Kembali ke Kursus
AI006

Panduan Lanjutan Teknik Prompt

Panduan lanjutan yang komprehensif untuk menguasai AI melalui logika terstruktur dan instruksi yang tepat. Kursus ini membahas kerangka struktural (CO-STAR), pembelajaran Few-Shot, pemikiran Chain of Thought, batasan format output (JSON/Markdown), serta manajemen sistem prompt untuk menyelesaikan masalah seperti halusinasi AI dan output logika yang buruk.

5.0 Peringkat
300 Siswa
Mulai Belajar

Gambaran Umum Kursus

📚 Ringkasan Konten

Panduan lanjutan komprehensif untuk menguasai AI melalui logika terstruktur dan instruksi yang presisi. Kursus ini mencakup kerangka struktural (CO-STAR), pembelajaran Few-Shot, pemikiran Chain of Thought, kendala format output (JSON/Markdown), serta manajemen sistem prompt untuk menyelesaikan masalah seperti halusinasi AI dan hasil logika yang buruk.

Kuasai transisi dari interaksi AI konversasional menjadi rekayasa prompt yang ketat dengan menerapkan kerangka struktural dan rantai penalaran logis untuk memastikan hasil yang dapat diprediksi dan berkualitas tinggi.

🎯 Tujuan Pembelajaran

  1. Bangun Kerangka Struktural: Dekomposisi dan penerapan metode CO-STAR untuk menciptakan instruksi presisi tinggi yang menghilangkan penyimpangan dan halusinasi AI.
  2. Terapkan Penalaran Lanjutan: Gunakan Chain of Thought (CoT) dan dekomposisi tugas untuk membimbing model melalui penalaran logis kompleks bertahap.
  3. Terapkan Kendala Teknis: Kuasai kendali output yang presisi menggunakan skema JSON/Markdown dan negatif prompting untuk menghasilkan respons AI yang dapat diproses secara programatis.
  4. Otomatisasi Sistem Prompt: Kembangkan perpustakaan prompt modular dan manfaatkan teknik Meta-Prompting untuk menjadikan AI sebagai arsitek prompt yang berkelanjutan beradaptasi.

🔹 Pelajaran 1: Kerangka Struktural dan Logika LLM

Gambaran Umum: Pelajaran ini menandai transisi dari interaksi AI kasual menjadi rekayasa prompt yang ketat dengan membongkar ilusi "menyerupai manusia" dari LLM. Peserta akan belajar memperlakukan LLM sebagai mesin probabilitas dan menerapkan kerangka CO-STAR (Konteks, Tujuan, Gaya, Nuansa, Audiens, Respons) untuk menciptakan "kerangka logis" bagi seluruh perilaku AI. Hasil Pembelajaran:

  • Analisis sifat probabilitas LLM untuk memahami mengapa input terstruktur lebih unggul dibanding teks konversasional.
  • Dekomposisi dan penerapan komponen kerangka CO-STAR untuk menciptakan prompt kompleks berkualitas tinggi.
  • Membedakan antara permintaan konversasional samar dengan kerangka struktural kelas teknik.
  • Mengembangkan struktur dasar yang meminimalkan halusinasi AI dan variasi output.
  • Menyiapkan kerangka logis yang diperlukan untuk teknik pembelajaran kontekstual lanjutan di pelajaran selanjutnya.

🔹 Pelajaran 2: Pembelajaran Few-Shot dan Pencocokan Pola Kontekstual

Gambaran Umum: Bergerak dari logika tingkat makro ke presisi tingkat mikro, modul ini mengeksplorasi Pembelajaran Kontekstual. Peserta akan belajar memanfaatkan kemampuan pengenalan pola LLM melalui pendekatan Few-Shot prompting, menggunakan "contoh emas" untuk mencapai transfer gaya tertentu dan kepatuhan ketat terhadap skema data. Hasil Pembelajaran:

  • Membedakan strategi prompting Zero-Shot, One-Shot, dan Few-Shot.
  • Membuat contoh berkualitas tinggi yang tidak ambigu untuk meminimalkan halusinasi model.
  • Menerapkan teknik transfer gaya untuk meniru suara merek dan nada tulisan tertentu.
  • Melaksanakan tugas format data presisi menggunakan pencocokan pola untuk output JSON dan XML.
  • Menganalisis kinerja prompt untuk menentukan kapan imitasi tidak cukup untuk logika kompleks.

