Společnost Google zveřejnila pokyny ke správě AI modelu Gemini 3, které doporučují přehodnocení dlouhých popisných dotazů. Uživatelé by měli využít strukturované značky a osmi pokročilých strategií, aby zajistili přesnější a relevantnější odpovědi od umělé inteligence.
Oficiální dokumentace vývojářů na Gemini 3 obsahuje detailní „Pokyny k návrhu pokynů“ (Prompt Design Guide). Google zdůrazňuje, že jakmile se model vyvinul do fáze s pokročilými schopnostmi dedukce, uživatelé by měli přejít od obvyklého neformálního stylu v chatování k preciznímu a systematickému „inženýrskému režimu“, což modelu umožní generovat logičtější a přesnější odpovědi a tím výrazně snížit riziko chyb.
Osmi klíčových rad pro efektivní psaní pokynů
Následující sekce shrnuje doporučení a praktické příklady, které vám pomohou efektivně formulovat vaše pokyny pro AI:
1. Využívejte strukturované značky
Podle Google Gemini 3 nejlépe reaguje na jasně strukturované pokyny. Je doporučeno se vyhnout tradičním nudným formám otázek a místo toho používat styl XML (například
2. Vytváření „pracovních toků agentů“
Pro složité úkoly je v pokynech uveden koncept „pracovních toků agentů“ (Agentic Workflows). Uživatel by měl jasně požadovat, aby AI provedla logickou analýzu, hodnocení rizik nebo návrh osnovy předtím, než poskytne konečnou odpověď. Tato „myšlenková řetěz“ (Chain of Thought) významně snižuje riziko nesmyslných odpovědí (halucinací) AI.
„Před odpovědí prosím postupně vykonejte:
- Plánování: Rozdělte cíle na menší úkoly.
- Provádění: Proveďte plán.
- Ověření: Zkontrolujte, zda výstup vyhovuje požadavkům uživatele.
- Formátování: Prezentujte konečnou odpověď.
3. Zásada málo vzorových pokynů
„Příklady jsou efektivnější než vysvětlení.“ Pokyny zdůrazňují, že zahrnutí několika vzorových „otázka + odpověď“ (Few-Shot) v pokynech rychleji modelu ukáže požadovaný formát, tón a logiku, což je výrazně přesnější než jednoduché verbální popisy (Zero-Shot).
4. Poskytování kontextu
Model nemá magické schopnosti. Pokud neposkytnete background, AI může nabízet pouze obvyklé nicotné odpovědi. Při zadávání obecných dotačních otázek přiložte příslušný materiál, například „uživatelskou příručku“, a vyžádejte si odpovědi „na základě výše uvedených informací“, čímž výrazně snížíte pravděpodobnost chyb.
5. Stanovení struktury výstupu pomocí „úvodní fráze“
Aby AI mohla vytvářet specifické formátování (např. hierarchické osnovy, seznamy nebo tabulky), pouhé „dejte mi osnovu“ nemusí stačit. AI často nabídne svůj oblíbený formát. Nejefektivnější metodou je využít „pokračovací schopnost“ AI a napsat, co chcete, jako úvod. Jakmile poskytnete první řádek formátu, model se snaží udržet koherenci a tím je povinen napodobit váš systém číslování (např. římské číslice, odsazení, hvězdičky).
6. Rozdělení složitých úkolů
Když je pokyn příliš složitý, model může dělat chyby. Pomocí níže uvedených metod můžete AI postupně vést k rozložení problémů.
- Rozdělte pokyny: Nepřetěžujte model; rozdělte velký úkol na sekvenční menší pokyny.
- Pokyny v řetězu: Použijte výstup kroku A jako vstup do kroku B.
- Segmentované zpracování: V případě delších dokumentů rozdělte úkoly na části a po zpracování je sloučte; tímto způsobem dosáhnete vyšší přesnosti než při snaze o kompletní zpracování najednou.
7. Používejte pozitivní formulace
Google zdůrazňuje, že místo toho abyste modelu říkali „nepoužívejte pasivní hlas“ nebo „nepoužívejte negativní slovní zásobu“, je efektivnější říci „používejte aktivní hlas“ nebo „používejte pozitivní slova“.
8. Konfigurace parametrů
To je technický detail, který je v pokynech považován za nejméně intuitivní. Dříve vývojáři nastavovali nízké hodnoty „teploty“ (Temperature), aby zajistili stabilní výkon v logických úlohách. Nicméně Google varuje, že struktura Gemini 3 je odlišná; nízká teplota může narušit schopnost dedukce a zhoršit výkon. Oficialně se doporučuje zachovat výchozí hodnotu na úrovni 1.0 i pro logické úkoly.
