSON), zasad walidacji i/lub warunków dekodowania.^[53]
• System i narzędzia (RAG / tool-use): prompt jako element architektury (wyszukiwanie, akcje, łańcuchy promptów).^[24][27]
• Agregacja (ensembles): wiele wywołań/promptów i wybór wyniku (np. self‑consistency, boosted prompt ensembles).^[54][14]
• Optymalizacja (Auto‑PE): model projektuje/udoskonala prompt, testuje warianty, wybiera najlepsze (APE, instruction induction).^[26][60]

7.2 Rodziny promptów (tabela porównawcza)

7.3 Wykres: mapa kompromisów rodzin promptów (orientacyjnie)

7.4 Szablony promptów (konkret, do kopiowania)

[ROLA]
Jesteś redaktorem technicznym.

[ZADANIE]
Wyodrębnij z podanego tekstu listę wymagań (requirements).
Każde wymaganie opisz jako: {id, opis, priorytet, ryzyko, test}.

[FORMAT]
Zwróć wyłącznie JSON (tablica obiektów). Bez komentarzy. Bez Markdown.

[WEJŚCIE]
{{TEKST}}

Twoim zadaniem jest klasyfikacja zgłoszeń IT do kategorii: {INCYDENT, PROŚBA, ZMIANA}.
Zwróć wyłącznie jedną etykietę.

Przykład 1:
Wejście: "Nie działa VPN od 10:30."
Wyjście: INCYDENT

Przykład 2:
Wejście: "Poproszę o dostęp do repozytorium X."
Wyjście: PROŚBA

Przykład 3:
Wejście: "Przenieście usługę na nową wersję Javy."
Wyjście: ZMIANA

Teraz sklasyfikuj:
Wejście: "{{ZGŁOSZENIE}}"
Wyjście:

[ZADANIE]
Zamień opis na rekord faktów.

[SCHEMA - JSON]
{
  "osoba": {"imie": "string", "nazwisko": "string"},
  "zdarzenie": {"typ": "string", "data": "YYYY-MM-DD|unknown"},
  "pewnosc": "0..1",
  "cytaty": [{"fragment": "string", "start": "int", "end": "int"}]
}

[ZASADY]
- Jeśli brak danych, wpisz "unknown".
- "pewnosc" obniż, gdy dane są niepełne lub niejednoznaczne.
- Zwróć wyłącznie JSON.

7.5 „Odporność” jako typ promptu: ensembles i multi‑prompt

W praktyce produkcyjnej najczęściej przegrywa nie „średni prompt”, tylko najgorszy prompt — parafraza użytkownika, która rozbija zachowanie modelu. Z tego powodu pojawiają się podejścia: (1) multi‑prompt evaluation (wiele parafraz instrukcji do testów),^[55] (2) metryki wrażliwości promptu (np. POSIX),^[56] (3) benchmarki „worst‑prompt performance”.^[57]

Reguła inżynierska: jeżeli odpowiedź ma być „nadzorowana automatem”, to typ promptu powinien zawierać schemat + walidację + testy parafraz — inaczej stabilność będzie pozorna.

Zaawansowane techniki rozumowania (reasoning scaffolds)

Gdy zadania stają się złożone – wieloetapowe dowody, zadania tekst‑do‑SQL, planowanie, gry – proste prompty zero‑shot przestają wystarczać. W ostatnich latach zaproponowano cały szereg technik, które strukturyzują tok rozumowania modelu i zmuszają go, by „myślał na głos”.^[10]

Techniki główne (CoT, ToT, Self‑Consistency, Least‑to‑Most, Self‑Refine…)

VIII.a Struktury myślenia modeli (CoT, ToT, GoT, Self‑Refine, Least‑to‑Most)

Gdy zadanie przestaje być „jednostrzałowe”, a zaczyna wymagać planowania, weryfikacji i przeszukiwania wariantów, prompt przestaje być tylko tekstem — staje się protokółem. W literaturze mówi się o reasoning scaffolds: formatach i procedurach, które wydobywają bardziej stabilne rozumowanie bez zmiany wag.^[10]

