Cara Membuat Prompt Agen AI yang Efektif: Pelajaran dari Aturan Prompt Datablist
Membuat prompt untuk agen AI bukan hanya tentang memberi tahu model apa yang harus dilakukan—tetapi tentang merancang proses mikro yang dapat dieksekusi oleh agen secara andal, dalam skala besar, di bawah ketidakpastian. Panduan praktis Datablist tentang aturan prompt menawarkan salah satu buku pedoman paling jelas dan paling dapat ditindaklanjuti untuk melakukan hal itu, terutama ketika agen Anda menyentuh data terstruktur, mengambil informasi, atau mengotomatiskan alur kerja multi-langkah. Dalam pembahasan mendalam ini, kami akan menerjemahkan pelajaran tersebut ke dalam kerangka kerja yang telah diuji di lapangan yang dapat Anda terapkan segera.
Gaya: Kritis & Investigatif. Kami akan bertanya di mana prompt rusak, mengapa, dan bagaimana merancangnya untuk tahan terhadap kekacauan dunia nyata.
Ide Besar: Prompt Adalah Spesifikasi untuk Perilaku yang Dapat Diulang dan Diobservasi
Sebagian besar saran prompt ditujukan untuk asisten obrolan. Agen AI berbeda. Mereka berjalan di seluruh baris, URL, atau catatan; mereka mengurai dan menormalkan; mereka harus tetap sesuai spesifikasi tanpa pengawasan.
- Prompt Anda adalah spesifikasi, bukan saran.
- Setiap ambiguitas berubah menjadi penyimpangan, pembengkakan biaya, dan pembersihan.
- Sahabat terbaik Anda adalah struktur: skema input, format output, dan pagar pembatas.
Materi Datablist menggarisbawahi hal ini dengan menunjukkan cara menganalisis dan mengklasifikasikan data dengan instruksi yang jelas dan output tabular, dan cara menjalankan prompt di seluruh baris Excel/CSV—di mana mode kegagalan muncul dengan cepat dan sering.
Pola Pikir 11-Aturan: Apa yang Diajarkan Datablist Tentang Prompt yang Andal
Di bawah ini adalah sintesis dari aturan prompt Datablist yang diterapkan pada agen AI, dengan contoh konkret dan pos pemeriksaan yang dapat diuji yang dapat Anda gunakan dalam produksi.
1) Tentukan tujuan tunggal yang terukur
- Apa sebenarnya yang harus dihasilkan oleh agen? Nama perusahaan yang dinormalisasi? Objek JSON dengan bidang? Label klasifikasi?
- Jadikan itu dapat diamati: “Kembalikan JSON dengan kunci:
name, domain, category.” Tidak ada prosa bentuk bebas.
Contoh arahan:
Tugas: Untuk setiap baris input, keluarkan objek JSON dengan kunci: name (string), domain (URL), category (salah satu dari: SaaS, Agency, Marketplace, Other).
Pemeriksaan kualitas: Jika dua peninjau tidak dapat menyetujui apakah output memenuhi tujuan, tujuan Anda tidak cukup spesifik.
2) Tempatkan instruksi sebelum konteks—dan pisahkan mereka
- Agen memprioritaskan teks sebelumnya. Pimpin dengan “apa” dan “bagaimana,” lalu tambahkan contoh.
- Pisahkan instruksi secara visual dari input menggunakan pembatas yang jelas.
Kerangka prompt:
Instruksi:
1) Ikuti skema JSON di bawah ini dengan tepat.
2) Gunakan hanya input yang disediakan. Jangan menyimpulkan bidang yang hilang.
3) Jika tidak diketahui, setel nilainya ke null.
Skema:
{ "name": "string", "domain": "string|null", "category": "SaaS|Agency|Marketplace|Other" }
---
Baris Input:
{{row}}
Ini mencerminkan praktik terbaik yang direkomendasikan secara luas untuk struktur prompt dan pemisahan masalah.
3) Batasi format output tanpa ampun
- Gunakan skema JSON, kolom CSV, atau pasangan kunci-nilai. Larang teks tambahan.
- Beri tahu agen persis apa yang harus dikeluarkan—dan apa yang tidak boleh dikeluarkan.
Tambahkan batasan keras:
Keluarkan hanya satu objek JSON. Tidak ada penjelasan, tidak ada markdown, tidak ada komentar.
4) Gunakan contoh few-shot yang mencerminkan edge case
- Contoh menambatkan perilaku. Sertakan kasus tipikal, edge, dan kegagalan.
- Tunjukkan seperti apa “tidak dikenal”.
Contoh blok:
Contoh:
Input: "Acme Studio — Kustomisasi merek untuk startup"
Output: {"name":"Acme Studio", "domain": null, "category":"Agency"}
Input: "Nimbus (nimbusapp.com) — Otomatisasi alur kerja"
Output: {"name":"Nimbus", "domain":" "category":"SaaS"}
5) Tentukan perilaku penolakan dan fallback
- Agen harus tahu kapan harus abstain.
