🔗 7 טיפים להנדסת פרומפטים עם AI GPT לעסקים – שיחסכו לכם זמן ויעזרו לכם להרוויח כסף

👋 מי אני ולמה להקשיב לי?

 אני חמי שריימן, הבעלים של Ryse.co.il.

✅ מ2019 בתחום האוטומציה העסקית, AI ו-CRM
✅עבדנו על 400+ פרויקטים מוצלחים ב-30+ תעשיות, כולל נדל"ן, יועצים, נותני שירות, עמותות, קורסים…
✅ מתמחים בבניית תהליכי אוטומציה חכמים – הלקוחות שלנו חסכו בממוצע 50% מהעבודה התפעולית בעזרת אוטומציות, והגדילו מכירות ב-30% עם מערכות CRM שבנינו להם.

🎉 למי הסרטון הזה מיועד?

• למי שרוצה לשפר את כישורי ההנדסה של פרומפטים.
• למי שרוצה להשתמש ב-AI למטרות עסקיות.
• למי שאוהב קיצורי דרך ומידע נטול שטויות!

🔄 מעבר לדגמי API – הצעד הראשון להצלחה

🔍 מה הבעיה עם המודלים הצרכניים?

• ChatGPT ו-Claude הם גרסאות צרכניות.
• יש בהם שכבות נסתרות של התאמות שאינן בשליטתכם.
• אתם לא מקבלים שליטה מלאה על איך המודל מעבד את הפרומפטים.

🌟 הפתרון: שימוש בפלטפורמת API / Playground

• לדוגמה: platform.openai.com/playground
• שליטה מלאה על:
  • סוג המודל.
  • רמת הרנדומליות (Temperature).
  • מגבלות טוקנים (Max Tokens).
  • הנחיות מערכת מותאמות אישית.
  • סוגי תגובות ומידע נוסף.

🔥 קיצור פרומפטים לשיפור ביצועים

🔬 כיצד אורך הפרומפט משפיע על איכות התוצאה?

• ככל שהפרומפט ארוך יותר – איכות התוצאה יורדת!
• גרף מדגים:
  • ב-250 טוקנים המודל מדייק כמעט ב-100%.
  • מעל 500 טוקנים – הדיוק מתחיל לרדת.
  • ב-800 טוקנים – דיוק המודל צונח בכ-5-20% (תלוי במודל).

💡 פתרון: דחיסת פרומפטים

• צמצמו מילים מיותרות.
• השתמשו בניסוחים קצרים וברורים.
• אל תוסיפו "מילים חכמות" כדי להרשים – פשוט תעבירו מסר ברור.

✅ דוגמה לשיפור פרומפט

לפני:

"המטרה העיקרית של בקשת יצירת התוכן הזו היא לייצר תוכן מובנה להפליא, אינפורמטיבי במיוחד, מרתק לעומק ועם הנעה לפעולה, אשר יענה בצורה מושלמת על הציפיות, הצרכים והרצונות של קהל היעד הספציפי שלי."

אחרי:

"המטרה: יצירת תוכן איכותי ובר סמכא, ברור וממוקד קהל יעד."

🔮 הבנת פערי דיוק בין סוגי פרומפטים

• יש פער של 20% בדיוק בין "Zero-shot" ל-"Few-shot".
• הוספת דוגמה אחת לפרומפט משפרת דיוק באופן משמעותי.
• עדיף להשתמש בדוגמה אחת איכותית מאשר ב-30 דוגמאות.

🎡 האזור האידיאלי לפרומפטים

• פרומפט קצר ככל האפשר מגביר דיוק.
• שימוש ב-One-shot (דוגמה אחת) נותן את התוצאה האופטימלית.
• שימוש ביותר מדי דוגמאות יכול להוריד את הדיוק.

🎉 לסיכום : צמצום מילים = שיפור איכות הפלט!

📝 מודלים שפתיים: מנועי שיחה לעומת מנועי ידע

• מודלים כמו GPT הם מנועי שיחה, לא מנועי ידע.
• הם מבוססים על דפוסים ולא תמיד מספקים תשובות מדויקות.
• מנועי ידע כמו Google Sheets, מסדי נתונים ואנציקלופדיות מספקים מידע עובדתי.
• השילוב המנצח: חיבור מודל שפה למנוע ידע באמצעות RAG (Retrieval Augmented Generation). אם תתנו מסד ידע לGPT בכך תצרו GPT יותר מדויק לצרכים שלכם.

🔄 כיצד להימנע מטעויות בפרומפטים?

• השתמשו בשפה ברורה וחד משמעית ולא דו-משמעית.
• הוראות סותרות הן נפוצות מאוד וגורמות לתוצאות פחות מדויקות.

לדוגמא :

❌ "תפיק לי דו"ח על הידע הזה מהעסק שלי"

✅ "ציין את חמשת המוצרים הפופולריים ביותר ותן לכל אחד תיאור של פסקה אחת על כל מוצר לפי האקסל שצירפתי כאן."