Trzy rodziny scaffoldów (w praktyce wdrożeniowej)

• Ujawnienie kroków pośrednich: CoT i warianty (np. self‑consistency).^[11][14]
• Dekompozycja problemu: least‑to‑most (najpierw proste podproblemy, potem składanie całości).^[15]
• Przeszukiwanie / graf: ToT i GoT — wiele ścieżek, selekcja i łączenie hipotez.^[13][20]

Self‑Consistency: „ensemble” ścieżek CoT

Zamiast ufać jednej ścieżce rozumowania, generujemy wiele rozwiązań i wybieramy odpowiedź najczęściej wspieraną. Wang i in. raportują wyraźne przyrosty wyników na kilku benchmarkach po zastosowaniu self‑consistency.^[14]

Least‑to‑Most: generalizacja „ponad długość przykładów”

Least‑to‑Most najpierw każe modelowi rozbić problem na podproblemy, a potem rozwiązać je sekwencyjnie. W zadaniu „last‑letter concatenation” wzrost długości listy szybko psuje CoT, podczas gdy least‑to‑most trzyma wynik wyżej. Poniżej dane (dokładność, %) dla rosnącej długości listy (L=4…12).^[15]

GoT (Graph‑of‑Thought): graf jako nośnik i re‑użycie „myśli”

GoT przenosi organizację rozumowania z łańcucha/drzewa do grafu zależności, co ułatwia łączenie i re‑użycie fragmentów. Autorzy raportują m.in. wzrost jakości sortowania o 62% względem ToT przy jednoczesnej redukcji kosztu o >31%.^[20] Pokrewny kierunek to rozumowanie „po grafach” (np. Graph Chain‑of‑Thought), gdzie zewnętrzna wiedza jest grafem, a model prowadzi iterację po strukturze.^[54]

Wersja “produkcyjna”: scaffolds traktuj jak moduły architektury. Mierz skuteczność, koszt (tokeny, liczba wywołań), wariancję (seedy) i stabilność formatu. To jest „prompt engineering”, który da się utrzymać.

VIII.b In‑Context Learning (ICL) i jego ograniczenia

In‑context learning (ICL) to zjawisko, w którym model dopasowuje zachowanie na podstawie przykładów w kontekście, bez aktualizacji wag.^[4] W praktyce ICL ma twarde ograniczenia: wrażliwość na dobór i kolejność przykładów, degradację przy długich kontekstach oraz koszt rosnący liniowo z długością promptu. W literaturze pojawia się też pojęcie many‑shot ICL: skalowanie liczby demonstracji do setek i tysięcy.^[52]

Many‑shot i long‑context: skala robi robotę (ale płacisz tokenami)

W pracy NAACL 2025 pokazano, że skalowanie liczby demonstracji (np. 10 → 1000) daje duże przyrosty: do 50.8 punktu dokładności (maks.) i średnio 36.8 punktu (średnia na 5 zbiorach) dla Llama2‑80k.^[50]

Kiedy retrieval przestaje być krytyczny?

Długi kontekst zmienia dynamikę: zysk z „inteligentnego doboru” przykładów przez retrieval (np. BM25) maleje, gdy demonstracji jest dużo. Dla Banking‑77 różnica BM25 vs losowy dobór spada z 51.5 punktu (1‑shot) do 4.9 punktu przy 1500‑shot.^[50]

Wrażliwość na kolejność (order sensitivity): DEmO i porządkowanie „bez danych”

Kolejność demonstracji potrafi przestawić wynik „od sensownego” do „prawie losowego”. Guo i in. proponują DEmO — podejście dataset‑free do porządkowania przykładów, raportując m.in. ~9.6% relatywnej poprawy (średnio, 9 zbiorów) oraz dodatkowe ~2.1% przy dostępie do walidacji.^[49] Pokrewny nurt to dobór/kolejność „w locie” w trakcie inferencji (bez ręcznego strojenia).^[53]

„Lost in the middle”: długi kontekst nie zawsze pomaga

Długie okno kontekstowe ma swoją pułapkę: informacja krytyczna umieszczona „w środku” bywa wykorzystywana gorzej niż ta na początku/końcu. To ważne w praktyce (historia rozmowy, długie instrukcje, wyniki RAG).^[51]

• Heurystyka tradycyjna: najważniejsze wymagania dawaj na początek i na koniec (plus streszczenie).
• Heurystyka produkcyjna: kompresuj i indeksuj kontekst (nagłówki, punktory, “policy first”).
• Heurystyka architektoniczna: kontekst warstwowy + selekcja tokenów (CE/RAG/kompresja).

