Prompt engineering. Projektowanie aplikacji z wykorzystaniem LLM John Berryman, Albert Ziegler

Recenzje książki: Prompt engineering. Projektowanie aplikacji z wykorzystaniem LLM (2) Poniższe recenzje mogły powstać po przekazaniu recenzentowi darmowego egzemplarza poszczególnych utworów bądź innej zachęty do jej napisania np. zapłaty.

1. "Prompt Engineering. Projektowanie aplikacji z wykorzystaniem LLM" to pozycja celowo skierowana do programistów i inżynierów, a nie do przeciętnego użytkownika AI. Książka stanowi solidną bazę merytoryczną do budowania profesjonalnych aplikacji opartych na LLM-ach, oferując głębokie, inżynierskie spojrzenie na techniki promptowania. Autorzy koncentrują się na zrozumieniu zasad działania modeli, tłumacząc mechanizmy stojące za tokenizacją, błędnymi odpowiedziami i precyzją promptu. Takie podejście, wymagające już pewnego doświadczenia z LLM-ami i API, pozwala czytelnikowi na świadome i efektywne projektowanie systemów, a nie tylko na mechaniczne stosowanie gotowych reguł. To kluczowa wartość dla specjalistów, którzy dążą do osiągnięcia powtarzalnych i przewidywalnych rezultatów. Kluczową zaletą publikacji jest jej praktyczna głębia i transparentność. Autorzy szczegółowo omawiają różne techniki, prezentując ich wady i zalety, co ułatwia podejmowanie trafnych decyzji projektowych. Szczególnie cennymi elementami są wizualne przykłady oraz odniesienia do prac badawczych, które umożliwiają dalsze pogłębianie wiedzy. Choć wiedza zawarta w książce w niektórych miejscach jest zdezaktualizowana, to jej fundamentalne koncepcje inżynierii promptów pozostają niezmiennie aktualne i kluczowe. Ten nacisk na, na ten moment uznawane za ponadczasowe, zasady, w połączeniu z rzadziej omawianymi zagadnieniami (jak dynamiczne budowanie promptów systemowych), czyni ją unikalnym źródłem twardej wiedzy. Mimo jej wysokiej wartości, jedynym drobnym minusem jest nierówność językowa i momentami nadmierna szczegółowość w niektórych sekcjach, które mogą spowolnić lekturę. Zdarzają się również fragmenty, gdzie tłumaczenie na polski brzmi nieintuicyjnie (ale to powszechna sytuacja, kiedy angielskie stwierdzenia próbują być tłumaczone jeden do jednego na polski). Niemniej jednak, dla inżyniera pracującego zawodowo z LLM-ami, te drobne mankamenty bledną w obliczu ogromu konkretnej, praktycznej i dobrze ugruntowanej teoretycznie wiedzy. "Prompt Engineering" to obowiązkowa lektura dla każdego, kto chce wyjść poza podstawowe interakcje z AI i budować solidne, wydajne i skalowalne rozwiązania oparte właśnie o LLM-y.

   Recenzja: LinkedIn Sanecki Cezary

   Recenzja dotyczy produktu: ksiązka drukowana

   Czy recenzja była pomocna:

    TAK  (0)  NIE  (0)

2. „Prompt Engineering” to książka, która od początku jasno komunikuje, do kogo jest skierowana. I dobrze - bo to nie jest pozycja dla przypadkowego użytkownika czatu, który chce „lepiej gadać z AI”. To książka przede wszystkim dla programistów i inżynierów promptów, którzy faktycznie budują na modelach i potrzebują zrozumieć ich działanie, ograniczenia i dobre praktyki tak, żeby tworzyć powtarzalnie lepsze zapytania. Zwykły użytkownik szybko poczuje się przytłoczony - i nic dziwnego, bo część materiału wymaga już sporego obycia z LLM-ami, również na poziomie API. Zacznijmy od rzeczy mniej przyjemnych: jest tu trochę błędów językowych, momentami wręcz rozpraszających. Do tego dochodzą fragmenty przekombinowane i niepotrzebnie rozwleczone. Zdarzają się też zaskakujące sformułowania, jak „zdrowy rozsądek modelu LLM”, które nie do końca pasują, ale rozumiem intencję autora. Ale kiedy już przebijemy się przez te słabsze momenty, zobaczymy, że autorzy mają przemyślany i transparentny styl pracy. Omawiają różne techniki, pokazują zarówno ich zalety, jak i wady, co pozwala czytelnikowi zrozumieć, skąd dokładnie biorą się konkretne rekomendacje. To buduje realną świadomość i kompetencję — nie tylko „stosuj tę regułę”, ale dlaczego ją stosujesz. Dużym plusem są wizualne przykłady - wiele omawianych koncepcji ma swoje graficzne przedstawienie. I to działa: nagle rzeczy, które brzmią abstrakcyjnie, stają się całkiem intuicyjne. Do tego dochodzą ćwiczenia, które zmuszają do myślenia i pomagają uporządkować wiedzę. Podoba mi się też podejście autorów: zanim zaczniemy budować prompty, najpierw musimy zrozumieć jak działa LLM. Dlaczego zachowuje się tak, a nie inaczej. Skąd wynikają błędne odpowiedzi. Jak łączą się tokenizery z precyzją promptu. Brzmi akademicko, ale w praktyce bardzo ułatwia późniejszą pracę nad promptami. Na początku może to przytłaczać. Bo zaczynamy od długiego wstępu, ale znam ten ból, bo to samo zdarza mi się podczas prowadzonych przeze mnie szkoleń. Kilka elementów jest naprawdę świeżych - na przykład dynamiczne budowanie promptów systemowych. Szczerze mówiąc, nie spotkałem się jeszcze z takim ujęciem w innych publikacjach. Wielki plus za referencje do badań, które pozwalają sprawdzić źródła i pogłębić temat. Dzięki temu mamy łatwe odniesienia do pogłębienia wiedzy w danym temacie. Niestety — książka jest już miejscami zdezaktualizowana. Widać mocne skupienie na GPT-3, więc część szczegółów jest dziś przestarzała. Znajdziemy podpowiedzi, które obecnie nie mają sensu (np. dotyczące „echo”). Jednak z drugiej strony to też pokazuje, które z opisanych koncepcji okazały się ponadczasowe. Na przykład opis tool callingu nie uwzględnia MCP, ale opisuje dość dokładnie sposób działania protokołu MCP. Tak więc mimo, że sama książka odnosi się do starszych technologii, nie zabiera to jej praktyczności. Na koniec ciekawostka: wiele wprowadzanych pojęć brzmi na początku obco, ale szybko okazuje się, że to głównie efekt polskiego tłumaczenia. Odpowiedniki angielskie są bardziej naturalne. Podsumowanie: To książka nierówna, momentami rozwlekła i zbyt szeroko opisana, ale jednocześnie pełna konkretnych, praktycznych i dobrze wyjaśnionych wskazówek. Jeśli tworzysz prompty zawodowo, zbudujesz na niej solidne fundamenty. Jeśli korzystasz z LLM-ów okazjonalnie - to nie jest książka dla Ciebie. Jednak dla inżyniera: warto.

   Recenzja: Blog, LinkedIn, YouTube, Newsletter Sroka Adrian

   Recenzja dotyczy produktu: ksiązka drukowana

   Czy recenzja była pomocna:

    TAK  (0)  NIE  (0)

więcej recenzji

ukryj recenzje