🔹 Pelajaran 3: Penalaran Chain of Thought dan Dekomposisi Tugas Kompleks

Gambaran Umum: Sesi ini beralih fokus dari meniru gaya ke "transparansi logika." Peserta akan mengeksplorasi penalaran Chain of Thought (CoT) untuk meningkatkan akurasi dalam matematika dan logika, serta belajar mendekomposisi instruksi monolitik berisiko tinggi menjadi sub-prompt yang dapat dikelola secara berurutan. Hasil Pembelajaran:

  • Menjelaskan mekanisme prediksi token di balik "Mari kita pikirkan langkah demi langkah" dan dampaknya terhadap akurasi.
  • Mengembangkan prompt Chain of Thought manual dengan memberikan demonstrasi logika eksplisit dalam tubuh prompt.
  • Menerapkan dekomposisi tugas vertikal dan horizontal untuk memecah proyek berlapis menjadi sub-prompt.
  • Mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan logika dalam output AI dengan mengaudit rantai penalaran yang dihasilkan.
  • Membangun urutan prompt modular yang meneruskan output dari satu langkah logika ke langkah berikutnya.

🔹 Pelajaran 4: Kendali Output Presisi dan Manajemen Kendala

Gambaran Umum: Fokus pada "AI sebagai Fungsi," pelajaran ini mengajarkan peserta bagaimana mengubah pemikiran mentah menjadi kecerdasan terstruktur yang dapat dibaca mesin. Modul ini mencakup penerapan skema JSON/Markdown, penggunaan token batas, dan penerapan Negative Prompting untuk menghilangkan isi percakapan yang tidak perlu. Hasil Pembelajaran:

  • Mendefinisikan dan menerapkan skema JSON dan Markdown yang ketat untuk memastikan output yang sepenuhnya dapat diproses secara programatis.
  • Menggunakan teknik Negative Prompting untuk menghilangkan isi percakapan yang tidak perlu dan "obrolan" AI.
  • Membangun kendala berlapis yang mencegah halusinasi data yang tidak ada dalam laporan.
  • Menerapkan pembatas batas untuk memisahkan langkah-langkah penalaran dari pengiriman struktur akhir.
  • Mengevaluasi pertimbangan antara kebebasan kreatif dan ketatnya struktur dalam rekayasa prompt berisiko tinggi.

🔹 Pelajaran 5: Meta-Prompting dan Manajemen Sistem Prompt

Gambaran Umum: Modul terakhir beralih dari pembuatan prompt individu ke arsitektur sistemik. Peserta akan belajar membuat template modular berbasis variabel dan menggunakan Meta-Prompting—menggunakan AI itu sendiri untuk merancang dan mengoptimalkan instruksi—sekaligus membangun kontrol versi profesional dan manajemen perpustakaan. Hasil Pembelajaran:

  • Kuasai Desain Modular: Dekomposisi prompt kompleks menjadi template berbasis variabel yang dapat digunakan kembali untuk alur kerja yang skalabel dan berulang.
  • Terapkan Teknik Meta-Prompting: Gunakan model AI untuk secara otomatis merancang, menghasilkan, dan menyempurnakan instruksi sistem berkinerja tinggi.
  • Bangun Protokol Pengujian Iteratif: Terapkan pengujian sistematis dan kontrol versi untuk pembaruan prompt agar memastikan logika dan kualitas output yang konsisten.
  • Kembangkan Perpustakaan Prompt Profesional: Bangun dan organisasikan repositori terstruktur dari prompt yang dioptimalkan untuk berbagai kasus penggunaan bisnis dan kreatif.