Prompt engineering

Prompt engineering (inżynieria promptów) to umiejętność formułowania poleceń - promptów - dla modeli językowych w taki sposób, by uzyskać trafne, spójne i przewidywalne odpowiedzi. Prompt to wszystko, co trafia do modelu jako wejście: instrukcja, kontekst, przykłady, dane do przetworzenia i oczekiwany format odpowiedzi.

Podstawowe techniki

• Jasna instrukcja i kontekst - kto jest odbiorcą, jaki jest cel, jakie są ograniczenia. Model nie zna Twojej sytuacji, jeśli jej nie opiszesz.
• Przykłady (few-shot) - pokazanie kilku par „wejście → oczekiwane wyjście”.
• Określony format - np. „odpowiedz w JSON z polami…”, „maksymalnie 3 punkty”.
• Rozbijanie na kroki - prośba o przemyślenie problemu krok po kroku (chain-of-thought) lub podział zadania na kilka mniejszych promptów.
• Rola i ton - np. „jesteś doświadczonym rekruterem IT”.
• Prompt systemowy - stałe instrukcje dla aplikacji, oddzielone od wiadomości użytkownika.

Prompt engineering w 2026 roku

Wraz z rozwojem modeli „rozumujących” wiele dawnych sztuczek straciło znaczenie, a nacisk przesunął się na context engineering: dostarczenie modelowi właściwych informacji (dokumentów, wyników narzędzi, historii) we właściwej formie - zwłaszcza w systemach RAG i agentach AI. Równie ważna jest ewaluacja: systematyczne testowanie promptów na zestawie przypadków zamiast oceniania „na oko”.

Prompt engineering a praca

Samodzielne stanowisko „Prompt Engineer” pojawia się dziś rzadziej niż w 2023 roku - umiejętność ta stała się częścią pracy AI Engineerów, analityków, marketerów czy twórców produktów. W ogłoszeniach szukaj fraz takich jak „LLM”, „GenAI” czy „AI Engineer”.