Wniosek: ICL jest potężne, ale kapryśne. Wygrywa: stabilny format, kontrola kolejności, ograniczanie szumu i testy regresji (wariancja seeda + permutacje demonstracji).

Automatyzacja, inżynieria kontekstu i RAG

W dojrzałych wdrożeniach przestajemy myśleć o pojedynczym prompcie – projektujemy całą architekturę interakcji z modelem: przepływ kontekstu, dostęp do zewnętrznej wiedzy, sekwencję kroków i mechanizmy optymalizacji.^[22]

Inżynieria kontekstu (Context Engineering)

Inżynieria kontekstu (CE) to naturalna ewolucja PE – zamiast skupiać się na jednym zdaniu, zarządzamy całym oknem kontekstowym: system prompt, historia rozmowy, wyniki narzędzi, dane z RAG, pamięć długoterminowa.^[23] Chodzi o kuratorowanie każdego tokenu, który widzi model, tak aby wnosił wartość do zadania.

Generowanie wzbogacone wyszukiwaniem (RAG)

W podejściu Retrieval‑Augmented Generation (RAG) model najpierw wyszukuje istotne dokumenty w zewnętrznej bazie (np. wektorowej), a dopiero potem generuje odpowiedź, korzystając z tych materiałów.^[24] Przeglądy RAG pokazują, że podejście to znacząco redukuje halucynacje i umożliwia korzystanie z aktualnej wiedzy bez retreningu modelu.^[25]

Automatyczna inżynieria promptów (A‑PE, Automatic Prompt Engineer)

Prace nad Automatic Prompt Engineer pokazały, że same LLM mogą pełnić rolę inżynierów promptów: generują wiele kandydatów instrukcji, testują je na zadaniu, a następnie wybierają te, które dają najlepsze wyniki.^[26] W wielu benchmarkach automatycznie wygenerowane prompty dorównują, a czasem nawet przewyższają polecenia pisane przez ludzi.

Meta prompt, prompt chaining, ReAct

Meta prompt to „prompt o promptach” – instrukcja, która każe modelowi zaprojektować, ocenić i poprawić inny prompt. W praktyce daje to prostą formę automatycznego doskonalenia instrukcji.

Prompt chaining polega na dzieleniu zadań na sekwencję kroków: wynik pierwszego promptu staje się wejściem do kolejnego. Strategia ReAct (Reason+Act) idzie dalej – model naprzemiennie generuje krótkie fragmenty rozumowania i wykonuje akcje (np. zapytanie do wyszukiwarki), co okazało się bardzo skuteczne w złożonych zadaniach wymagających dostępu do narzędzi.^[27]

Kompresja promptów

Długie prompty są kosztowne. Narzędzie LLMLingua proponuje automatyczną kompresję promptów – mniejszy model pomocniczy usuwa tokeny nieistotne, zachowując kluczowe informacje, co daje nawet kilkunastokrotną redukcję długości bez istotnej utraty jakości.^[28]

RAG w liczbach (syntetyczne porównanie)

Interaktywne laboratorium: LLM kontra LLM + RAG

Wybierz tryb, aby zobaczyć, jak mogłaby wyglądać odpowiedź modelu w scenariuszu „goły LLM” oraz w architekturze RAG.

Tylko LLM LLM + RAG

Przykładowe pytanie: „Podsumuj najważniejsze wnioski z najnowszego raportu technicznego GPT‑4.”