- Tentukan token dan nilai fallback eksplisit (mis.,
null, `.`
7) Batasi pengetahuan dan sumber
- “Gunakan hanya teks yang disediakan.”
- Jika penjelajahan web atau alat tersedia, sebutkan dan jelaskan kapan harus menggunakannya.
Aturan sumber:
Gunakan hanya konten yang disediakan di Baris Input. Jangan bergantung pada pengetahuan dari luar.
Panduan eksternal juga merekomendasikan untuk memperjelas alat yang tersedia dan ruang lingkup konteks untuk keandalan agen.
8) Jaga agar bahasa dan nada tetap netral (atau ditentukan)
- Untuk agen, nada biasanya tidak relevan—tetapi dapat merayap ke dalam output jika tidak ditentukan.
- Cegah obrolan dengan mengatakan “Tidak ada komentar.”
9) Tambahkan pagar pembatas terhadap halusinasi
- Larang secara eksplisit URL, alamat, dan ID yang dibuat-buat.
- Wajibkan
null alih-alih tebakan.
Aturan anti-halusinasi:
Jika domain tidak ada secara eksplisit, atur domain ke null. Jangan mengarang URL.
10) Optimalkan biaya dan kecepatan dengan prompt yang ketat
- Hapus isian. Prompt yang lebih pendek mengurangi token dan penyimpangan.
- Gunakan label dan enumerasi yang ringkas.
Datablist menyoroti bahwa prompt yang jelas dan ringkas menghemat waktu dan kredit—kritis dalam skala besar.
11) Uji kecil, lalu skala
- Dry-run pada 20–50 baris; periksa kegagalan; perbarui aturan; jalankan ulang.
- Tambahkan baris pengujian “diketahui buruk” untuk mencegah regresi.
Daftar periksa pilot:
- 10 edge case, 10 kasus tipikal, 10 kasus omong kosong/kebisingan.
- Ukur tingkat JSON tidak valid, tingkat tidak diketahui, dan kesesuaian dengan set gold.
Template Prompt yang Diuji Pertempuran untuk Agen AI
Gunakan template ini untuk agen ekstraksi/klasifikasi data yang bekerja pada baris CSV:
Peran sistem:
Anda adalah agen normalisasi data. Anda secara ketat mengikuti skema, tidak pernah mengarang fakta, dan hanya mengembalikan satu objek JSON.
Instruksi:
- Tujuan: Hasilkan objek JSON untuk setiap baris input dengan bidang {name, domain, category}.
- Output: Tepat satu objek JSON dan tidak ada yang lain.
- Kategori: SaaS, Agency, Marketplace, Other.
- Normalisasi:
- Jika domain ada tanpa skema, tambahkan https://
- Jika tidak ada domain, atur domain ke null
- Title Case untuk nama
- Kategori harus cocok dengan tepat salah satu nilai yang diizinkan
- Fallback: Gunakan null untuk bidang yang tidak diketahui. Jangan menebak.
- Ruang Lingkup: Gunakan hanya konten input di bawah ini. Jangan gunakan pengetahuan eksternal.
Skema:
{"name":"string","domain":"string|null","category":"SaaS|Agency|Marketplace|Other"}
Contoh:
Input: "Nimbus (nimbusapp.com) — Otomatisasi alur kerja"
Output: {"name":"Nimbus","domain":"
Baris Input:
{{row_text}}
Sesuaikan skema untuk kasus penggunaan Anda (mis., location, industry, price, status).
Ketika Prompt Gagal: Mode Kegagalan Umum dan Perbaikan
- Kegagalan: Prosa “Indah” dalam output
- Penyebab: Tidak ada batasan output; model default ke mode obrolan.
- Perbaikan: “Keluarkan hanya JSON. Tidak ada komentar.” Tambahkan contoh.
- Kegagalan: URL atau kategori yang dibuat-buat
- Penyebab: Penyelesaian yang mencari imbalan; kebijakan abstain yang tidak jelas.
- Perbaikan: “Jika tidak diketahui, atur ke null. Jangan pernah mengarang.” Tambahkan contoh negatif.
- Kegagalan: Kapitalisasi atau format yang tidak konsisten
- Penyebab: Tidak ada aturan normalisasi.
- Perbaikan: Tambahkan arahan dan contoh normalisasi eksplisit.
- Kegagalan: Rusak dalam skala besar pada CSV
- Penyebab: Edge case hilang; skema terlalu longgar.
- Perbaikan: Buat set evaluasi; perketat skema; ulangi.
- Kegagalan: Penyalahgunaan alat atau penyimpangan ruang lingkup
- Penyebab: Ruang lingkup dan daftar alat yang ambigu.
- Perbaikan: Sebutkan alat dan kapan harus digunakan; jika tidak, “Gunakan hanya input yang disediakan.”
Menerapkan Aturan di Luar CSV: Tugas Web, Ringkasan, dan Alur
- Agen web scraping: Tentukan pemilih yang diizinkan, batas tarif, dan domain yang diizinkan. Wajibkan output terstruktur dan null saat pemilih gagal.