• דוגמה ברורה של הפלט המצופה תשפר את התוצאה.

📏 טיפ זהב: שימוש בטון "Spartan"

• הגדרת טון Spartan מביאה תשובות ממוקדות, ישירות ולעניין.
• במקום "השתמש בטון ישיר", כתבו: "השתמש בטון Spartan".
• משפר את איכות ההסברים ומצמצם טקסט לא רלוונטי.

📈 הקטנת שינויים לא צפויים בתגובות של המודל

קרה לכם פעם שרשמתם משהו לGPT והוא נתן לכם פלט מדויק בדיוק כמו שאתם רוצים, אבל אז כשניסיתם לשלוח לו בדיוק את אותה ההודעה הוא שלח לכם תשובה לא קשורה בעליל לתוצאה הקודמת ?

למה זה קרה ?

• מודלים הם יצירתיים ולכן נותנים תשובות שונות בכל הרצה ויש להם טווח מסוים למענה לכן הם אינם קונסיסטנטיים.
• ✅ הגדירו את התשובה האידיאלית בפרומפט.
• ✅ השתמשו במונחים ספציפיים כדי לצמצם חוסר ודאות.

איך מטפלים בזה ?

🎖️ משפרים את איכות התשובות באמצעות ניסוי וטעייה

• אל תסתמכו על תשובה אחת מוצלחת – בדקו שוב ושוב.
• בצעו בדיקות מרובות עם גיליון גוגל שיטס פשוט:
  1. 📓 עמודה לפרומפט – Prompt.
  2. 📓 עמודה לתשובה שהתקבלה – Output.
  3. 📓 עמודה להערכת איכות – Quality. אפשר לתת ציון מ1-10 או פשוט "כן" או "לא".
• שיפור הפרומפטים הוא תהליך הדרגתי: בדיקה -> שיפור -> בדיקה חוזרת. 
• ממליץ לכם לבדוק 10 פעמים בממוצע את אותו פרומפט.

🔥 למידת מבני נתונים – XML, JSON ו-CSV

אם אתם אנשי אוטומציה או פשוט צריכים לקבל מידע מהGPT בפורמט מסוים תגידו לו את זה… אל תבקשו ממנו ליצור מסד נתונים ואז תעתיקו אותו לגוגל שיטס, תבקשו ממנו פורמט CSV… 

לדוגמא :

❌ "צור לי גיליון של מידע פיננסי על העסק"

✅ "צור לי CSV עם מידע פיננסי עסקי הכולל : "חודש", "תזרים", "רווחיות" ."

מה זה XML?

• שיטת סימון מידע שמסייעת לארגן נתונים באופן היררכי לפי סוג המידע.

דוגמה:

<author>Hemi S</author>

<date>31 october</date>
<title>Grow from Freelancer to Agency</title>

מה זה JSON?

• פורמט נוח לארגון נתונים שמשתמש בסוגריים מסולסלים { }.
• דוגמה:

{"author": "Hemi S", "date": "31 october", "title": "Grow from Freelancer to Agency"}

מה זה CSV?

• קובץ קומפקטי שבו הנתונים מופרדים בפסיקים.

דוגמה:
author,date,title

• Hemi S,31 october,Grow from Freelancer to Agency
• החיסרון: LLM מתקשה לשמור על הסדר בנתונים גדולים מאוד. לכן כאשר יש צורך במס"ד נתונים גדול מאוד שווה להשתמש בJSON במקום.

🔥 טיפ נוסף : תן ל-AI ליצור עבורך דוגמאות

אם אתה רוצה לתת לAI דוגמאות כדי לדייק אותו בפרומט –

• במקום להמציא דוגמאות לבד, תן ל-AI לייצר אותן.
• לדוגמה: "תיצור לי דוגמה לתיאור עבודה דומה לפורמט הזה."
• שימוש באסטרטגיה זו חוסך זמן ומגדיל את האפקטיביות של המודל.

🎯 מבנה הפרומפט המושלם (עשיתי הסבר מלא על מבנה הפרומפט בסרטון נפרד – השארתי לינק בתיאור)

📢 שלבים לבניית פרומפט מנצח:

1. תפקיד – הסבר מי אתה ומה אתה רוצה.
2. משימה – משימה ברורה למודל.
3. פרטים – יכול לכלול מבנה פלט למשל JSON או טבלה ברורה.
4. הקשר – יכול לכלול גם חוקים על מה המודל יכול/לא יכול לעשות.
5. דוגמאות – מה אתה מצפה לקבל.

👋 זהו להיום.
שיהיה המון בהצלחה – וניפגש בהדרכות הבאות!
אם אתה רוצה להיות מעודכן ברגע שיוצא סרטון חדש תירשם לערוץ שלי ביוטיוב 😊