Odpowiedź: tylko LLM

„GPT‑4 to nowsza generacja modelu językowego, która jest generalnie dokładniejsza, lepiej rozumie kontekst i produkuje bardziej spójne odpowiedzi niż poprzednie wersje. Zawiera różne ulepszenia w zakresie bezpieczeństwa i wydajności…”

Model odpowiada z pamięci treningowej. Odpowiedź brzmi rozsądnie, ale nie odwołuje się do konkretnego raportu i może pomijać najnowsze informacje lub wymyślać szczegóły.

Odpowiedź: LLM + RAG

„Na podstawie najnowszego raportu technicznego GPT‑4 kluczowe wnioski są następujące: (1) wprowadzenie trybu multimodalnego (tekst + obraz), (2) poprawa stabilności przy długim kontekście, (3) rozbudowane mechanizmy bezpieczeństwa i lepsze zarządzanie halucynacjami. Szczegółowo opisano je w rozdziałach 2.1–2.3 raportu.”

W tym scenariuszu system najpierw odpytał bazę dokumentów o najnowszy raport GPT‑4, a dopiero potem poprosił LLM o syntetyczne podsumowanie z odwołaniem do konkretnych fragmentów. W realnym wdrożeniu linki prowadziłyby do rzeczywistych plików PDF.

Wyzwania i bezpieczeństwo w inżynierii promptów

Te same techniki, które pozwalają wycisnąć z modeli maksimum możliwości, mogą zostać wykorzystane do ataków. Stąd rosnące znaczenie defensywnej inżynierii promptów i standardów takich jak OWASP Top 10 dla aplikacji LLM.^[29]

Promptowanie multimodalne

Najnowsze modele – jak GPT‑4 – są multimodalne, tzn. potrafią przyjmować tekst oraz obraz, a w innych systemach także audio i wideo.^[37] Z perspektywy PE oznacza to, że prompt może zawierać nie tylko słowa, lecz także odniesienia do innych modalności.

Rola inżyniera promptów i przyszłość zawodu

Wraz z upowszechnieniem LLM pojawiło się stanowisko prompt engineera – specjalisty, który łączy kompetencje językowe, analityczne i techniczne. To on odpowiada za przekład celów biznesowych na konkretne prompty, system prompt, polityki bezpieczeństwa i metryki jakości.^[41]

Oferty pracy z wynagrodzeniami rzędu kilkuset tysięcy dolarów rocznie pokazały, że rynek traktuje tę umiejętność poważnie – szczególnie tam, gdzie modele AI stają się krytycznym elementem produktów.^[42] Jednocześnie przeglądy literatury sugerują, że rola ta ewoluuje w stronę inżyniera kontekstu, odpowiedzialnego za całe środowisko informacyjne wokół modelu, a nie tylko za pojedynczy tekst instrukcji.^[43]

Podsumowanie

Inżynieria promptów nie jest modą – jest trwałym elementem architektury nowoczesnych systemów AI. Pozwala wydobyć z modeli językowych pełnię możliwości bez konieczności ciągłego trenowania nowych wersji dla każdego zadania. Dobrze zaprojektowany prompt wykorzystuje cztery filary: instrukcję, kontekst, rolę i format.

Zaawansowane techniki – CoT, ToT, self‑consistency, least‑to‑most, RAG, automatyczna inżynieria promptów – przekształcają jednorazową interakcję w powtarzalny, mierzalny proces inżierski. Jednocześnie rosną wyzwania bezpieczeństwa: prompt injection, jailbreaking, halucynacje. Odpowiedzialna praktyka wymaga więc nie tylko kreatywności, ale także dyscypliny, testów, guardrails i myślenia o konsekwencjach społecznych.

Wraz z rozwojem multimodalnych modeli i agentów AI znaczenie dobrze zaprojektowanych promptów będzie rosło. Umiejętność precyzyjnego, uwzględniającego kontekst dialogu z modelem staje się dziś tym, czym w poprzedniej epoce było programowanie w językach wysokiego poziomu – podstawowym narzędziem pracy inżyniera systemów informatycznych.