- Agen penelitian/ringkasan: Tentukan audiens target, tingkat membaca, dan format kutipan. Gunakan batasan output poin.
- Alur multi-langkah: Pecah tugas menjadi subtugas atom dengan skema serah terima. Setiap langkah mengonsumsi dan menghasilkan JSON yang divalidasi.
Alur Kerja Mulai Cepat yang Dapat Anda Replikasi Hari Ini
- Tentukan tujuan dan skema. Jaga agar tetap kecil dan ketat.
- Rancang prompt dengan batasan, contoh, dan fallback.
- Buat set pengujian 30 baris (tipikal, edge, noise). Simpan output yang diharapkan.
- Jalankan pilot; ukur tingkat output tidak valid dan tingkat null.
- Tambal kasus kegagalan; tambahkan mereka ke set pengujian.
- Skala ke dataset lengkap; pantau penyimpangan.
Datablist menunjukkan menjalankan prompt di seluruh baris spreadsheet, tempat pengujian yang ideal untuk loop iterasi ini.
Perlu dicatat: Menggunakan Sider.AI untuk mempercepat iterasi prompt
Mengapa itu membantu: Iterasi cepat adalah segalanya. Dengan menyiapkan cuplikan prompt yang dapat digunakan kembali, menyimpan contoh di samping tugas Anda, dan memvalidasi JSON dengan cepat, Anda mempersingkat waktu dari ide ke agen yang andal. Ngomong-ngomong, jika Anda mengelola prompt di beberapa tugas agen, ruang kerja yang mendukung pembuatan versi, batch run, dan perbandingan berdampingan dapat secara drastis memangkas biaya dan menangkap regresi sejak dini. Di situlah Sider.AI dapat masuk: simpan prompt, contoh, dan set evaluasi di satu tempat; ulangi dengan cepat; dan tegakkan batasan output dengan validasi sebelum data mencapai alur Anda. Pengambilan Kunci
- Tentukan, jangan sarankan: Perlakukan prompt sebagai spesifikasi yang dapat dieksekusi.
- Pisahkan instruksi dari input: Struktur yang jelas meningkatkan kepatuhan.
- Batasi output: Hanya JSON atau CSV—tidak ada komentar, tidak ada markdown.
- Tunjukkan, lalu beri tahu: Sertakan contoh few-shot, terutama edge case.
- Tuntut abstain: Lebih suka
null daripada menebak; larang halusinasi.
- Normalkan semuanya: Nyatakan casing, skema URL, enum.
- Ulangi secara ilmiah: Pilot kecil, analisis kegagalan, pengujian terkunci.
Apa Selanjutnya
- Mulai dengan satu tugas (mis., mengklasifikasikan jenis perusahaan) dan kirim prompt v1.
- Buat baris pengujian “diketahui buruk” Anda sehingga kegagalan tidak pernah muncul kembali.
- Tambahkan prompt untuk tugas yang berdekatan (pencocokan entitas, penghapusan duplikat, pengayaan) menggunakan disiplin skema yang sama.
- Lapisi evaluasi ringan dan validasi otomatis saat Anda menskalakan.
FAQ
Q1:Apa aturan terpenting untuk prompt agen AI yang efektif?
Tentukan satu tujuan yang terukur, batasi output ke skema yang ketat (seperti JSON), pisahkan instruksi dari input, sertakan contoh edge-case, dan wajibkan null alih-alih tebakan. Ini selaras dengan aturan prompt Datablist untuk agen dan mencegah kesalahan dalam skala besar.
Q2:Bagaimana cara menghentikan agen AI dari menghalusinasi data seperti URL?
Larang fabrikasi secara eksplisit dan berikan fallback: gunakan null saat data hilang. Perkuat dengan contoh yang menunjukkan hal yang tidak diketahui dan tambahkan langkah validasi untuk menolak output yang tidak sesuai dengan skema Anda.
Q3:Bagaimana saya dapat menjalankan prompt di seluruh baris CSV atau Excel dengan andal?
Gunakan prompt yang ketat dengan skema, lalu jalankan batch pada set pengujian kecil sebelum menskalakan. Alat yang terinspirasi oleh pendekatan Datablist memudahkan untuk menjalankan prompt di seluruh baris dan dengan cepat memunculkan edge case.
Q4:Jenis contoh apa yang harus saya sertakan dalam prompt saya?
Gunakan contoh few-shot yang mencerminkan input tipikal, edge case, dan kasus kegagalan. Tunjukkan penggunaan null yang benar, enum kategori yang tepat, dan normalisasi (seperti menambahkan https:// ke domain).
Q5:Bagaimana cara mengevaluasi apakah prompt agen AI saya siap produksi?
Pilot pada 20–50 baris, ukur tingkat output tidak valid dan tingkat null, dan bandingkan dengan set gold. Ulangi hingga kegagalan mencapai dataran tinggi, lalu kunci set pengujian untuk menangkap regresi selama perubahan prompt di masa mendatang.
