AI Prompt Chaining (Řetězení výzev)

Technika, známá jako „AI řetězy“ nebo „AI Chaining“, je přístup v prompt engineeringu, který umožňuje rozložit komplexní úkol na několik menších, jednodušších částí. AI se poté postupně vypořádává s každým menším úkolem a využívá výsledky předchozích úkolů k dalšímu postupu. Tímto způsobem může AI efektivněji zpracovat a reagovat na složitější dotazy nebo úkoly.

Na obrázku je tato technika ilustrována při zpracování zpětné vazby na prezentaci. Místo přímého přeformulování (jak je ukázáno v části A bez řetězení), se úkol rozdělí do tří dílčích úkolů (B): (1) identifikace problémů v prezentaci, (2) brainstorming návrhů na zlepšení pro každý problém, a (3) sestavení nové zpětné vazby s těmito návrhy na zlepšení. Každý krok využívá výstupy z předchozích kroků, což vede k detailnější a cílenější zpětné vazbě.

Co je to řetězení v umělé inteligenci?

Řetězení dopředu je forma uvažování, která začíná s jednoduchými fakty ve znalostní bázi a aplikuje inferenční pravidla směrem dopředu, aby získala další data, dokud není dosaženo cíle. Zpětné řetězení začíná s cílem a postupuje zpětně, přičemž řetězí pravidla, aby našlo známá fakta, která podporují cíl.

V prvním případě (A – No-Chaining) byla zpětná vazba přepsána přímo na přátelský odstavec, který Alexovi poukázal na problémy v jeho prezentaci, ale neobsahoval konkrétní návrhy na zlepšení. 

V druhém případě (B – Chaining) byl proces rozdělen na několik kroků, kde každý problém byl nejprve identifikován, poté byly přidány návrhy na zlepšení pro každý problém a nakonec byla sestavena zpětná vazba, která Alexovi poskytla konkrétní návrhy, jak zlepšit jeho prezentaci.

Příklad rozdělení úkolu na AI řetězy

Úkol: Vytvoření příspěvku na sociální síť o nedávném výletu na horu s kamarády.

Dílčí úkoly:

  1. Identifikace momentů: Výběr vtipných a zajímavých momentů z výletu.

  2. Návrhy na obsah: Rozhodnutí, který formát obsahu je nejlepší pro každý moment (text, foto, video).

  3. Tvorba příspěvku: Psaní vtipného textu a spojení s odpovídajícím obsahem pro vytvoření příspěvku.

Výsledný příspěvek:

  • Fotka s výhledem z vrcholu hory s titulkem: „Zdolali jsme horu a všechno, co jsme dostali, byla tato fotka a potřeba nových nohou.“
  • Video, jak se snažíme postavit stan v bouři, s komentářem: „Realita kempování: Stany nemají stejný názor na ‚snadná instalace‘, jak si myslíte.“
  • Text o únavě po výstupu: „Šli jsme za dobrodružstvím a skončili jsme za odpočinkem.“

Tabulka:

Dílčí úkol Popis úkolu Výstup úkolu
Identifikace momentů Vybírání nejlepších momentů z výletu Vtipné a zajímavé momenty: fotka z vrcholu, postavení stanu, odpočinek po výstupu.
Návrhy na obsah Určení, jaký obsah se hodí pro každý moment Fotka pro výhled, video pro kempování, text pro únavu.
Tvorba příspěvku Psaní vtipných popisků a spojování s vybranými fotkami a videem Příspěvek na sociální síť sestávající z fotky, videa a textu, každý s humorným komentářem o našich horolezeckých peripetiích.

Vladimír Matula

Vladimír Matula se v digitálním marketingu pohybuje od roku 2008. Svou expertízu staví na pevných základech z předních českých agentur, kde se specializoval na tvorbu webů, ecommerce, SEO a webovou analytiku. V roce 2012 založil marketingovou agenturu DIVERSITY PROMOTION s.r.o., kde nabízí online marketingové služby, tvorbu webů na WordPress, tvorbu eshopů na platformě Shoptet, Web design a AI marketing. Generativní AI integruje do klíčových procesů – od hloubkové analýzy dat, SEO a konverzního copywritingu podle ověřených vzorců až po automatizaci rutinních úkolů, které přináší úsporu času a vyšší kvalitu výstupů nejen jemu, ale i jeho klientům.