Prompt Engineering — od podstaw do zaawansowanych technik
Pełna ścieżka kompetencyjna prompt engineeringu: od podstaw mechaniki promptowania, przez few-shot i chain-of-thought, po structured output i systematyczną ewaluację jakości promptów — niezależnie od konkretnego narzędzia AI.
Promptowanie jako umiejętność, nie sztuczka
Skuteczna praca z modelami językowymi nie polega na zapamiętaniu kilku sztuczek, tylko na zrozumieniu, jak model interpretuje kontekst, instrukcję i format oczekiwanej odpowiedzi. Szkolenie zaczyna od mechaniki działania promptów — dlaczego jeden prompt daje rozbieżne wyniki, a drugi konsekwentnie trafną odpowiedź — zanim przejdzie do technik zaawansowanych.
Od few-shot do structured output
Uczestnicy poznają techniki, które w praktyce odróżniają amatorskie korzystanie z AI od profesjonalnego wykorzystania w procesach firmowych: few-shot prompting do nauczenia modelu formatu odpowiedzi na przykładach, chain-of-thought do zadań wymagających wieloetapowego rozumowania oraz structured output do generowania danych gotowych do automatycznego przetwarzania (JSON, tabele, formularze).
Ewaluacja promptów jako proces, nie przypadek
Dobry prompt rzadko powstaje za pierwszym razem. Szkolenie kładzie nacisk na systematyczną ewaluację i iterację — testowanie promptów na zestawie przypadków, mierzenie jakości odpowiedzi i budowanie biblioteki sprawdzonych wzorców, którą zespół może wykorzystywać wielokrotnie zamiast zaczynać od zera przy każdym nowym zadaniu.
Korzyści
- Opanowanie podstawowych i zaawansowanych technik promptowania (few-shot, chain-of-thought, structured output)
- Budowanie promptów zwracających powtarzalne, ustrukturyzowane wyniki (JSON, tabele, formaty do dalszego przetwarzania)
- Projektowanie promptów systemowych dla konkretnych zastosowań biznesowych
- Ewaluacja i iteracyjne poprawianie jakości promptów na podstawie metryk
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Podstawowa umiejętność korzystania z dowolnego chatbota AI (ChatGPT, Claude, Gemini)
- Nie jest wymagana znajomość programowania
Program szkolenia
Podstawy promptowania i mechanika działania LLM
- Jak modele językowe interpretują i przetwarzają prompt
- Anatomia dobrego promptu: kontekst, instrukcja, format, przykłady
- Typowe błędy początkujących i jak ich unikać
- Różnice w promptowaniu między ChatGPT, Claude i Gemini
Techniki zaawansowane: few-shot i chain-of-thought
- Few-shot prompting — uczenie modelu przez przykłady
- Chain-of-thought — prowadzenie modelu przez rozumowanie krok po kroku
- Prompty systemowe (system prompts) i role dla modelu
- Dekompozycja złożonych zadań na sekwencję promptów
Structured output i integracja z procesami
- Wymuszanie odpowiedzi w formacie JSON/XML do dalszego przetwarzania
- Prompty do ekstrakcji danych z nieustrukturyzowanego tekstu
- Budowa szablonów promptów wielokrotnego użytku
- Zastosowania promptów ustrukturyzowanych w automatyzacji procesów biznesowych
Ewaluacja i optymalizacja promptów
- Metryki jakości odpowiedzi i testowanie promptów A/B
- Iteracyjne poprawianie promptów na podstawie błędów modelu
- Ograniczenia i pułapki promptowania (halucynacje, bias, prompt injection)
- Budowa biblioteki sprawdzonych promptów dla zespołu
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Najczęściej zadawane pytania
Czym różni się to szkolenie od Prompt Engineering — efektywna praca z ChatGPT, Claude, Gemini w naszym katalogu?
Tamto szkolenie koncentruje się na praktycznej, codziennej obsłudze trzech konkretnych narzędzi. To szkolenie prowadzi pełną ścieżkę kompetencyjną — od podstaw mechaniki promptowania, przez techniki zaawansowane (few-shot, chain-of-thought, structured output), po systematyczną ewaluację i optymalizację promptów, niezależnie od konkretnego narzędzia.
Czy potrzebuję znajomości programowania, żeby wziąć udział?
Nie. Szkolenie jest zaprojektowane zarówno dla osób nietechnicznych — analityków, marketerów, menedżerów — jak i programistów. Techniki takie jak structured output pokazujemy w kontekście praktycznym, bez wymogu pisania kodu.
Czym jest chain-of-thought i dlaczego poprawia jakość odpowiedzi?
Chain-of-thought to technika, w której prompt prowadzi model przez rozumowanie krok po kroku zamiast żądać bezpośredniej odpowiedzi. Dla zadań wymagających analizy lub wieloetapowego wnioskowania znacząco redukuje liczbę błędów modelu — na szkoleniu ćwiczymy tę technikę na rzeczywistych przykładach biznesowych.
Jak zapewnić, że model zwraca odpowiedzi w konkretnym formacie (np. JSON)?
Structured output osiąga się przez precyzyjne instrukcje formatu w prompcie, przykłady docelowej struktury (few-shot) oraz w niektórych modelach dedykowane parametry API wymuszające schemat. Na szkoleniu budujemy szablony promptów zwracające dane gotowe do dalszego przetwarzania automatycznego.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Instrument dla mikro, małych i średnich firm — sprawdź, czy dotyczy Twojej organizacji
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Instrument dla pracodawców — pomagamy sprawdzić, czy da się go zastosować
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.