Technologie / Sztuczna inteligencja

Zaawansowane techniki tworzenia promptów — prompt engineering dla modeli AI (ChatGPT, Claude, Gemini)

Jednodniowe szkolenie prompt engineering — chain-of-thought, few-shot learning, role prompting, structured output, RAG prompting, guardrails, ewaluacja promptów, zastosowania w marketingu, analizie i kodowaniu.

„Napisz mi artykuł o AI” to nie prompt engineering — to nadzieja, że model zgadnie, czego chcesz

Różnica między amatorem a ekspertem prompt engineering: amator pisze „napisz artykuł o AI”, ekspert pisze „Jesteś specjalistą SEO. Napisz artykuł 1500 słów o zastosowaniach AI w e-commerce. Format: H2 nagłówki, 3 case study z liczbami, ton ekspercki, nie używaj słowa ‘rewolucja’. Output: markdown.” Techniki jak Chain-of-Thought (wymuś reasoning krok po kroku), few-shot (pokaż przykłady dobrego outputu), prompt chaining (podziel złożone zadanie na kroki) — nie są „trikami”. To inżynieria: systematyczne projektowanie instrukcji, które dają powtarzalne, wysokiej jakości wyniki.

Jednodniowe szkolenie: od architektury LLM (tokeny, kontekst, temperature — co wpływa na output) i zaawansowanych technik (CoT, few-shot, role prompting, structured output, prompt chaining, meta-prompting), przez zastosowania praktyczne (marketing, analiza danych, programowanie, biznes), po ewaluację (A/B testing promptów, metryki), guardrails (halucynacje, safety), RAG prompting i budowanie biblioteki promptów.

Dla kogo jest to szkolenie?

Dla osób, które już korzystają z AI ale chcą robić to SYSTEMATYCZNIE. Szczególnie gdy:

Używasz ChatGPT/Claude codziennie ale wyniki są niespójne — potrzebujesz technik, które dają powtarzalne rezultaty
Integrujesz AI z procesami biznesowymi (marketing, analiza, automatyzacja) i potrzebujesz promptów produkcyjnej jakości
Chcesz budować bibliotekę promptów dla zespołu — szablony, wersjonowanie, dokumentacja

Jeden dzień: od teorii do biblioteki promptów

Blok 1: Fundamenty — architektura LLM (tokeny, temperature, top-p), modele na rynku (GPT-4o, Claude, Gemini), anatomia promptu, typowe błędy.

Blok 2: Techniki — Chain-of-Thought, few-shot learning, role prompting, structured output (JSON, tabele), prompt chaining, meta-prompting (self-refine).

Blok 3: Zastosowania — marketing (content, A/B copy), analiza danych (ekstrakcja, klasyfikacja), programowanie (code generation, review), biznes (streszczanie, brainstorming).

Blok 4: Jakość — ewaluacja (A/B testing promptów, metryki), guardrails (halucynacje, safety), RAG prompting (kontekst z bazy wiedzy), etyka, budowanie biblioteki promptów.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji. Skontaktuj się z nami — organizujemy szkolenia prompt engineering zamknięte dla zespołów i organizacji.

Korzyści

Stosować zaawansowane techniki promptowania — Chain-of-Thought, few-shot, role prompting, prompt chaining
Wymuszać structured output (JSON, tabele, markdown) i walidować jakość odpowiedzi
Projektować prompty dla konkretnych zastosowań — marketing, analiza danych, programowanie, biznes
Ewaluować i porównywać warianty promptów — metryki, A/B testing, iteracyjne doskonalenie
Stosować guardrails — ograniczanie halucynacji, safety filters, system prompts
Budować bibliotekę reużywalnych promptów z wersjonowaniem i dokumentacją

Dla kogo jest to szkolenie?

Specjaliści ds. marketingu i content marketingu automatyzujący tworzenie treści z AI

Analitycy biznesowi wykorzystujący LLM do analizy danych i raportowania

Programiści integrujący modele AI z aplikacjami (API prompting)

Product Ownerzy i PM-owie projektujący funkcjonalności oparte na AI

Menedżerowie chcący efektywnie korzystać z AI w codziennej pracy

Specjaliści ds. automatyzacji budujący workflow z LLM

Wymagania wstępne

Doświadczenie w korzystaniu z ChatGPT, Claude lub innego LLM (min. kilka tygodni)
Umiejętność formułowania podstawowych promptów i oceny wyników
Znajomość domeny, w której chcesz stosować AI (marketing, analiza, programowanie, biznes)

Program szkolenia

Architektura LLM — tokeny, kontekst window, temperature, top-p — co wpływa na output
Modele na rynku — GPT-4o, Claude, Gemini, Llama — różnice, mocne strony, ograniczenia
Anatomia promptu — instrukcja, kontekst, format output, ograniczenia, przykłady
Typowe błędy — prompty zbyt ogólne, brak kontekstu, halucynacje, prompt injection

Chain-of-Thought (CoT) — krok po kroku, reasoning chains, self-consistency
Few-Shot Learning — dobór przykładów, formatting, negatywne przykłady
Role Prompting — persona, ekspert, ton, styl — kiedy pomaga, kiedy szkodzi
Structured Output — JSON, tabele, XML, markdown — wymuszanie formatu odpowiedzi
Prompt Chaining — dzielenie złożonych zadań na kroki, output jednego = input następnego
Meta-prompting — prompt, który generuje prompty, self-refine, iteracyjne doskonalenie

Marketing i content — generowanie tekstów, A/B testing copy, analiza tonów, SEO content
Analiza danych — ekstrakcja informacji, klasyfikacja, podsumowania, sentiment analysis
Programowanie — code generation, code review, refactoring, dokumentacja, debugging z AI
Biznes — streszczanie raportów, generowanie prezentacji, analiza umów, brainstorming

Ewaluacja promptów — metryki jakości, porównywanie wariantów, prompt A/B testing
Guardrails — ograniczanie halucynacji, walidacja output, system prompts, safety filters
RAG prompting — wzbogacanie kontekstem z bazy wiedzy, chunk strategy, citation
Etyka i odpowiedzialność — bias, prywatność danych, copyright, AI governance
Budowanie biblioteki promptów — szablony, wersjonowanie, dokumentacja, współdzielenie w zespole

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

Tematy szkolenia

Najczęściej zadawane pytania

Czy szkolenie dotyczy konkretnego modelu (ChatGPT)?

Nie — techniki (CoT, few-shot, role prompting) działają na KAŻDYM LLM: ChatGPT, Claude, Gemini, Llama. Pokazujemy różnice między modelami i kiedy który wybrać. Ćwiczenia na ChatGPT i Claude — ale umiejętności są przenośne.

Czy to szkolenie dla programistów?

Nie tylko — prompt engineering to umiejętność uniwersalna. Blok zastosowań obejmuje marketing, analizę danych, programowanie i biznes. Programiści dostaną dodatkową wartość z API prompting i structured output (JSON). Marketerzy — z content generation i A/B testing copy.

Czy omawiamy API i programistyczne użycie LLM?

Tak — w bloku programowania i ewaluacji. Prompt chaining, structured output (JSON), guardrails to techniki używane w API. Ale szkolenie nie jest kursem programowania — skupiamy się na PROJEKTOWANIU promptów, nie na kodzie.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 1 dzień (9:00-16:00), dostępne online i stacjonarnie. Warsztaty praktyczne — tworzenie i optymalizacja promptów na żywo.

Czy po szkoleniu otrzymam certyfikat?

Tak, każdy uczestnik otrzymuje imienny certyfikat ukończenia szkolenia wydany przez EITT.